CN112508251A - 一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法及装置 - Google Patents

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CN112508251A CN202011363405.3A CN202011363405A CN112508251A CN 112508251 A CN112508251 A CN 112508251A CN 202011363405 A CN202011363405 A CN 202011363405A CN 112508251 A CN112508251 A CN 112508251A
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徐祥海
孙智卿
罗少杰
方响
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宣羿
王亿
徐漪
张晓波
刘剑
庞靖宇
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Abstract

本发明提出了一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法及装置，所述负荷预测方法包括：通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵，得到标准矩阵；基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重；基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型；获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值；其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标。引入了基尼系数和肯德尔相关系数，克服了传统critic法仅适用于连续、正态分布数据的局限性，更适用于数据种类多样复杂的电网系统。

Description

一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法及装置
技术领域
本发明属于负荷预测领域，尤其涉及一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法及装置。
背景技术
随着智能化电网系统的不断发展以及用电负荷的种类越来越复杂，影响电网中负荷的因素也越来越多，因此对负荷预测的准确性提出了更高的要求。为了提高负荷预测的准确性，通常需要获取不同渠道来源的训练数据进行负荷预测模型训练。传统的负荷预测往往仅基于电网本身的运行数据获取训练数据，而忽略电网以外影响负荷的因素，降低了负荷预测的准确性。
发明内容
为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提出了一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法，包括：
通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵；
对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵；
基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重；
基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型；
获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值；
其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标。
可选的，所述对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵，包括：
基于公式一对训练矩阵U进行标准化处理，得到标准矩阵Z＝[zij]；
Figure BDA0002804681910000021
其中，zij为标准矩阵Z中第i行第j列的数据，表示标准化处理后第i个地区第j项电力指标的数据，m为地区的总数，p为预设的协调系数，max|Uj|表示训练矩阵U中第j列的最大值，uij表示训练矩阵U中第i行第j列的数据，表示第i个地区第j项电力指标的历史数据；zij、z'ij、p、max|Uj|、uij的取值范围为正数，i、j、m的取值范围为正整数。
可选的，所述基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重，包括：
基于公式二计算各个电力指标的基尼系数；
Figure BDA0002804681910000022
其中，ξj为第j项电力指标的基尼系数，zij为标准矩阵中第i行第j列的数据，表示第i个地区的第j项指标，zkj为标准矩阵中第k行第j列的数据，表示第k个地区的第j项指标，m为地区的总数；i、j、k、m的取值范围为正整数，ξj、zij、zkj的取值范围为正数，m的取值范围为正整数；
基于公式三计算各个电力指标的肯德尔相关系数；
Figure BDA0002804681910000031
