CN110648011B - 考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法 - Google Patents

考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法，包括：采集负荷数据样本；收集自然气候数据并进行异常数据处理和归一化处理；建立传统馈线负荷短期负荷预测模型；建立光伏发电负荷短期负荷预测模型；综合传统馈线负荷和光伏发电负荷的短期负荷预测结果，得到考虑光伏用户的馈线短期负荷预测结果。本发明提供的预测方法，将考虑光伏用户的馈线负荷分解成传统馈线负荷和光伏发电负荷，通过分析两者所对应的负荷影响因素，更有针对性地输出传统馈线负荷和光伏发电负荷的短期负荷预测值，再综合得出考虑光伏用户的馈线负荷的短期负荷预测结果，所得到的预测结果精度高，较好地满足电网企业对电力负荷预测的需求。

Description

考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法
技术领域
本发明涉及配电网规划技术领域，更具体的，涉及一种考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法。
背景技术
馈线负荷对于配电系统规划、安全运行、设备维护、负荷分析等极为重要，准确预测馈线的短期负荷可有效地降低配电系统的运行成本，减少用户停电次数，提高配电系统的供电可靠性。因此，对配电系统的馈线进行短期负荷预测有十分重要的研究意义。
随着智能配电网的发展和电力售电市场改革，电力系统中利用清洁能源发电的分布式电源越来越广泛，特别是光伏发电。当越来越多的光伏发电用户接入配电系统时，如果依旧使用传统的馈线负荷预测方法对配电系统馈线未来的负荷进行预测，光伏用户发电负荷的波动性和随机性将会使预测结果产生较大的误差，导致馈线负荷预测的结果无法满足电力系统负荷预测的精度要求。
发明内容
本发明为克服传统的馈线负荷预测方法对配电系统馈线未来的负荷进行预测时，光伏用户发电负荷预测结果存在较大误差的技术缺陷，提供一种考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法，包括以下步骤：
S1：采集光伏用户的发电负荷和用电负荷，形成负荷数据样本；
S2：收集用户所在地区的自然气候数据，并对自然数据进行异常数据处理和归一化处理；
S3：建立传统馈线负荷短期负荷预测模型；
S4：建立光伏发电负荷短期负荷预测模型；
S5：综合传统馈线负荷和光伏发电负荷的短期负荷预测结果，得到考虑光伏用户的馈线短期负荷预测结果。
其中，所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11：确定有光伏用户接入的馈线；
S12：对于光伏用户安装发电电能表和用电电能表，对传统用户只安装用电电能表；
S13：记录该馈线上发电电能表的发电负荷和用电电能表的用电负荷，形成负荷数据样本；其中，发电负荷属于光伏发电负荷，用电负荷属于传统馈线负荷。
其中，在所述步骤S2中，所述自然气候数据包括但不仅限于温度、露点、湿度、压强、风速、太阳辐照度和天气状态。
其中，在所述步骤S2中，所述的异常数据处理和归一化处理具体包括以下步骤：
S21：对自然数据进行垂直处理：设置一个水平阈值，通过判断同一日的相邻时刻负荷是否超出阈值对样本数据进行正常或异常的区分，具体计算公式为：
|L(d,t)-L(d,t-1)|>Hc(t)
Figure GDA0003642981790000021
其中，L(d,t)表示第d天t时刻的负荷值，Hc(t)表示水平阈值；故得到一种采用变化量的平均值作为该阈值的计算方式，具体表达为：
Figure GDA0003642981790000022
其中，T表示样本数据的总天数，由此去除同一日内的异常数据；
S22：对垂直处理完的自然数据进行水平处理：设置一个垂直阈值，通过判断同一时刻的相邻日负荷是否超出阈值对样本数据进行正常或异常的区别，采用公式为：
|L(d,t)-A(t)|>Hs(t)
如果L(d,t)>A(t)，则：
L(d,t)＝A(t)+Hs(t)
如果L(d,t)≤A(t)，则：
L(d,t)＝A(t)-Hs(t)
其中，L(d,t)表示第d天t时刻的负荷值，A(t)表示所有天数在t时刻的负荷平均值，Hs(t)表示水平阈值；故得到一种采用变化量的平均值作为该阈值的计算方式，具体表达为：
