CN104794547B - 一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法 - Google Patents

一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法，该方法包括：获取一定时间内采集时点的电力负荷数据及日均气温；将日均气温作为电力负荷数据的刻画指标，基于获取到的电力负荷数据和基于回归方法的边际增量模型，预测未来某一日在某日均温度下的日电力负荷值。本发明公开的方法通过将温度作为电力负荷数据的刻画指标，将电力负荷数据的预测与温度有效的联系了起来，同时，在处理过程中，没有破坏数据的原始性；另外，针对数据集不充分的缺陷，设置边际增量加以补充；而对于传统的将负荷转化为时间序列处理中，无法进行中长期预测的问题，本方案得到了很好的解决。

Description

一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法。
背景技术
目前，对电力负荷预测的方法有很多。有基于人工网络、支持向量机等预测模型来拟合负荷曲线的，也有基于负荷典型的周期性的时间序列特征，采用ARIMA等模型来预测的。这些方法确实也取得较好的效果，但是他们往往只能针对短期的负荷预测，随着时间的增长，预测效果下降趋势明显。另一方面，原始数据与模型进行结合处理，也必然会造成信息的损失。
在这些传统方法中，只把负荷作为时间序列的一个应用对象，并未考虑到与之密切相关的温度等因素。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法，将电力负荷数据的预测与温度有效的联系了起来，从而可以准确的实现负荷数据的长期预测。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法，该方法包括：
获取一定时间内采集时点的电力负荷数据及日均气温；
将日均气温作为电力负荷数据的刻画指标，基于获取到的电力负荷数据和基于回归方法的边际增量模型，预测未来某一日在某日均温度下的日电力负荷值。
所述预测未来某一日在某日均温度下的日电力负荷值包括：
步骤S1、选取未来某一日在日均温度T下需要预测日电力负荷数据的用户，该用户每天的电力负荷数据中包含48个采集时点；
步骤S2、判断该用户的历史电力负荷数据中是否有日均温度T下的电力负荷数据；若无，则转入步骤S3；若有，则提取出日均温度为T的k天的数据，并按时间顺序进行排序，再进行k次数据更新：步骤a、将T温度下最早记录的电力负荷数据设为初值P0，令P＝P0；步骤b、将T温度下第二个记录的电力负荷数据为P1；步骤c、利用自学模型更新P，P＝(9P+P1)/10；之后，再转到步骤b，重复k-2次，获得的结果记为P自学习；
步骤S3、提取该用户包含温度的历史电力负荷数据，按如下方法进行处理：假设温度每增加一定的比例电力负荷会增加一定比例构造相关关系为：其中，ΔP＝P边际-P'，ΔT＝T设定-T'；式中，T'为设定的基础温度，P'为基础温度下的电力负荷数据，T设定为设定的目标温度；；通过使用线性回归的方法对上述关系式进行拟合，估计参数α与ε，从而计算出P边际；
步骤S4、将P自学习与P边际进行加权计算，获得预测到的电力负荷数据P预测：
其中，
由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过将温度作为电力负荷数据的刻画指标，将电力负荷数据的预测与温度有效的联系了起来，同时，在处理过程中，没有破坏数据的原始性；另外，针对数据集不充分的缺陷，设置边际增量加以补充；而对于传统的将负荷转化为时间序列处理中，无法进行中长期预测的问题，本方案得到了很好的解决。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法。如图1所示，该方法主要包括如下步骤：
步骤11、获取一定时间内采集时点的电力负荷数据及日均气温。
步骤12、将日均气温作为电力负荷数据的刻画指标，基于获取到的电力负荷数据和基于回归方法的边际增量模型，预测未来某一日在某日均温度下的日电力负荷值。
本步骤具体通过如下四个步骤来实现：
1)选取未来某一日在日均温度T下需要预测日电力负荷数据的用户，该用户每天的电力负荷数据中包含48个采集时点。
2)判断该用户的历史电力负荷数据中是否有日均温度T下的电力负荷数据；若无，则转入步骤3)；若有，则提取出日均温度为T的k天的电力负荷数据，并按时间顺序进行排序，再进行k次数据更新：步骤a、将T温度下最早记录的电力负荷数据设为初值P0，令P＝P0；步骤b、将T温度下第二个记录的电力负荷数据设为P1；步骤c、利用自学模型更新P，P＝(9P+P1)/10；之后，再转到步骤b，重复k-2次，获得的结果记为P自学习；
本发明实施例中，基于自学模型P＝(9P+P1)/10并结合该用户的历史日均温度T下的电力负荷数据进行上述计算，最终更新后的P值记为P自学习；上述的P0～Pk分别为第1～第k天的电力负荷数据，由于该用户每天的电力负荷数据中包含48个采集时点，因此上述的P0～Pk均为48维的数据。
3)提取该用户包含温度的历史电力负荷数据，按如下方法进行处理：假设温度每增加一定的比例电力负荷会增加一定比例构造相关关系为：其中，ΔP＝P边际-P'，ΔT＝T设定-T'；式中，T'为设定的基础温度，P'为基础温度下的电力负荷数据，T设定为设定的目标温度；通过使用线性回归的方法对上述关系式进行拟合，估计参数α与ε，从而获得计算出P边际；
4)将P自学习与P边际进行加权计算，获得预测到的电力负荷数据P预测：
其中，
当δ＝0时，则表示该用户的历史电力负荷数据中没有日均温度为T的相关数据，此时，无需进行步骤2)中的自学习过程，步骤3)的结果P边际为最终结果P预测。
本发明实施例的上述方案，通过将温度作为电力负荷数据的刻画指标，将电力负荷数据的预测与温度有效的联系了起来，同时，在处理过程中，没有破坏数据的原始性；另外，针对数据集不充分的缺陷，设置边际增量加以补充；而对于传统的将负荷转化为时间序列处理中，无法进行中长期预测的问题，本方案得到了很好的解决。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种基于温度的电力负荷数据长期预测方法，其特征在于，该方法包括：
获取一定时间内采集时点的电力负荷数据及日均气温；
将日均气温作为电力负荷数据的刻画指标，基于获取到的电力负荷数据和基于回归方法的边际增量模型，预测未来某一日在某日均温度下的日电力负荷值；
其中，所述预测未来某一日在某日均温度下的日电力负荷值包括：
步骤S1、选取未来某一日在日均温度T下需要预测日电力负荷数据的用户，该用户每天的电力负荷数据中包含48个采集时点；
步骤S2、判断该用户的历史电力负荷数据中是否有日均温度T下的电力负荷数据；若无，则转入步骤S3；若有，则提取出日均温度为T的k天的数据，并按时间顺序进行排序，再进行k次数据更新：步骤a、将T温度下最早记录的电力负荷数据设为初值P0，令P＝P0；步骤b、将T温度下第二个记录的电力负荷数据为P1；步骤c、利用自学模型更新P，P＝(9P+P1)/10；之后，再转到步骤b，重复k-2次，获得的结果记为P自学习；
步骤S3、提取该用户包含温度的历史电力负荷数据，按如下方法进行处理：假设温度每增加一定的比例电力负荷会增加一定比例构造相关关系为：其中，ΔP＝P边际-P'，ΔT＝T设定-T'；式中，T'为设定的基础温度，P'为基础温度下的电力负荷数据，T设定为设定的目标温度；通过使用线性回归的方法对上述关系式进行拟合，估计参数α与ε，从而计算出P边际；
步骤S4、将P自学习与P边际进行加权计算，获得预测到的电力负荷数据P预测：
其中，
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