其中，ηjj'为标准矩阵第j项电力指标与第j'项电力指标的肯德尔相关系数，对于标准矩阵的任意两列变量Lj、Lj'的第q个变量分别为Ljq、Lj'q，Ojq为Ljq在Lj中的排序值，Oj'q为Lj'q在Lj'中的排序值，由Ojq与Oj'q构成的变量对组成集合O，Ncc、Ndc分别为集合O中元素排序值相等的变量对的数量和元素排序值不等的变量对的数量，Rj为标准矩阵中第j项电力指标中具有相同元素值的个数，Rj'为标准矩阵中第j'项电力指标中具有相同元素值的个数；Ncc、Ndc、Rj、Rj'、D、q的取值范围为正整数，Ojq、Oj'q、ηjj'的取值范围为正数；
基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重。
具体的，所述基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重，包括：
基于公式四计算第j项电力指标的信息量
Figure BDA0002804681910000032
Figure BDA0002804681910000033
ξj'为第j'项电力指标的基尼系数，
Figure BDA0002804681910000034
的取值范围为正数；
基于公式五得到第j项电力指标的权重wj；
Figure BDA0002804681910000041
n为电力指标的总个数，n的取值范围为正整数，wj的取值范围为正数。
可选的，所述基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型，包括：
基于权重对标准矩阵进行赋权，得到加权后的标准矩阵；
通过matlab中的curve fitting tool工具对历史负荷和加权后的标准矩阵进行拟合，将拟合得到的回归模型作为负荷预测模型。
本发明还基于同样的思路提出了一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置，包括：
数据获取单元：用于通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵；
标准化单元：用于对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵；
赋权单元：用于基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重；
拟合单元：用于基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型；
预测单元：用于获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值；
其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标。
可选的，所述标准化单元具体用于：
基于公式一对训练矩阵U进行标准化处理，得到标准矩阵Z＝[zij]；
Figure BDA0002804681910000051
其中，zij为标准矩阵Z中第i行第j列的数据，表示标准化处理后第i个地区第j项电力指标的数据，m为地区的总数，p为预设的协调系数，max|Uj|表示训练矩阵U中第j列的最大值，uij表示训练矩阵U中第i行第j列的数据，表示第i个地区第j项电力指标的历史数据；zij、z'ij、p、max|Uj|、uij的取值范围为正数，i、j、m的取值范围为正整数。
可选的，所述赋权单元具体用于：
基于公式二计算各个电力指标的基尼系数；
Figure BDA0002804681910000052
其中，ξj为第j项电力指标的基尼系数，zij为标准矩阵中第i行第j列的数据，表示第i个地区的第j项指标，zkj为标准矩阵中第k行第j列的数据，表示第k个地区的第j项指标，m为地区的总数；i、j、k、m的取值范围为正整数，ξj、zij、zkj的取值范围为正数，m的取值范围为正整数；
基于公式三计算各个电力指标的肯德尔相关系数；
Figure BDA0002804681910000061
其中，ηjj'为标准矩阵第j项电力指标与第j'项电力指标的肯德尔相关系数，对于标准矩阵的任意两列变量Lj、Lj'的第q个变量分别为Ljq、Lj'q，Ojq为Ljq在Lj中的排序值，Oj'q为Lj'q在Lj'中的排序值，由Ojq与Oj'q构成的变量对组成集合O，Ncc、Ndc分别为集合O中元素排序值相等的变量对的数量和元素排序值不等的变量对的数量，Rj为标准矩阵中第j项电力指标中具有相同元素值的个数，Rj'为标准矩阵中第j'项电力指标中具有相同元素值的个数；Ncc、Ndc、Rj、Rj'、D、q的取值范围为正整数，Ojq、Oj'q、ηjj'的取值范围为正数；
基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重。
具体的，所述赋权单元还用于：
基于公式四计算第j项电力指标的信息量
Figure BDA0002804681910000062
Figure BDA0002804681910000063
ξj'为第j'项电力指标的基尼系数，
Figure BDA0002804681910000064
的取值范围为正数；
基于公式五得到第j项电力指标的权重wj；
Figure BDA0002804681910000065
n为电力指标的总个数，n的取值范围为正整数，wj的取值范围为正数。
可选的，所述拟合单元用于：
基于权重对标准矩阵进行赋权，得到加权后的标准矩阵；