Figure GDA0003642981790000031
其中，T表示样本数据的总天数，由此去除某一时刻的异常数据；
S23：根据异常数据处理完的数据，将创建BP神经网络所需的数据变量进行归一化处理，具体公式为：
Figure GDA0003642981790000032
其中，XG是归一化后的数据，X是原始数据，Xmax和Xmin是对应类型数据总样本的最大值和最小值。
其中，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31：将传统馈线负荷分解为趋势负荷和受气象因素影响负荷；所述趋势负荷为受配电系统整体负荷数据影响的负荷，即不会受到气象因素条件影响，剩下的负荷部分则属于气象影响负荷，具体表示为：
L＝Lt+Lw
其中，Lt表示趋势负荷，Lw表示受气象因素影响的负荷；趋势负荷Lt采用简单d的线性关系对L进行拟合：
Lt＝at+b
其中，t表示时间参数，a,b为线性方程系数，采用最小二乘法进行估计，即：
Figure GDA0003642981790000033
Figure GDA0003642981790000041
在得到趋势负荷Lt，再用Lw＝L-Lt得到受气象因素影响的负荷；
S32：利用相关系数法和趋势拟合法确定受影响的气象因素，具体为：利用相关系数法对气象因素进行筛选，皮尔逊相关系数法相关系数r的公式表达为：
Figure GDA0003642981790000042
当|r|＝0时，表示x和y没有线性关系；当|r|＝1时，表示x和y为完全确定的线性相关关系；当0<|r|<1，表示示x和y有一定的线性相关关系；确定线性相关的气象因素后，利用趋势你和法进行分析确定，具体为：
y＝a+bx+ε,ε∈N(0,σ2)
其中，ε表示随机误差，服从正态分布N(0,σ2)，a,b,σ2不依赖于x，并且a、b满足：
Figure GDA0003642981790000043
Figure GDA0003642981790000044
由此获得x和y之间的线性回归方程为：
Figure GDA0003642981790000045
通过相关系数法和趋势拟合法，确定传统馈线负荷的受影响气象因素；
S33：用BP神经网络法建立传统馈线负荷的短期负荷预测模型，具体为：将当日传统馈线负荷、下一天的日类型和下一天的受影响气象因素作为输入变量，下一天的传统馈线负荷作为输出层的输出值，通过神经网络学习，建立起传统馈线负荷预测模型，具体过程为：
Figure GDA0003642981790000046
其中，a1i为隐含层中第i个神经元的输出，i＝1，2，……，h，表示隐含层内有h个神经元；pj为输入层的输入变量，j＝1，2，……，r，表示输入层有r个输入变量；w1ij为BP神经网络输入层至隐含层的连接权值；b1i为BP神经网络输入层至隐含层的偏置；f1是BP神经网络中输入层至隐含层的映射；
Figure GDA0003642981790000051
其中，a2k为输出层中第k个神经元的输出，k＝1，2，……，H，表示隐含层内有H个神经元；a1i如上述为隐含层中第i个神经元的输出，h＝1，2，……，h，表示隐含层内有h个神经元；w2ki为BP神经网络隐含层至输出层的连接权值；b2k为BP神经网络隐含层至输出层的偏置；f2是BP神经网络中隐含层至输出层的映射；从而完成传统馈线负荷的短期负荷预测模型的建立。
其中，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41：按照步骤S32所述的方法，利用相关系数法和趋势拟合法确定光伏发电负荷受影响的气象因素；与传统馈线负荷不同的是光伏发电负荷直接与气象因素进行关联分析；
S42：按照步骤S33所述的方法，用BP神经网络法建立光伏发电负荷短期负荷预测模型；将受影响气象因素作为输入层的输入变量，当日的光伏发电负荷作出输出层的输出值，完成光伏发电负荷短期负荷预测模型的建立。
其中，所述步骤S5具体包括：
S51：根据传统馈线负荷的短期负荷预测模型输出传统馈线负荷预测值；
S52：根据光伏发电负荷短期负荷预测模型输出光伏发电负荷预测值；
