CN111178575A - 一种灰色模型电力负荷预测方法 - Google Patents

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李昊阳
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孙凯
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Abstract

本发明属于电力负荷预测领域，具体涉及一种灰色模型电力负荷预测方法；所要解决的问题是提供一种预测精度高克服上述问题的灰色模型电力负荷预测方法；所采用的技术方案为获取电力系统历史负荷数据；对获取到的历史负荷数据进行预处理；利用灰色理论对预处理后的数据进行去趋势处理，得到趋势项；进行频谱分析确定分解层数，利用变分模态分解对去趋势处理后的数据进行分解；将分解后的数据利用经改进NSGA‑Ⅱ优化的支持向量机分类求和进行重构；根据重构后的结果加趋势项获得最终预测结果；将各负荷分量的预测值进行叠加，确定实际预测结果。

Description

一种灰色模型电力负荷预测方法
技术领域
本发明属于电力负荷预测领域，具体涉及一种灰色模型电力负荷预测方法。
背景技术
电力负荷预测是电力系统规划和电网运行的重要内容、前提和基础。在国家大力倡导节能环保以节约现有能源消耗量的情势下，电力负荷预测的准确性关系到整个电网企业的经济、高效运行以及整个发电电网的安全运行，即当前的形势对于电力负荷预测的精度提出了更高标准的要求。
目前常用的短期负荷预测传统方法有以时间序列法、回归分析法为代表的经典预测法，以专家系统法、神经网络、模糊逻辑方法为代表的人工智能方法。由于电力负荷变化过程是一个高度复杂的非线性过程，传统方法难以建立有效的数学模型，致使预测结果精度不高。
现有的电力系统预测中灰色模型法在预测波动性变化大的电力负荷时误差较大，对离散型数据预测精度差。
发明内容
本发明克服了现有技术存在的不足，提供了一种预测精度高，克服上述问题的灰色模型电力负荷预测方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种灰色模型电力负荷预测方法，包括以下步骤：
1)获取电力系统历史负荷数据；
2)对获取到的历史负荷数据进行预处理；
3)利用灰色理论对预处理后的数据进行去趋势处理，得到趋势项；
4)进行频谱分析确定分解层数，利用变分模态分解对去趋势处理后的数据进行分解；
5)将分解后的数据利用经改进NSGA-Ⅱ优化的支持向量机分类求和进行重构；
6)根据重构后的结果加趋势项获得最终预测结果；
7)将各负荷分量的预测值进行叠加 ,确定实际预测结果。
所述对获取的所述历史数据进行拟合处理之前，还包括：对获取的所述历史数据进行预处理，以剔除所述历史数据中的错误数据，以及，补充所述历史数据中的缺失数据。
所述对获取的所述历史负荷数据进行预处理，包括：基于灰色理论预测模型对所述历史数据进行拟合处理。
所述的利用灰色理论对预处理后的数据进行去趋势处理具体为：对预处理后的数据累加或累减生成灰模型，运用时间序列数据来确定微分方程的参量，逐步使灰量白化，进而对未来状态做出预测。
所述改进NSGA-Ⅱ优化的支持向量机采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法来优化SVR模型的参数设置，提升SVR模型的预测精度。
本发明与现有技术相比具有的有益效果是：本发明通过对数据拟合的精确处理，使得降低了数据质量造成的精度偏离问题。本发明提高了对于短周期、变化明显的历史负荷序列预测效果，能保证用户侧微电网负荷预测的精度和速度，具有优越的实际应用价值。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
一种灰色模型电力负荷预测方法，包括以下步骤：
1)获取电力系统历史负荷数据；
2)对获取到的历史负荷数据进行预处理；
3)利用灰色理论对预处理后的数据进行去趋势处理，得到趋势项；
4)进行频谱分析确定分解层数，利用变分模态分解对去趋势处理后的数据进行分解；
5)将分解后的数据利用经改进NSGA-Ⅱ优化的支持向量机分类求和进行重构；
6)根据重构后的结果加趋势项获得最终预测结果；
7)将各负荷分量的预测值进行叠加 ,确定实际预测结果。
所述对获取的所述历史数据进行拟合处理之前，还包括：对获取的所述历史数据进行预处理，以剔除所述历史数据中的错误数据，以及，补充所述历史数据中的缺失数据。
所述对获取的所述历史负荷数据进行预处理，包括：基于灰色理论预测模型对所述历史数据进行拟合处理。
所述的利用灰色理论对预处理后的数据进行去趋势处理具体为：对预处理后的数据累加或累减生成灰模型，运用时间序列数据来确定微分方程的参量，逐步使灰量白化，进而对未来状态做出预测。
所述改进NSGA-Ⅱ优化的支持向量机采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法来优化SVR模型的参数设置，提升SVR模型的预测精度。
针对短期电力负荷所表现出的强动态性和非线性性，提出了一种基于改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)和交叉验证(CV)优化的支持向量回归预测模型NSGA Ⅱ-CV-SVR (缩写NCS)。首先运用了支持向量回归模型增强非线性电力负荷数据的拟合及预测能力，并针对支持向量回归模型在参数确定上所面临的难点，采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法来优化SVR模型的参数设置，从而再次提升SVR模型的预测精度，使得该模型在短期电力负荷预测应用中体现出了良好的性能。
上述实施方式仅示例性说明本发明的原理及其效果，而非用于限制本发明。对于熟悉此技术的人皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改进。因此，凡举所述技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (5)

1.一种灰色模型电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)获取电力系统历史负荷数据；
2)对获取到的历史负荷数据进行预处理；
3)利用灰色理论对预处理后的数据进行去趋势处理，得到趋势项；
4)进行频谱分析确定分解层数，利用变分模态分解对去趋势处理后的数据进行分解；
5)将分解后的数据利用经改进NSGA-Ⅱ优化的支持向量机分类求和进行重构；
6)根据重构后的结果加趋势项获得最终预测结果；
7)将各负荷分量的预测值进行叠加，确定实际预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种灰色模型电力负荷预测方法，其特征在于，所述对获取的所述历史数据进行拟合处理之前，还包括：对获取的所述历史数据进行预处理，以剔除所述历史数据中的错误数据，以及补充所述历史数据中的缺失数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种灰色模型电力负荷预测方法，其特征在于，所述对获取的所述历史数据进行拟合处理，包括：基于灰色理论预测模型对所述历史数据进行拟合处理。
4.根据权利要求3所述的一种灰色模型电力负荷预测方法，其特征在于，所述的利用灰色理论对预处理后的数据进行去趋势处理具体为：对预处理后的数据累加或累减生成灰模型，运用时间序列数据来确定微分方程的参量，逐步使灰量白化，进而对未来状态做出预测。
5.根据权利要求4所述的一种灰色模型电力负荷预测方法，其特征在于，所述改进NSGA-Ⅱ优化的支持向量机采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法来优化SVR模型的参数设置，提升SVR模型的预测精度。
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CN112308338A (zh) * 2020-11-23 2021-02-02 国网北京市电力公司 电力数据处理方法及装置

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CN108022014A (zh) * 2017-12-05 2018-05-11 国网山东省电力公司济南供电公司 一种电力系统负荷预测方法及系统

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