CN108596407B - 一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法 - Google Patents

一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法 Download PDF

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Abstract

一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，包括以下步骤：1)历史负荷数据预处理，补全在信号传输中丢失的数据；2)选定数据匹配周期，计算当前的负荷时间序列与历史负荷时间系列的曼哈顿距离，得到小于设定阈值的集合；3)计算该集合内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值；4)基于时间序列集合采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测时刻的负荷值；5)将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练得到当前两个预测值的权重；6)数据整理得出微电网下一时刻日常负荷短期预测结果。本发明预测精度较高。

Description

一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负 荷短时预测方法
技术领域
本发明涉及电力系统负荷预测领域，尤其涉及微电网日常综合负荷短时预测方法。
背景技术
随着分布式能源的迅速发展，微电网作为分布式能源的主要利用形式也得以迅速推广开来。微电网系统内负荷预测不仅是微电网系统规划设计的基础，也是是实现微电网源荷供需关系平衡的重要手段之一。
传统大电网短期负荷预测的常见方法为以自回归滑动平均方法为代表的时间序列法，及以支持向量机和神经网络和等人工智能方法为代表的非参数模型预测方法等。与传统大电网负荷预测相比，微电网系统内的日常负荷具有地理区域小、负荷容量相对较小、随机性强、负荷总体波动较大等特点。直接将传统大电网中的负荷预测方法应用于微电网负荷预测会导致预测精度难以保证，同时过于复杂的预测模型带来的硬件资源提升，难以在微电网系统内推广应用的困难。
目前，常用的微电网负荷预测方法主要包括双层预测方法、遗传算法与径向基函数神经网络组合预测方法、前馈神经网络负荷预测方法、基于小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法，每种方法各有优劣之处。其中，双层预测方法、遗传算法与径向基函数神经网络组合预测方法仅适用于负荷容量达到MW级的微电网，而且单次计算时间较长，只能用于日前负荷预测；前馈神经网络负荷预测方法的预测精度较低，仅能用于高负荷时期；基于小波变换和支持向量机的短期负荷预测方法首先需要分析用小波方法得到负荷时间序列的高低频分量，再用支持向量机分别建立预测模型，在这一过程中由于微电网负荷的随机性和波动性较大，在小波分析阶段产生的误差累积到预测模型中，导致该方法预测精度不高。
发明内容
为了克服已有微电网负荷预测方法的预测精度不高的不足，本发明提出一种可以快速准确预测微电网短时日常综合负荷的基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，该方法计算快速、准确，可以用于微电网系统内源荷调度，保证微电网运行的安全性和稳定性。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，包括以下步骤：
1)历史负荷数据预处理，补全在信号传输中丢失的数据；
2)选定数据匹配周期，计算当前的负荷时间序列与历史负荷时间系列的曼哈顿距离，得到曼哈顿距离小于设定阈值的集合；
3)计算该集合内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值；
4)基于步骤2)中的到的时间序列集合采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测时刻的负荷值；
5)将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练，得到当前两个预测值的权重；
6)数据整理，得出微电网下一时刻日常负荷短期预测结果。
进一步，所述步骤1)为历史负荷数据预处理，使用牛顿插值法补全在信号传输中丢失的数据。
再进一步，所述步骤2)为，设当前采样时间序列为xi，当前时刻为T，数据的采样周期为Δt，根据实际需求取nΔt为数据匹配的周期，计算当前的负荷时间序列xi与历史同期负荷时间序列yi对应点的曼哈顿距离：
Figure BDA0001661016970000021
得到曼哈顿距离小于设定阈值ε的时间序列集合C1。
更进一步，所述步骤3)为步骤2)中得到的曼哈顿距离小于设定阈值的集合 C1内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离Deuc：
Figure BDA0001661016970000031
并由此得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值L1。
所述步骤4)为基于步骤2)中得到的时间序列集合C1采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测点的负荷值L2，其求解步骤为：
(a)基于步骤2)中得到的时间序列集合建立无迹卡尔曼滤波预测模型；