S53：将传统馈线负荷预测值、光伏发电负荷预测值按对应的时刻节点进行合并，从而得到考虑光伏用户的馈线短期负荷预测的预测结果。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供的一种考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法，将考虑光伏用户的馈线负荷分解成传统馈线负荷和光伏发电负荷，通过分析两者所对应的负荷影响因素，从而调节各自BP神经网络输入层的输入变量，更有针对性地输出传统馈线负荷和光伏发电负荷的短期负荷预测值，再综合得出考虑光伏用户的馈线负荷的短期负荷预测结果，所得到的预测结果精度高，较好地满足电网企业对电力负荷预测的需求。
附图说明
图1为本发明所述方法流程示意图；
图2为实施例2中传统馈线负荷部分的温度和负荷的趋势拟合示意图；
图3为实施例2中传统馈线负荷部分的湿度和负荷的趋势拟合示意图；
图4为实施例2中传统馈线负荷部分的压强和负荷的趋势拟合示意图；
图5为实施例2中传统馈线负荷部分的风速和负荷的趋势拟合示意图；
图6为实施例2中光伏发电负荷部分的温度和负荷的趋势拟合示意图；
图7为实施例2中光伏发电负荷部分的露点和负荷的趋势拟合示意图；
图8为实施例2中光伏发电负荷部分的湿度和负荷的趋势拟合示意图；
图9为实施例2中光伏发电负荷部分的太阳辐照强度和负荷的趋势拟合示意图；
图10为实施例2中光伏发电负荷部分的天气状态和负荷的趋势拟合示意图；
图11为为实施例2中考虑光伏用户的馈线短期负荷预测结果示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法，包括以下步骤：
S1：采集光伏用户的发电负荷和用电负荷，形成负荷数据样本；
S2：收集用户所在地区的自然气候数据，并对自然数据进行异常数据处理和归一化处理；
S3：建立传统馈线负荷短期负荷预测模型；
S4：建立光伏发电负荷短期负荷预测模型；
S5：综合传统馈线负荷和光伏发电负荷的短期负荷预测结果，得到考虑光伏用户的馈线短期负荷预测结果。
更具体的，所述步骤S1具体包括以下步骤：
S11：确定有光伏用户接入的馈线；
S12：对于光伏用户安装发电电能表和用电电能表，对传统用户只安装用电电能表；
S13：记录该馈线上发电电能表的发电负荷和用电电能表的用电负荷，形成负荷数据样本；其中，发电负荷属于光伏发电负荷，用电负荷属于传统馈线负荷。
更具体的，在所述步骤S2中，所述自然气候数据包括但不仅限于温度、露点、湿度、压强、风速、太阳辐照度和天气状态。
更具体的，在所述步骤S2中，所述的异常数据处理和归一化处理具体包括以下步骤：
S21：对自然数据进行垂直处理：设置一个水平阈值，通过判断同一日的相邻时刻负荷是否超出阈值对样本数据进行正常或异常的区分，具体计算公式为：
|L(d,t)-L(d,t-1)|>Hc(t)
Figure GDA0003642981790000071
其中，L(d,t)表示第d天t时刻的负荷值，Hc(t)表示水平阈值；故得到一种采用变化量的平均值作为该阈值的计算方式，具体表达为：
Figure GDA0003642981790000072
其中，T表示样本数据的总天数，由此去除同一日内的异常数据；
S22：对垂直处理完的自然数据进行水平处理：设置一个垂直阈值，通过判断同一时刻的相邻日负荷是否超出阈值对样本数据进行正常或异常的区别，采用公式为：
|L(d,t)-A(t)|>Hs(t)
如果L(d,t)>A(t)，则：
L(d,t)＝A(t)+Hs(t)
如果L(d,t)≤A(t)，则：
L(d,t)＝A(t)-Hs(t)
其中，L(d,t)表示第d天t时刻的负荷值，A(t)表示所有天数在t时刻的负荷平均值，Hs(t)表示水平阈值；故得到一种采用变化量的平均值作为该阈值的计算方式，具体表达为：
Figure GDA0003642981790000081
其中，T表示样本数据的总天数，由此去除某一时刻的异常数据；
S23：根据异常数据处理完的数据，将创建BP神经网络所需的数据变量进行归一化处理，具体公式为：
Figure GDA0003642981790000082
其中，XG是归一化后的数据，X是原始数据，Xmax和Xmin是对应类型数据总样本的最大值和最小值。
更具体的，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31：将传统馈线负荷分解为趋势负荷和受气象因素影响负荷；所述趋势负荷为受配电系统整体负荷数据影响的负荷，即不会受到气象因素条件影响，剩下的负荷部分则属于气象影响负荷，具体表示为：
L＝Lt+Lw
其中，Lt表示趋势负荷，Lw表示受气象因素影响的负荷；趋势负荷Lt采用简单d的线性关系对L进行拟合：
Lt＝at+b
