CN110689195A - 一种电力日负荷预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电力日负荷预测方法，包括以下步骤：建立负荷类别集合、建立关键影响因素集合、计算负荷类别和关键影响因素特征值之间的的分类规则以建立分类模型、分析待预测日关键影响因素数据的所属类别、训练负荷预测模型、利用负荷预测模型计算电力负荷预测的结果。本方案能有效避免因为负荷数据的发散造成的负荷预测模型不精确的问题，提高预测结果的精确性，同时可以减小预测过程中的数据维度，提高计算效率，能有效适应发电需求和售电需求，保证经济效益，促进电力市场经济发展。

Description

一种电力日负荷预测方法
技术领域
本发明涉及电力配电技术领域，具体涉及一种电力日负荷预测方法。
背景技术
电力系统能安全、可靠、稳定及经济地运行关系到工农企业生产和人民生活的用电和利益，电力负荷预测工作不仅对发电量有很重要的参考价值，能够有效保证电能生产和消费的平衡，一定程度上提高电力系统的稳定性，而且随着电力市场的开放，电力生产和消费更加市场化，负荷预测的实时结果数据也将成为电力交易中心的重要参考数据，准确的负荷预测结果对于发电企业和售电企业的运行规划具有重要意义，发电企业通过负荷预测以避免其发电量过多或过少，售电企业通过负荷预测结果可以准确的把握用户负荷的需求及时反映市场的变化从而提高自身的竞争力。
现有技术对电力系统短期负荷预测方法方面的研究是从如何提高预测结果的准确度入手，一部分研究人员通过对负荷曲线聚类提升预测准确性，但由于负荷曲线除呈现一般的周期规律外与具体的天气状况有很大关联，因此仅考虑负荷曲线的聚类不具有一般性；还有一部分研究人员从影响负荷数据的关键因素方面着手，由于只考虑关键影响因素不利于总结负荷的规律性，导致建立预测模型又很困难。所以为了更好地提高电力系统短期负荷预测结果的准确性，急需一种能综合考虑到负荷曲线聚类和关键影响因素的电力负荷预测方法。
发明内容
为了克服上述现有技术存在负荷曲线的聚类不具有一般性和负荷预测模型建立困难的缺陷，有效提升电力负荷预测结果的准确性，发明了一种电力日负荷预测方法。
具体方案如下：
一种电力日负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.采用聚类算法对收集的日负荷数据进行负荷特征提取与分析，建立负荷类别集合；
S2.采用灰色关联分析法计算负荷数据与各影响因素之间的关联度，确定影响负荷数据的关键影响因素，建立关键影响因素集合；
S3.通过决策树算法将得到的所述负荷类别集合和所述关键影响因素集合中的数据进行分析，得到负荷类别和所述关键影响因素特征值之间的分类规则，并利用该分类规则建立分类模型；
S4.将待预测日关键影响因素数据输入步骤S3构建的分类模型，得到待预测日所属类别；
S5.将步骤S4得到待预测日所属类别中的数据作为样本数据集，用最小二乘支持向量机法对待预测日的关键影响因素数据与样本数据集的关系进行分类学习训练，训练出负荷预测模型；
S6.步骤S5得到的负荷预测模型的输出结果即为待预测日的电力负荷预测的结果。
该方案的效果是：通过对短期负荷进行聚类分析和关键影响因素分析，建立负荷类别集合和关键影响因素集合，在通过两个集合的数据计算两者之间的关联程度，将提升负荷预测准确性的两大方式进行结合，得到更加精准的负荷预测模型，不仅能有效提高负荷预测准确性，还能提升负荷预测效率。
作为优选方案，步骤S1中采用的聚类算法为基于k-means聚类法的改进方法。该方案的效果是：将日负荷数据进行负荷特征提取与分析，能将负荷类别进行整理分类，利于后续负荷预测，并且有利于后续数据整理，利于计算负荷类别和所述关键影响因素之间的关联度。
作为优选方案，步骤S2中采用决策树算法灰色关联分析法得到所述负荷类别集合和所述关键影响因素集合之间的关联度的具体步骤如下：
S2.1.确定出参考数列和比较数列，对数据进行无量纲化处理；
S2.2.通过参考数列和比较数列计算关联系数；
S2.3.通过参考数列、比较数列和步骤S2.2得到的关联系数计算灰色关联度；
S2.4.将步骤S2.3得到的灰色关联度按从大到小的顺序进行排列，得到各关键因素与负荷数据之间的关联度大小。
该方案的效果是：能计算得到负荷类别和所述关键影响因素之间的关联度，能根据关联度大小实现更加精准地负荷预测。
作为优选方案，步骤S3中计算分类规则的具体步骤如下：