(b)采用基于对称分布采样法的无迹变换获取一组Sigma点集并求出其权值，同时计算系统状态向量的一步预测值和协方差矩阵；
(c)利用步骤(b)得到的一步预测值，采用基于对称分布采样法的无迹变换获取新的Sigma点集，将该Sigma点集代入观测方程求出预测的观测值，根据预测的观测值求出系统预测的均值和协方差；
(d)利用步骤(c)得到的系统预测协方差求出系统的卡尔曼增益矩阵，再结合预测的观测值可求出系统状态预测量即微电网负荷下一时刻的预测值L2；
所述步骤5)为将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练，得到当前两个预测值的权重k1和k2，其中k1和k2满足条件k1+k2＝1，第一次计算时，k1和k2取权重均为0.5。
所述步骤6)为数据整理，将步骤3)和步骤4)得出的预测值按照步骤5) 所得权重k1和k2进行分配，得出下一时刻微电网日常负荷短期预测结果为 L＝k1L1+k2L2。
本发明的有益效果主要表现在：
1、该方法采用曼哈顿距离求取了与待预测负荷时间序列相似的历史负荷时间序列集合，在此基础上采用无迹卡尔曼滤波预测方法进行微电网负荷预测，提高了微电网负荷的预测精度，同时大大缩小了计算所需的时间；
2、利用对应的历史负荷数据对无迹卡尔曼滤波预测的结果进行加权，进一步修正预测的结果，提高预测精度；
3、该方法不仅可以用于离线微电网短期负荷预测，由于计算步骤简单、快速，也可以用于在线微电网短期负荷预测。
附图说明
图1是基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法的示意图。
图2是数据匹配过程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1和图2，一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，包括以下步骤：
1)历史负荷数据预处理，补全在信号传输中丢失的数据；
2)选定数据匹配周期，计算当前的负荷时间序列与历史负荷时间系列的曼哈顿距离，得到曼哈顿距离小于设定阈值的集合；
3)计算该集合内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值；
4)基于步骤2)中的到的时间序列集合采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测时刻的负荷值；
5)将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练，得到当前两个预测值的权重(第一次计算时，取权重均为0.5)；
6)数据整理，得出微电网下一时刻日常负荷短期预测结果。
进一步，所述步骤1)为历史负荷数据预处理，使用牛顿插值法补全在信号传输中丢失的数据。
再进一步，所述步骤2)为，设当前采样时间序列为xi，当前时刻为T，数据的采样周期为Δt，根据实际需求取nΔt为数据匹配的周期，计算当前的负荷时间序列xi与历史同期负荷时间序列yi对应点的曼哈顿距离：
Figure BDA0001661016970000051
得到曼哈顿距离小于设定阈值ε的时间序列集合C1。
更进一步，所述步骤3)为步骤2)中得到的曼哈顿距离小于设定阈值的集合 C1内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离Deuc：
Figure BDA0001661016970000052
并由此得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值L1。
所述步骤4)为基于步骤2)中得到的时间序列集合C1采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测点的负荷值L2，其求解步骤为：
(a)基于步骤2)中得到的时间序列集合建立无迹卡尔曼滤波预测模型；
(b)采用基于对称分布采样法的无迹变换获取一组Sigma点集并求出其权值，同时计算系统状态向量的一步预测值和协方差矩阵；
(c)利用步骤(b)得到的一步预测值，采用基于对称分布采样法的无迹变换获取新的Sigma点集，将该Sigma点集代入观测方程求出预测的观测值，根据预测的观测值求出系统预测的均值和协方差；
(d)利用步骤(c)得到的系统预测协方差求出系统的卡尔曼增益矩阵，再结合预测的观测值可求出系统状态预测量即微电网负荷下一时刻的预测值L2。
所述步骤5)为将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练，得到当前两个预测值的权重k1和k2，其中k1和k2满足条件k1+k2＝1，第一次计算时，k1和k2取权重均为0.5。
所述步骤6)为数据整理，将步骤3)和步骤4)得出的预测值按照步骤5) 所得权重k1和k2进行分配，得出下一时刻微电网日常负荷短期预测结果为 L＝k1L1+k2L2。
本实施例的微电网日常综合负荷短时预测方法，包括以下步骤：
步骤1，历史负荷数据预处理
本实例以某微电网系统采集到的历史负荷数据为基础，对微电网下一时刻的负荷进行预测，采样周期为15min/次，一天(24h)采样数据为96个。利用牛顿插值法补全在信号传输中丢失的历史负荷数据，得到预处理后的历史负荷数据集 Lh。
步骤2，以一天(24h)为数据匹配周期，从当前时刻开始每96个数据点为一个负荷时间序列，计算当前的负荷时间序列与历史同期负荷时间序列对应点的曼哈顿距离，得到曼哈顿距离小于设定阈值α的负荷时间序列集合Cm。