其中，t表示时间参数，a,b为线性方程系数，采用最小二乘法进行估计，即：
Figure GDA0003642981790000091
Figure GDA0003642981790000092
在得到趋势负荷Lt，再用Lw＝L-Lt得到受气象因素影响的负荷；
S32：利用相关系数法和趋势拟合法确定受影响的气象因素，具体为：利用相关系数法对气象因素进行筛选，皮尔逊相关系数法相关系数r的公式表达为：
Figure GDA0003642981790000093
当|r|＝0时，表示x和y没有线性关系；当|r|＝1时，表示x和y为完全确定的线性相关关系；当0<|r|<1，表示示x和y有一定的线性相关关系；确定线性相关的气象因素后，利用趋势你和法进行分析确定，具体为：
y＝a+bx+ε,ε∈N(0,σ2)
其中，ε表示随机误差，服从正态分布N(0,σ2)，a,b,σ2不依赖于x，并且a、b满足：
Figure GDA0003642981790000094
Figure GDA0003642981790000095
由此获得x和y之间的线性回归方程为：
Figure GDA0003642981790000096
通过相关系数法和趋势拟合法，确定传统馈线负荷的受影响气象因素；
S33：用BP神经网络法建立传统馈线负荷的短期负荷预测模型，具体为：将当日传统馈线负荷、下一天的日类型和下一天的受影响气象因素作为输入变量，下一天的传统馈线负荷作为输出层的输出值，通过神经网络学习，建立起传统馈线负荷预测模型，具体过程为：
Figure GDA0003642981790000101
其中，a1i为隐含层中第i个神经元的输出，i＝1，2，……，h，表示隐含层内有h个神经元；pj为输入层的输入变量，j＝1，2，……，r，表示输入层有r个输入变量；w1ij为BP神经网络输入层至隐含层的连接权值；b1i为BP神经网络输入层至隐含层的偏置；f1是BP神经网络中输入层至隐含层的映射；
Figure GDA0003642981790000102
其中，a2k为输出层中第k个神经元的输出，k＝1，2，……，H，表示隐含层内有H个神经元；a1i如上述为隐含层中第i个神经元的输出，h＝1，2，……，h，表示隐含层内有h个神经元；w2ki为BP神经网络隐含层至输出层的连接权值；b2k为BP神经网络隐含层至输出层的偏置；f2是BP神经网络中隐含层至输出层的映射；从而完成传统馈线负荷的短期负荷预测模型的建立。
更具体的，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41：按照步骤S32所述的方法，利用相关系数法和趋势拟合法确定光伏发电负荷受影响的气象因素；与传统馈线负荷不同的是光伏发电负荷直接与气象因素进行关联分析；
S42：按照步骤S33所述的方法，用BP神经网络法建立光伏发电负荷短期负荷预测模型；将受影响气象因素作为输入层的输入变量，当日的光伏发电负荷作出输出层的输出值，完成光伏发电负荷短期负荷预测模型的建立。
更具体的，所述步骤S5具体包括：
S51：根据传统馈线负荷的短期负荷预测模型输出传统馈线负荷预测值；
S52：根据光伏发电负荷短期负荷预测模型输出光伏发电负荷预测值；
S53：将传统馈线负荷预测值、光伏发电负荷预测值按对应的时刻节点进行合并，从而得到考虑光伏用户的馈线短期负荷预测的预测结果。
在具体实施过程中，本发明提供的一种考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法，将考虑光伏用户的馈线负荷分解成传统馈线负荷和光伏发电负荷，通过分析两者所对应的负荷影响因素，从而调节各自BP神经网络输入层的输入变量，更有针对性地输出传统馈线负荷和光伏发电负荷的短期负荷预测值，再综合得出考虑光伏用户的馈线负荷的短期负荷预测结果，所得到的预测结果精度高，较好地满足电网企业对电力负荷预测的需求。
实施例2
更具体的，在实施例1的基础上，选取广东省汕头市的一条考虑光伏用户的馈线作为实验研究对象，连续15天采集考虑光伏用户的馈线日负荷数据，气象数据，供电日日类型。
在具体实施过程中，传统馈线负荷与气象因素(温度、露点、湿度、压强、风速、太阳辐照强度和天气状态)之间的相关系数r如下：
Figure GDA0003642981790000111
从相关系数r可分析出，该考虑光伏用户的馈线中传统馈线负荷部分的主要受影响气象因素有温度、湿度、压强和风速,再用趋势拟合法判别它们的相关性，趋势拟合曲线如图2-图5所示。从中可看出传统馈线负荷与温度和风速有明显的正相关关系，与湿度和压强有明显的负相关关系，因此将温度、湿度、压强和风速作为BP神经网络输入层的输入变量。