S3.1.选取n个步骤S2得到的关键影响因素集合中的属性值，标记为{x1,x2,x3,…xn}，通过步骤S1得到的负荷类别集合选取一个类别值y；
S3.2.选择一个自变量xi，再选取xi的一个值vi，vi将n维空间划分为两个部分，其中一部分的所有点满足xi≤vi，另一部分所有点满足xi＞vi；
S3.3.重复上述步骤，重新选取一个属性值将n维空间进行划分，直至划分完毕，得到分类规则。
作为优选方案，步骤S5中训练负荷预测模型的具体步骤如下：
S5.1.对缺失点数据进行补充，其补充计算公式为：
Figure BDA0002215931700000031
式(4)中，Lmiss为缺失点负荷值，Llast为缺失点上一个点的负荷值，Lnext为缺失点下一个点的负荷值；
S5.2.将步骤S2得到的关键影响因素进行量化处理，其中其中星期一到星期日对应数值如下：W＝{0.7，0.8,0.8,0.8，0.8,0.4,0.3}；对于是法定节假日的日期将其量化为3，法定节假日的后一天量化为2，除了这两类的日期量化为1，即H＝{3,2,1}；
S5.3.将步骤S2得到的关键影响因素进行归一处理，其中天气属性的数据利用线性函数归一化方法进行数据处理，其计算公式为：
Figure BDA0002215931700000041
式(5)中，yi是经过归一化运算后得到的结果，xi是归一化运算前的数值，xmin是该类样本数据中的最小值，xmax为该类样本数据中的最大值；
节假日属性的数据利用对数函数转换，其计算公式为：
yi＝log10(xi) (6)
式(6)中，yi是经过归一化运算后得到的结果，xi是归一化运算前的数值；
S5.4.根据步骤S4得到的待预测日关键影响因素数据的所属类别，将步骤S1中该类别中的负荷数据作为历史数据作为训练数据得到负荷预测模型，并以平均相对误差作为评价该方法精确度的指标，其计算公式如下所示：
Figure BDA0002215931700000042
式(7)中，Lt为t时刻的负荷预测值；xt为t时刻的负荷实际值；TVA为样本数量。
该方案的效果是：建立负荷预测模型，不仅能减小预测过程中的数据维度，提升计算效率，还能实现对待预测日进行自动负荷预测，更加适应发电或者售电需求，保证经济效益，促进电力市场经济发展。
有益效果：本发明所提出的一种电力日负荷预测方法，能有效避免因为负荷数据的发散造成的负荷预测模型不精确的问题，提高预测结果的精确性，同时可以减小预测过程中的数据维度，提高计算效率，能有效适应发电需求和售电需求，保证经济效益，促进电力市场经济发展。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为某地一年的日负荷曲线图。
图3为负荷曲线聚类结果图。
图4为负荷预测结果图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明作进一步的详细说明：
实施例：
如图1所示，本发明提供的一种电力日负荷预测方法包括按顺序进行的下列步骤：
S1.采用基于k-means聚类法的改进方法对收集的日负荷数据进行负荷特征提取与分析，建立负荷类别集合，其具体操作为：以图2所示的某地一年的日负荷曲线图为例对负荷曲线进行聚类分析，其中各样本间的距离计算公式如式(1)所示，负荷曲线聚类结果图见图3。
Figure BDA0002215931700000051
式(1)中dsp为两条负荷曲线之间的距离；
Figure BDA0002215931700000052
为负荷曲线s第一个峰值负荷值；
Figure BDA0002215931700000053
为负荷曲线s达到第一个峰值负荷的时间；
Figure BDA0002215931700000054
为负荷曲线s第二个峰值负荷值；
Figure BDA0002215931700000055
为负荷曲线s达到第二个峰值负荷的时间；
Figure BDA0002215931700000056
为负荷曲线s第一个谷值负荷值；
Figure BDA0002215931700000057
为负荷曲线s达到第一个谷值负荷的时间；
Figure BDA0002215931700000058
为负荷曲线s第二个谷值负荷值；
Figure BDA0002215931700000059
为负荷曲线s达到第二个谷值负荷的时间。下标为p的各变量为负荷曲线p上的相应值。(注：第一个第二个峰谷值为作者规定的特定时间段内的第一个第二个峰谷值)。