步骤3，计算集合Cm内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值Lf1；
步骤4，首先，基于负荷时间序列集合Cm建立无迹卡尔曼滤波预测模型；
Figure BDA0001661016970000061
其中Xk为状态变量，Zk为观测变量，Xk和Zk均为维数n＝1的1维向量，f(xk)、 h(zk)为非线性向量方程，qk为系统误差，rk+1为观测误差，
其次，采用基于对称分布采样法的无迹变换获取一组Sigma点集并求出其权值，同时计算系统状态向量的一步预测值
Figure BDA0001661016970000062
和协方差矩阵P(k+1|k)；
然后根据一步预测值
Figure BDA0001661016970000063
采用基于对称分布采样法的无迹变换获取新的Sigma点集X(i)(k+1|k)(i＝1,2，…2n+1)，将该Sigma点集X(i)(k+1|k)代入观测方程求出预测的观测值Z(i)(k+1|k)＝h(X(i)(k+1|k))(i＝1,2，…2n+1)，根据预测的观测值求出系统预测的均值
Figure BDA0001661016970000071
和协方差
Figure BDA0001661016970000072
最后利用系统的预测协方差
Figure BDA0001661016970000073
求出系统的卡尔曼增益矩阵，再结合预测的观测值Z(i)(k+1|k)可求出系统状态预测量即微电网负荷下一时刻的预测值Lf2；
步骤5，将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练，得到当前两个预测值的权重kf1和kf2，其中kf1和kf2满足条件kf1+kf2＝1(第一次计算时，取权重均为0.5)；
步骤6，将预测值Lf1、Lf2按照步骤5)所得权重kf1和kf2进行分配，得出下一时刻微电网日常负荷短期预测结果为Lf＝kf1Lf1+kf2Lf2。
最后，还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的一个具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1)历史负荷数据预处理，补全在信号传输中丢失的数据；
2)选定数据匹配周期，计算当前的负荷时间序列与历史负荷时间序列的曼哈顿距离，得到曼哈顿距离小于设定阈值的集合；
3)计算该集合内历史负荷时间序列与当前负荷时间序列的欧氏距离，得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值；
4)基于步骤2)中得到的时间序列集合采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测时刻的负荷值；
基于步骤2)中得到的时间序列集合C1采用无迹卡尔曼滤波方法求出预测点的负荷值L2，其求解步骤为：
(a)基于步骤2)中得到的时间序列集合建立无迹卡尔曼滤波预测模型；
(b)采用基于对称分布采样法的无迹变换获取一组Sigma点集并求出其权值，同时计算系统状态向量的一步预测值和协方差矩阵；
(c)利用步骤(b)得到的一步预测值，采用基于对称分布采样法的无迹变换获取新的Sigma点集，将该Sigma点集代入观测方程求出预测的观测值，根据预测的观测值求出系统预测的均值和协方差；
(d)利用步骤(c)得到的系统预测协方差求出系统的卡尔曼增益矩阵，再结合预测的观测值可求出系统状态预测量即微电网负荷下一时刻的预测值L2；
5)将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练，得到当前两个预测值的权重；
6)数据整理，得出微电网下一时刻日常负荷短期预测结果；将步骤3)和步骤4)得出的预测值按照步骤5)所得权重k1和k2进行分配，得出下一时刻微电网日常负荷短期预测结果为L＝k1L1+k2L2。
2.如权利要求1所述的基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，其特征在于，所述步骤1)为历史负荷数据预处理，使用牛顿插值法补全在信号传输中丢失的数据。
3.如权利要求1或2所述的基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，其特征在于，所述步骤2)为，设当前采样时间序列为xi，当前时刻为T，数据的采样周期为Δt，根据实际需求取nΔt为数据匹配的周期，计算当前的负荷时间序列xi与历史同期负荷时间序列yi对应点的曼哈顿距离：
Figure FDA0003065757890000011
得到曼哈顿距离小于设定阈值ε的时间序列集合C1。
4.如权利要求3所述的基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，其特征在于，所述步骤3)为步骤2)中得到的曼哈顿距离小于设定阈值的集合C1内历史负荷时间系列与当前负荷时间序列的欧氏距离Deuc：
Figure FDA0003065757890000012
并由此得到欧氏距离最小的历史时间序列在对应预测点的负荷值L1。
5.如权利要求1所述的基于曼哈顿距离和无迹卡尔曼滤波的微电网日常综合负荷短时预测方法，其特征在于，所述步骤5)为将之前各时刻计算得到两个预测值和相对应时刻的历史真值作为输入，采用神经网络算法进行训练，得到当前两个预测值的权重k1和k2，其中k1和k2满足条件k1+k2＝1，第一次计算时，k1和k2取权重均为0.5。
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