在具体实施过程中，传统馈线负荷除了受影响气象因素影响，还与供电日日类型有关系。因此在建立BP神经网络时，输入层的输入变量包括当日的传统馈线负荷、下一天的日类型和下一天的受影响气象因素，输出层的输出值是下一天的传统馈线负荷；通过神经网络学习，建立起传统馈线负荷预测模型；当输入预测日前一天的96个传统馈线负荷节点、预测日的日类型和预测日的受影响气象因素数据，预测模型将输出预测日的96个传统馈线负荷预测值。
在具体实施过程中，光伏发电负荷与气象因素(温度、露点、湿度、压强、风速、太阳辐照强度和天气状态)之间的相关系数r如下：
Figure GDA0003642981790000121
从相关系数r可分析出，该考虑光伏用户的馈线中光伏发电负荷部分的主要受影响气象因素有温度、露点、湿度、太阳辐照强度和天气状态；再用趋势拟合法判别它们的相关性，趋势拟合曲线如6-图10所示：从中可看出光伏发电负荷与温度和太阳辐照强度有明显的正相关关系，与露点、湿度和天气状态有明显的负相关关系。特别是太阳辐照强度，接近于完全正相关，符合光伏发电与太阳辐照强度的实际关系。因此将温度、露点、湿度、太阳辐照强度和天气状态作为中BP神经网络输入层的输入变量。
在具体实施过程中，在建立BP神经网络时，输入层的输入变量只包括以上分析得出的当日受影响气象因素数据，输出层的输出值是当日的光伏发电负荷。通过神经网络学习，建立起光伏发电负荷预测模型。当输入预测日的受影响气象因素数据，预测模型将输出预测日的96个光伏发电负荷预测值。
在具体实施过程中，将预测模型所输出预测日的96个传统馈线负荷预测值与96个光伏发电负荷预测值按对应的时刻节点进行合并，得出96个考虑光伏用户的馈线负荷预测值，则为考虑光伏用户的馈线短期负荷预测的预测结果。如图11所示，是该实验实例采用本专利提出的考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法的预测结果，以及现有的直接采取BP神经网络法预测考虑光伏用户的馈线短期负荷的预测结果与实际真实值的比较，通过预测曲线和实际真实曲线的对比，进一步证明本专利所提出考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法的有效性，预测效果较好，精确度高，较好地满足电网企业对电力负荷预测的需求。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (1)

1.考虑光伏用户的馈线短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集光伏用户的发电负荷和用电负荷，形成负荷数据样本，具体包括以下步骤：
S11：确定有光伏用户接入的馈线；
S12：对于光伏用户安装发电电能表和用电电能表，对传统用户只安装用电电能表；
S13：记录该馈线上发电电能表的发电负荷和用电电能表的用电负荷，形成负荷数据样本；其中，发电负荷属于光伏发电负荷，用电负荷属于传统馈线负荷；
S2：收集用户所在地区的自然气候数据，并对自然数据进行异常数据处理和归一化处理；所述自然气候数据包括但不仅限于温度、露点、湿度、压强、风速、太阳辐照度和天气状态；
所述的异常数据处理和归一化处理具体包括以下步骤：
S21：对自然数据进行垂直处理：设置一个水平阈值，通过判断同一日的相邻时刻负荷是否超出阈值对样本数据进行正常或异常的区分，具体计算公式为：
|L(d,t)-L(d,t-1)|>Hc(t)
Figure FDA0003642981780000011
其中，L(d,t)表示第d天t时刻的负荷值，Hc(t)表示水平阈值；故得到一种采用变化量的平均值作为该阈值的计算方式，具体表达为：
Figure FDA0003642981780000012
其中，T表示样本数据的总天数，由此去除同一日内的异常数据；
S22：对垂直处理完的自然数据进行水平处理：设置一个垂直阈值，通过判断同一时刻的相邻日负荷是否超出阈值对样本数据进行正常或异常的区别，采用公式为：
|L(d,t)-A(t)|>Hs(t)
如果L(d,t)>A(t)，则：
L(d,t)＝A(t)+Hs(t)
如果L(d,t)≤A(t)，则：
L(d,t)＝A(t)-Hs(t)