S2.采用灰色关联分析法计算负荷数据与各影响因素之间的关联度，确定影响负荷数据的关键影响因素，建立关键影响因素集合；
具体步骤如下：
S2.1.确定出参考数列和比较数列，对数据进行无量纲化处理，其中参考数列指反映系统行为特征的数据序列，即为负荷值，比较数列指影响系统行为的因素组成的数据序列，为各影响因素数据如天气数据、节假日数据等；
S2.2.通过参考数列和比较数列计算关联系数，计算公式如式(2)所示：
Figure BDA0002215931700000061
式(2)中，k为第k个指标；x0为参考数列；xi为比较数列；t为每个比较数列中元素总个数；c为比较数列的个数；ρ为分辨系数；
Figure BDA0002215931700000062
为两级最小差；
Figure BDA0002215931700000063
为两级最大差；
S2.3.通过参考数列、比较数列和步骤S2.2得到的关联系数计算灰色关联度，计算公式如式(3)所示：
式(3)中，ri为第i个比较数列相对于参考数列的灰色关联度；ξi(k)为灰色关联系数；
S2.4.将步骤S2.3得到的灰色关联度按从大到小的顺序进行排列，得到各关键因素与负荷数据之间的关联度大小，表1为各影响因素关联度分布表。
表1各影响因素关联度分布
Figure BDA0002215931700000065
由表1可以看出所涉及到的各影响因素对负荷数据影响度从大到小的排序为最高温度、平均温度、相对湿度、最低温度、星期类型、节假日类型。当影响因素数量十分多且某些因素关联度小于0.4的时，该因素可以不再考虑，以此达到降维的目的。
S3.通过决策树算法将得到的所述负荷类别集合和所述关键影响因素集合中的数据进行分析，得到负荷类别和所述关键影响因素特征值之间的分类规则，并利用该分类规则建立分类模型；
具体步骤如下：
S3.1.选取n个步骤S2得到的关键影响因素集合中的属性值(步骤S2中的各影响因素数据)，标记为{x1,x2,x3,…xn}，通过步骤S1得到的负荷类别集合选取一个类别值y(步骤S1所得类别)；
S3.2.选择一个自变量xi，再选取xi的一个值vi，vi将n维空间划分为两个部分，其中一部分的所有点满足xi≤vi，另一部分所有点满足xi＞vi；
S3.3.重复上述步骤，重新选取属性值(如平均温度、相对湿度、最低温度、星期类型、节假日类型后进行步骤S3.1)将n维空间进行划分，直至划分完毕，得到分类规则。
S4.将待预测日关键影响因素数据输入步骤S3构建的分类模型，得到待预测日所属类别，表2为某待预测日的分类结果。
表2.分类结果
Figure BDA0002215931700000071
S5.将步骤S4得到待预测日所属类别中的数据作为样本数据集，用最小二乘支持向量机法对待预测日的关键影响因素数据与样本数据集的关系进行分类学习训练，训练出负荷预测模型，其具体步骤以下：
S5.1.对缺失点数据进行补充，其补充计算公式为：
Figure BDA0002215931700000081
式(4)中，Lmiss为缺失点负荷值，Llast为缺失点上一个点的负荷值，Lnext为缺失点下一个点的负荷值；
S5.2.将步骤S2得到的关键影响因素进行量化处理，其中其中星期一到星期日对应数值如下：W＝{0.7，0.8,0.8,0.8，0.8,0.4,0.3}；对于是法定节假日的日期将其量化为3，法定节假日的后一天量化为2，除了这两类的日期量化为1，即H＝{3,2,1}；
S5.3.将步骤S2得到的关键影响因素进行归一处理，其中天气属性的数据利用线性函数归一化方法进行数据处理，其计算公式为：
Figure BDA0002215931700000082
式(5)中，yi是经过归一化运算后得到的结果，xi是归一化运算前的数值，xmin是该类样本数据中的最小值，xmax为该类样本数据中的最大值；
节假日属性的数据利用对数函数转换，其计算公式为：
yi＝log10(xi) (6)
式(6)中，yi是经过归一化运算后得到的结果，xi是归一化运算前的数值；
S5.4.根据步骤S4得到的待预测日关键影响因素数据的所属类别，将步骤S1中该类别中的负荷数据作为历史数据作为训练数据得到负荷预测模型，并以平均相对误差作为评价该方法精确度的指标，其计算公式如下所示：
式(7)中，Lt为t时刻的负荷预测值；xt为t时刻的负荷实际值；TVA为样本数量，通过上述过程训练得到负荷预测模型。