通过matlab中的curve fitting tool工具对历史负荷和加权后的标准矩阵进行拟合，将拟合得到的回归模型作为负荷预测模型。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
基于包含用电类指标和经济类指标的历史数据对负荷预测模型进行训练，实现多维度的负荷预测。另外，相比人为的主观赋权，基于改进的critic法确定客观权重能够更科学的进行负荷预测，提高预测结果的准确性。
本发明在传统的critic法基础上，引入了基尼系数和肯德尔相关系数，克服了传统critic法仅适用于连续、正态分布数据的局限性，更适用于数据种类多样复杂的电网系统。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，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的附图。
图1为本发明提出的一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法的流程示意图；
图2为本发明提出的一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。
实施例一
如图1所示，本发明提出了一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法，包括：
S1：通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵。其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标，用电类指标用于反映各个地区的售电量与居民用电量，包括日间负荷密度、夜间负荷密度以及电力企业平均售电量增长率，还包括地区内总用电量、居民月均用电量、用电量与用电户数增速比，经济类指标用于反映各个地区的商业用电产生的经济效益，包括度电产值、用电户数增长率以及电力消费弹性系数，还包括电力景气指数、住房空置率。
通过在电力系统中预先构建的电力驾驶舱，基于预设的电力指标获取不同地区的历史数据。电力驾驶舱是用于电力系统调度运行的一体化电网运行智能系统，是融合的物联网、人工智能、大数据以及可视化技术的智能运维平台。通过物联网关技术，基于ZigBee、RS串口等通信技术接入采集实时指标数据的设备，电力驾驶舱一方面通过数据中台汇聚电力系统核心数据，从中提取出用电类指标的历史数据，另一方面通过政务专线连接城市大脑中枢平台获取经济、社会、地理方面的外部数据，从中提取出经济类指标的历史数据。
在数据中台进行电力指标计算和用户行为分析，形成面向政府、企业和居民的三类应用主题，然后通过政务网专线接入城市大脑中枢平台，通过发布指标并授权政府部门的方式，完成场景应用闭环，实现电力数据赋能社会服务功能
基于历史数据构建各个地区的训练矩阵U＝[uij]，uij表示第i个地区的第j项指标，i、j的取值范围为正整数，uij的取值范围为正数。
S2：对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵。
基于公式一对训练矩阵U进行标准化处理，得到标准矩阵Z＝[zij]；
Figure BDA0002804681910000091
其中，zij为标准矩阵Z中第i行第j列的数据，表示标准化处理后第i个地区第j项电力指标的数据，m为地区的总数，p为预设的协调系数，max|Uj|表示训练矩阵U中第j列的最大值，uij表示训练矩阵U中第i行第j列的数据，表示第i个地区第j项电力指标的历史数据；zij、z'ij、p、max|Uj|、uij的取值范围为正数，i、j、m的取值范围为正整数。
通过标准化处理，将不同来源渠道的历史数据转换为统一量纲的数据矩阵，便于后续负荷预测模型的训练。
S3：基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重。
传统的critic法通过皮尔逊相关系数计算各个指标的综合信息量，从而根据综合信息量确定客观权重。但皮尔逊相关系数的适用条件为指标数据应为连续数据、正态分布和线性关系，在实际应用的电网系统中很难满足上述适用条件。因此，本实施例中针对皮尔逊相关系数的局限性，引入基尼系数来衡量指标的对比强度，引入肯德尔相关系数来计算各指标之间的冲突性。具体包括：
基于公式二计算各个电力指标的基尼系数；
Figure BDA0002804681910000092
其中，ξj为第j项电力指标的基尼系数，zij为标准矩阵中第i行第j列的数据，表示第i个地区的第j项指标，zkj为标准矩阵中第k行第j列的数据，表示第k个地区的第j项指标，m为地区的总数；i、j、k、m的取值范围为正整数，ξj、zij、zkj的取值范围为正数，m的取值范围为正整数；
基于公式三计算各个电力指标的肯德尔相关系数；
Figure BDA0002804681910000101
其中，ηjj'为标准矩阵第j项电力指标与第j'项电力指标的肯德尔相关系数，对于标准矩阵的任意两列变量Lj、Lj'的第q个变量分别为Ljq、Lj'q，Ojq为Ljq在Lj中的排序值，Oj'q为Lj'q在Lj'中的排序值，由Ojq与Oj'q构成的变量对组成集合O，Ncc、Ndc分别为集合O中元素排序值相等的变量对的数量和元素排序值不等的变量对的数量，Rj为标准矩阵中第j项电力指标中具有相同元素值的个数，Rj'为标准矩阵中第j'项电力指标中具有相同元素值的个数；Ncc、Ndc、Rj、Rj'、D、q的取值范围为正整数，Ojq、Oj'q、ηjj'的取值范围为正数。
