一種電力負荷預測方法
【專利摘要】本發明公開了一種電力負荷預測方法，其包括，步驟一，根據負荷過去的歷史資料，建立能夠進行數學分析的數學模型，對各地市三次產業用電量及居民用電量進行預測，所述數學模型為y＝a+bx+ε,ε～N(0,σ2)，其中，ε是隨機誤差，其服從正態分布N(0，σ2)，x是能夠控制或能夠精確觀察的時間變量，y是依賴于x的隨機變量電力負荷，a、b及σ2都是不依賴于x的未知參數；步驟二，利用步驟一中所獲取的定量關系式，應用主分量分析及優選組合理論對省級層面用電量進行預測；步驟三，應用不均衡理論分析方法對預測結果進行校正。其通過建立一套合理準確的預測理論體系及預測系統，解決負荷預測準確度問題。
【專利說明】一種電力負荷預測方法

【技術領域】
[0001] 本發明涉及電力系統負荷預測【技術領域】，特別涉及一種電力負荷預測方法。

【背景技術】
[0002] 在實際中，建立預測模型受到兩方面的限制：一個是不可能將所有在未來起作用 的因素全包含在模型中；另一個是很難確定眾多參數之間的精確關系。從信息的利用方面 來說，就是任何一種單一的預測方法都只利用了部分有用信息。因此產生了組合預測方法 和綜合預測模型，主要有以下幾種：
[0003] 1)層次分析法
[0004] 層次分析法的基本思路是決策者通過將復雜問題分解為若干層次和若干要素，在 各要素間簡單地進行比較、判斷和計算，以獲得不同要素和不同待選方案的權重，從而為選 擇最優方案提供決策依據。層次分析法的特點是將人們的思維過程數學化、系統化，以便于 接受。應用這種方法時所需的定量信息較少，但要求決策者對決策問題的本質、包括的要素 及其相互之間的邏輯關系掌握十分透徹。
[0005] 將層次分析法應用于負荷預測的模擬決策，同時將負荷預測中追求預測精度的單 一目標擴展到同時評判其預測精度、模型適用性、預測可信度及協調性等綜合準則。將專家 經驗及知識、各種不同預測及結果通過決策模型的建立、準則的選取和方法的計算相結合， 模擬預測決策過程，科學量化地解決負荷預測的推薦決策問題。
[0006] 層次分析法在負荷預測中的應用與組合預測法相類似，均是要求出幾種不同的預 測方法在預測結果中所占的比重。不同的是，組合預測法直接將單一預測法預測的結果加 權得到最終結果，而層次分析法則根據影響預測的因素來確定各方法的權重。采用層次分 析法綜合考慮影響負荷預測的定性定量因素，得出各種預測方法的權重。
[0007] 作為一種將負荷特性分析與單一負荷預測模型相聯系的決策方法，層次分析法在 應用上還存在一些不足，比如：考慮到的負荷特性影響因素不夠全面，在分析中未加入負荷 特性指標層等。
[0008] 2)組合預測模型及混合型負荷預測方法
[0009] 組合預測就是基于這樣的原理，從信息可利用程度的角度，將多種預測方法所得 的預測值進行加權平均得到最終預測結果。常用的有等權平均綜合預測模型和方差優選預 測模型。組合預測結果整體上往往優于各單項預測結果，是提高負荷預測精度的有效途徑。
[0010] 在實際負荷預測中，不確定性預測技術之間以及不確定性預測技術與確定性預測 技術之間常常優勢互補，結合起來運用以處理預測過程中的各種實際問題，因而又發展起 來各種混合型負荷預測方法。比如：結合了改進遺傳算法與反饋神經網絡算法的混合算法 具有快速和全局收斂的優點；基于蟻群聚類的神經網絡預測模型使輸入樣本具有代表性， 改善了網絡訓練時間和收斂速度，有效提高預測精度；模糊聚類和灰色關聯分析結合的負 荷預測樣本選擇法可改善灰色關聯分析計算量大的缺點，使結果更精確；基于盲數理論的 中長期負荷線性回歸模型可以很好地改善由觀測數據及負荷規律不確定性導致的不理想 的負荷預測效果。
[0011] 因此，考慮的影響信息比較全面，因而能夠有效地改善預測效果，但是權重分配較 為困難。
[0012] 另外，電網規劃中，一般需按不同層次對電力需求進行預測，依據不同標準，可將 電力需求分為多個層次和級別，分別稱為總需求和子需求如按空間角度劃分，某地區電力 需求為總需求，則該地區內各子區域的電力需求為子需求；如按電力需求構成劃分，全行業 電力需求為總需求，則各行業電力需求為其子需求。顯然，各子需求之和應與總需求相等， 但實際負荷預測工作中經常出現兩者不相等、不協調的情況。
[0013] 綜上可知，負荷預測是一個系統問題，需要建立一套合理準確的預測理論體系及 預測系統，解決負荷預測準確度問題。