其中，L(d,t)表示第d天t时刻的负荷值，A(t)表示所有天数在t时刻的负荷平均值，Hs(t)表示水平阈值；故得到一种采用变化量的平均值作为该阈值的计算方式，具体表达为：
Figure FDA0003642981780000021
其中，T表示样本数据的总天数，由此去除某一时刻的异常数据；
S23：根据异常数据处理完的数据，将创建BP神经网络所需的数据变量进行归一化处理，具体公式为：
Figure FDA0003642981780000022
其中，XG是归一化后的数据，X是原始数据，Xmax和Xmin是对应类型数据总样本的最大值和最小值；
S3：建立传统馈线负荷短期负荷预测模型，具体包括以下步骤：
S31：将传统馈线负荷分解为趋势负荷和受气象因素影响负荷；所述趋势负荷为受配电系统整体负荷数据影响的负荷，即不会受到气象因素条件影响，剩下的负荷部分则属于气象影响负荷，具体表示为：
L＝Lt+Lw
其中，Lt表示趋势负荷，Lw表示受气象因素影响的负荷；趋势负荷Lt采用简单d的线性关系对L进行拟合：
Lt＝at+b
其中，t表示时间参数，a,b为线性方程系数，采用最小二乘法进行估计，即：
Figure FDA0003642981780000031
Figure FDA0003642981780000032
在得到趋势负荷Lt，再用Lw＝L-Lt得到受气象因素影响的负荷；
S32：利用相关系数法和趋势拟合法确定受影响的气象因素，具体为：利用相关系数法对气象因素进行筛选，皮尔逊相关系数法相关系数r的公式表达为：
Figure FDA0003642981780000033
当|r|＝0时，表示x和y没有线性关系；当|r|＝1时，表示x和y为完全确定的线性相关关系；当0<|r|<1，表示示x和y有一定的线性相关关系；确定线性相关的气象因素后，利用趋势拟合法进行分析确定，具体为：
y＝a+bx+ε,ε∈N(0,σ2)
其中，ε表示随机误差，服从正态分布N(0,σ2)，a,b,σ2不依赖于x，并且a、b满足：
Figure FDA0003642981780000034
Figure FDA0003642981780000035
由此获得x和y之间的线性回归方程为：
Figure FDA0003642981780000036
通过相关系数法和趋势拟合法，确定传统馈线负荷的受影响气象因素；
S33：用BP神经网络法建立传统馈线负荷的短期负荷预测模型，具体为：将当日传统馈线负荷、下一天的日类型和下一天的受影响气象因素作为输入变量，下一天的传统馈线负荷作为输出层的输出值，通过神经网络学习，建立起传统馈线负荷预测模型，具体过程为：
Figure FDA0003642981780000041
其中，a1i为隐含层中第i个神经元的输出，i＝1，2，……，h，表示隐含层内有h个神经元；pj为输入层的输入变量，j＝1，2，……，r，表示输入层有r个输入变量；w1ij为BP神经网络输入层至隐含层的连接权值；b1i为BP神经网络输入层至隐含层的偏置；f1是BP神经网络中输入层至隐含层的映射；
Figure FDA0003642981780000042
其中，a2k为输出层中第k个神经元的输出，k＝1，2，……，H，表示隐含层内有H个神经元；a1i如上述为隐含层中第i个神经元的输出，h＝1，2，……，h，表示隐含层内有h个神经元；w2ki为BP神经网络隐含层至输出层的连接权值；b2k为BP神经网络隐含层至输出层的偏置；f2是BP神经网络中隐含层至输出层的映射；从而完成传统馈线负荷的短期负荷预测模型的建立；
S4：建立光伏发电负荷短期负荷预测模型，具体包括以下步骤：
S41：按照步骤S32所述的方法，利用相关系数法和趋势拟合法确定光伏发电负荷受影响的气象因素；与传统馈线负荷不同的是光伏发电负荷直接与气象因素进行关联分析；
S42：按照步骤S33所述的方法，用BP神经网络法建立光伏发电负荷短期负荷预测模型；将受影响气象因素作为输入层的输入变量，当日的光伏发电负荷作出输出层的输出值，完成光伏发电负荷短期负荷预测模型的建立；
S5：综合传统馈线负荷和光伏发电负荷的短期负荷预测结果，得到考虑光伏用户的馈线短期负荷预测结果，具体包括：
S51：根据传统馈线负荷的短期负荷预测模型输出传统馈线负荷预测值；
S52：根据光伏发电负荷短期负荷预测模型输出光伏发电负荷预测值；
S53：将传统馈线负荷预测值、光伏发电负荷预测值按对应的时刻节点进行合并，从而得到考虑光伏用户的馈线短期负荷预测的预测结果。
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