最后，基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重，包括：
基于公式四计算第j项电力指标的信息量
Figure BDA0002804681910000102
Figure BDA0002804681910000103
ξj'为第j'项电力指标的基尼系数，
Figure BDA0002804681910000104
的取值范围为正数；
基于公式五得到第j项电力指标的权重wj；
Figure BDA0002804681910000111
n为电力指标的总个数，n的取值范围为正整数，wj的取值范围为正数。
S4：基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型。
基于权重对标准矩阵进行赋权，得到加权后的标准矩阵；
通过matlab中的curve fitting tool工具对历史负荷和加权后的标准矩阵进行拟合，curve fitting tool为matlab中的曲线拟合工具，可通过误差平方和、确定系数等参数评估拟合的好坏程度，将拟合得到的回归模型作为负荷预测模型。
S5：获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值。
将获取的电力指标的实时数据输入S4中训练好的负荷预测模型中，通过负荷预测模型输出负荷预测值。
负荷预测模型是基于来自各个地区的历史数据训练得到的，由此训练出的负荷预测模型适用于多种类型的地区，提高了负荷预测的适应性和灵活性。
实施例二
如图2所示，本发明提出了一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置6，包括：
数据获取单元61：用于通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵。
其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标，用电类指标用于反映各个地区的售电量与居民用电量，包括日间负荷密度、夜间负荷密度以及电力企业平均售电量增长率，还包括地区内总用电量、居民月均用电量、用电量与用电户数增速比，经济类指标用于反映各个地区的商业用电产生的经济效益，包括度电产值、用电户数增长率以及电力消费弹性系数，还包括电力景气指数、住房空置率。
通过在电力系统中预先构建的电力驾驶舱，基于预设的电力指标获取不同地区的历史数据。电力驾驶舱是用于电力系统调度运行的一体化电网运行智能系统，是融合的物联网、人工智能、大数据以及可视化技术的智能运维平台。通过物联网关技术，基于ZigBee、RS串口等通信技术接入采集实时指标数据的设备，电力驾驶舱一方面通过数据中台汇聚电力系统核心数据，从中提取出用电类指标的历史数据，另一方面通过政务专线连接城市大脑中枢平台获取经济、社会、地理方面的外部数据，从中提取出经济类指标的历史数据。
在数据中台进行电力指标计算和用户行为分析，形成面向政府、企业和居民的三类应用主题，然后通过政务网专线接入城市大脑中枢平台，通过发布指标并授权政府部门的方式，完成场景应用闭环，实现电力数据赋能社会服务功能
基于历史数据构建各个地区的训练矩阵U＝[uij]，uij表示第i个地区的第j项指标，i、j的取值范围为正整数，uij的取值范围为正数。
标准化单元62：用于对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵。
基于公式一对训练矩阵U进行标准化处理，得到标准矩阵Z＝[zij]；
Figure BDA0002804681910000121
其中，zij为标准矩阵Z中第i行第j列的数据，表示标准化处理后第i个地区第j项电力指标的数据，m为地区的总数，p为预设的协调系数，max|Uj|表示训练矩阵U中第j列的最大值，uij表示训练矩阵U中第i行第j列的数据，表示第i个地区第j项电力指标的历史数据；zij、z'ij、p、max|Uj|、uij的取值范围为正数，i、j、m的取值范围为正整数。
通过标准化处理，将不同来源渠道的历史数据转换为统一量纲的数据矩阵，便于后续负荷预测模型的训练。
赋权单元63：用于基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重。
传统的critic法通过皮尔逊相关系数计算各个指标的综合信息量，从而根据综合信息量确定客观权重。但皮尔逊相关系数的适用条件为指标数据应为连续数据、正态分布和线性关系，在实际应用的电网系统中很难满足上述适用条件。因此，本实施例中针对皮尔逊相关系数的局限性，引入基尼系数来衡量指标的对比强度，引入肯德尔相关系数来计算各指标之间的冲突性。具体包括：
基于公式二计算各个电力指标的基尼系数；
Figure BDA0002804681910000131
其中，ξj为第j项电力指标的基尼系数，zij为标准矩阵中第i行第j列的数据，表示第i个地区的第j项指标，zkj为标准矩阵中第k行第j列的数据，表示第k个地区的第j项指标，m为地区的总数；i、j、k、m的取值范围为正整数，ξj、zij、zkj的取值范围为正数，m的取值范围为正整数；
基于公式三计算各个电力指标的肯德尔相关系数；
Figure BDA0002804681910000141
其中，ηjj'为标准矩阵第j项电力指标与第j'项电力指标的肯德尔相关系数，对于标准矩阵的任意两列变量Lj、Lj'的第q个变量分别为Ljq、Lj'q，Ojq为Ljq在Lj中的排序值，Oj'q为Lj'q在Lj'中的排序值，由Ojq与Oj'q构成的变量对组成集合O，Ncc、Ndc分别为集合O中元素排序值相等的变量对的数量和元素排序值不等的变量对的数量，Rj为标准矩阵中第j项电力指标中具有相同元素值的个数，Rj'为标准矩阵中第j'项电力指标中具有相同元素值的个数；Ncc、Ndc、Rj、Rj'、D、q的取值范围为正整数，Ojq、Oj'q、ηjj'的取值范围为正数。