【發明內容】

[0014] 本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施 例。在本部分以及本申請的說明書摘要和發明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部 分、說明書摘要和發明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發明的范圍。
[0015] 鑒于上述和/或現有電力負荷預測的方法中存在的問題，提出了本發明。
[0016] 因此，本發明其中目的是提供一種電力負荷預測方法，通過建立一套合理準確的 預測理論體系及預測系統，解決負荷預測準確度問題。
[0017] 為解決上述技術問題，根據本發明的一個方面，本發明提供了如下技術方案：一 種電力負荷預測方法，其包括，步驟一，根據負荷過去的歷史資料，建立能夠進行數學分 析的數學模型，對各地市三次產業用電量及居民用電量進行預測，所述數學模型為y = a+bx+ε，ε?N(0, 〇2)，其中，ε是隨機誤差，其服從正態分布N(0, 〇2)，x是能夠控制或 能夠精確觀察的時間變量，y是依賴于X的隨機變量電力負荷，a、b及〇 2都是不依賴于X 的未知參數；步驟二，利用步驟一中所獲取的定量關系式，應用主分量分析及優選組合理論 對省級層面用電量進行預測；步驟三，應用不均衡理論分析方法對預測結果進行校正。
[0018] 作為本發明所述電力負荷預測方法的一種優選方案，其中：所述步驟一中，對a、b 的估計，其方法為：已知兩變量χ與y的η對試驗值，即樣本（Xi，yi)，滿足：
[0019]

【權利要求】
1. 一種電力負荷預測方法，其特征在于：包括， 步驟一，根據負荷過去的歷史資料，建立能夠進行數學分析的數學模型，對各地市三次 產業用電量及居民用電量進行預測，所述數學模型為y = a+bx+e，ε?N(0, 〇2)，其中， ε是隨機誤差，其服從正態分布N(0, 〇2)，X是能夠控制或能夠精確觀察的時間變量，y是 依賴于X的隨機變量電力負荷，a、b及σ 2都是不依賴于X的未知參數； 步驟二，利用步驟一中所獲取的定量關系式，應用主分量分析及優選組合理論對省級 層面用電量進行預測； 步驟三，應用不均衡理論分析方法對預測結果進行校正。
2. 根據權利要求1所述的電力負荷預測方法，其特征在于：所述步驟一中，對a、b的估 計，其方法為： 已知兩變量X與y的η對試驗值，即樣本（Xp yj，滿足：
用最小二乘法來估計a，b值，做離差平方和得
選取參數a、b使Q (a，b)達到最小，利用求極值法，令：
將其變形為：
'此方程組稱為正規方程組，因為解方程 組得到的不是a和b的真值，而是他們的估計值，所以，用d和^分別代替a和b得到：
由于Xi不完全相等，系數行列式為：
故其有唯一的一組解：
3.根據權利要求1所述的電力負荷預測方法，其特征在于：所述步驟一中，對σ 2的估 計，其方法為： 根據概率統計得的無偏σ 2估計為
，其中：
【文檔編號】G06Q50/06GK104123617SQ201410360102
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年7月25日 優先權日:2014年7月25日
【發明者】宋卓然, 張子信, 張明理, 宋穎巍, 劉巖, 梁毅, 趙琳, 侯玉琤, 劉凱, 楊方圓 申請人:國家電網公司, 國網遼寧省電力有限公司經濟技術研究院