[发明专利]一种面向运行可靠性的短期负荷预测建模方法

摘要

本发明公开了一种面向运行可靠性的短期负荷预测建模方法，在借鉴人工智能与机器学习方法构成的组合预测方法的基础上，通过采用改进的模糊C均值聚类方法提取相似日，其次根据负荷特性和相似日构造数据样本，采用db4小波分解出不同数据样本的低频周期分量以及高频波动分量，再采用改进的粒子群和相关向量机(PSO‑RVM)算法分别对低频周期分量以及高频随机分量进行预测，最后将各小波预测结果叠加，计算得到短期负荷的预测值，以供可靠性评估安全性计算采用，同时可计算给出概率分布，供充裕度计算使用。

主权项

1.一种面向运行可靠性的短期负荷预测建模方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤S1：取样本历史负荷数据，根据影响因素对短期负荷做分类处理，采用模糊C均值聚类方法FCM以提取出与预测日相似特征的负荷数据，从而构成相似日负荷集；步骤S2：采用db4小波对训练样本进行3层小波分解和重构，每个训练样本得到1个低频分量和3个高频分量子序列，采用各聚类负荷序列对应各层小波构造不同训练样本；步骤S3：改进PSO‑RVM回归拟合，采用粒子群算法PSO对高斯核函数的带宽参数进行优化，以提高带宽；步骤S4：使用改进的PSO‑RVM算法分别对低频周期分量以及高频波动分量进行预测，将各小波预测结果叠加。