[发明专利]一种基于典型日负荷特性的电力负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于典型日负荷特性的电力负荷预测方法，包括采集设定区域设定行业内各用户的电力负荷数据，并对数据进行预处理；得到各用户的典型日负荷曲线以及行业整体负荷曲线；分别求取各用户典型日负荷曲线间的相关系数；按照各用户的用电规律对其进行分类；选取电力负荷变化趋势与行业整体负荷变化一致性最高的用户，通过该用户的用电行为规律来预测行业整体的电力负荷数据。本发明有益效果能够实现从某用户电力负荷的异常能够推导出具体某行业的异常甚至是全社会电力负荷异常的预测，提高电力负荷预测结果的准确性，为电力系统进行合理经济调度、降低生产成本、防止电网大面积停电或者电网崩溃提供了的有力保障。

主权项

一种基于典型日负荷特性的电力负荷预测方法，其特征是，包括以下步骤：(1)通过电力调控中心电网能量管理系统采集设定区域设定行业内各用户的电力负荷数据，存入电力负荷数据库，并对数据进行预处理；(2)采用分支算法单类支持向量机进行典型日的选取，并得到各用户的典型日负荷曲线以及行业整体负荷曲线；进行典型日的选取的具体方法为：2‑1)选取电力负荷样本，采用支持向量机方法对样本进行聚类，构建目标函数；构建的目标函数具体为：约束条件：||xi‑c||2≤R2+ξi；ξi≥0；2‑2)使用拉格朗日算法求取目标函数的对偶问题；具体为：约束条件：2‑3)通过QP优化方法解这个对偶问题得到优化解；2‑4)根据优化解得到超球面球心c的值，即典型日数据:将所述优化解αi带入公式：求得超球面球心c的值即为典型日数据；其中，R为超球面的半径，ξi为惩罚函数，l是样本总量，c是超球面球心，系数ν为设定值；αi、αj分别为拉格朗日算子，xi、xj分别为训练样本，i＝1,2,...,l，j＝1,2,...,l；L为拉格朗日函数；(3)分别求取各用户典型日负荷曲线间的相关系数，对各用户负荷曲线间的关联特性进行分析；(4)根据各用户间的相关系数，按照各用户的用电规律对其进行分类，确定每一类用户的负荷曲线；(5)在每一类用户的负荷曲线中，选取电力负荷变化趋势与行业整体负荷变化一致性最高的用户，通过该用户的用电行为规律来预测行业整体的电力负荷数据。