S6.步骤S5得到的负荷预测模型的输出结果即为待预测日的电力负荷预测的结果。经负荷预测模型计算得到本发明计算预测结果的平均相对误差值低至1.13％，预测精度较高。图4为待预测日电力负荷预测结果。
最后需要说明的是，上述描述仅仅为本发明的优选实施例，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不违背本发明宗旨及权利要求的前提下，可以做出多种类似的表示，这样的变换均落入本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种电力日负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.采用聚类算法对收集的日负荷数据进行负荷特征提取与分析，建立负荷类别集合；
S2.采用灰色关联分析法计算负荷数据与各影响因素之间的关联度，确定影响负荷数据的关键影响因素，建立关键影响因素集合；
S3.通过决策树算法将得到的所述负荷类别集合和所述关键影响因素集合中的数据进行分析，得到负荷类别和所述关键影响因素特征值之间的分类规则，并利用该分类规则建立分类模型；
S4.将待预测日关键影响因素数据输入步骤S3构建的分类模型，得到待预测日所属类别；
S5.将步骤S4得到待预测日所属类别中的数据作为样本数据集，用最小二乘支持向量机法对待预测日的关键影响因素数据与样本数据集的关系进行分类学习训练，训练出负荷预测模型；
S6.步骤S5得到的负荷预测模型的输出结果即为待预测日的电力负荷预测的结果。
2.根据权利要求1所述的一种电力日负荷预测方法，其特征在于：步骤S1中采用的聚类算法为基于k-means聚类法的改进方法。
3.根据权利要求1所述的一种电力日负荷预测方法，其特征在于，步骤S2中采用灰色关联分析法得到所述负荷类别集合和所述关键影响因素集合之间的关联度的具体步骤如下：
S2.1.确定出参考数列和比较数列，对数据进行无量纲化处理；
S2.2.通过参考数列和比较数列计算关联系数；
S2.3.通过参考数列、比较数列和步骤S2.2得到的关联系数计算灰色关联度；
S2.4.将步骤S2.3得到的灰色关联度按从大到小的顺序进行排列，得到各关键因素与负荷数据之间的关联度大小。
4.根据权利要求1所述的一种电力日负荷预测方法，其特征在于，步骤S3中计算分类规则的具体步骤如下：
S3.1.选取n个步骤S2得到的关键影响因素集合中的属性值，标记为{x1,x2,x3,…xn}，通过步骤S1得到的负荷类别集合选取一个类别值y；
S3.2.选择一个自变量xi，再选取xi的一个值vi，vi将n维空间划分为两个部分，其中一部分的所有点满足xi≤vi，另一部分所有点满足xi＞vi；
S3.3.重复上述步骤，重新选取一个属性值将n维空间进行划分，直至划分完毕，得到分类规则。
5.根据权利要求4所述的一种电力日负荷预测方法，其特征在于，步骤S5中训练负荷预测模型的具体步骤如下：
S5.1.对缺失点数据进行补充，其补充计算公式为：
Figure FDA0002215931690000021
式(4)中，Lmiss为缺失点负荷值，Llast为缺失点上一个点的负荷值，Lnext为缺失点下一个点的负荷值；
S5.2.将步骤S2得到的关键影响因素进行量化处理，其中其中星期一到星期日对应数值如下：W＝{0.7，0.8,0.8,0.8，0.8,0.4,0.3}；对于是法定节假日的日期将其量化为3，法定节假日的后一天量化为2，除了这两类的日期量化为1，即H＝{3,2,1}；
S5.3.将步骤S2得到的关键影响因素进行归一处理，其中天气属性的数据利用线性函数归一化方法进行数据处理，其计算公式为：
Figure FDA0002215931690000022
式(5)中，yi是经过归一化运算后得到的结果，xi是归一化运算前的数值，xmin是该类样本数据中的最小值，xmax为该类样本数据中的最大值；
节假日属性的数据利用对数函数转换，其计算公式为：
yi＝log10(xi) (6)
式(6)中，yi是经过归一化运算后得到的结果，xi是归一化运算前的数值；
S5.4.根据步骤S4得到的待预测日关键影响因素数据的所属类别，将步骤S1中该类别中的负荷数据作为历史数据作为训练数据得到负荷预测模型，并以平均相对误差作为评价该方法精确度的指标，其计算公式如下所示：
式(7)中，Lt为t时刻的负荷预测值；xt为t时刻的负荷实际值；TVA为样本数量。
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