最后，基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重，包括：
基于公式四计算第j项电力指标的信息量
Figure BDA0002804681910000142
Figure BDA0002804681910000143
ξj'为第j'项电力指标的基尼系数，
Figure BDA0002804681910000144
的取值范围为正数；
基于公式五得到第j项电力指标的权重wj；
Figure BDA0002804681910000145
n为电力指标的总个数，n的取值范围为正整数，wj的取值范围为正数。
拟合单元64：用于基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型。具体用于：
基于权重对标准矩阵进行赋权，得到加权后的标准矩阵；
通过matlab中的curve fitting tool工具对历史负荷和加权后的标准矩阵进行拟合，curve fitting tool为matlab中的曲线拟合工具，可通过误差平方和、确定系数等参数评估拟合的好坏程度，将拟合得到的回归模型作为负荷预测模型。
预测单元65：用于获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值。
将获取的电力指标的实时数据输入拟合单元64中训练好的负荷预测模型中，通过负荷预测模型输出负荷预测值。
负荷预测模型是基于来自各个地区的历史数据训练得到的，由此训练出的负荷预测模型适用于多种类型的地区，提高了负荷预测的适应性和灵活性。
上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。
以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法，其特征在于，所述负荷预测方法包括：
通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵；
对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵；
基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重；
基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型；
获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值；
其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法，其特征在于，所述对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵，包括：
基于公式一对训练矩阵U进行标准化处理，得到标准矩阵Z＝[zij]；
Figure FDA0002804681900000011
其中，zij为标准矩阵Z中第i行第j列的数据，表示标准化处理后第i个地区第j项电力指标的数据，m为地区的总数，p为预设的协调系数，max|Uj|表示训练矩阵U中第j列的最大值，uij表示训练矩阵U中第i行第j列的数据，表示第i个地区第j项电力指标的历史数据；zij、z'ij、p、max|Uj|、uij的取值范围为正数，i、j、m的取值范围为正整数。
3.根据权利要求1所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法，其特征在于，所述基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重，包括：
基于公式二计算各个电力指标的基尼系数；
Figure FDA0002804681900000021
其中，ξj为第j项电力指标的基尼系数，zij为标准矩阵中第i行第j列的数据，表示第i个地区的第j项指标，zkj为标准矩阵中第k行第j列的数据，表示第k个地区的第j项指标，m为地区的总数；i、j、k、m的取值范围为正整数，ξj、zij、zkj的取值范围为正数，m的取值范围为正整数；
基于公式三计算各个电力指标的肯德尔相关系数；
Figure FDA0002804681900000022
其中，ηjj'为标准矩阵第j项电力指标与第j'项电力指标的肯德尔相关系数，对于标准矩阵的任意两列变量Lj、Lj'的第q个变量分别为Ljq、Lj'q，Ojq为Ljq在Lj中的排序值，Oj'q为Lj'q在Lj'中的排序值，由Ojq与Oj'q构成的变量对组成集合O，Ncc、Ndc分别为集合O中元素排序值相等的变量对的数量和元素排序值不等的变量对的数量，Rj为标准矩阵中第j项电力指标中具有相同元素值的个数，Rj'为标准矩阵中第j'项电力指标中具有相同元素值的个数；Ncc、Ndc、Rj、Rj'、D、q的取值范围为正整数，Ojq、Oj'q、ηjj'的取值范围为正数；
基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重。
4.根据权利要求3所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法，其特征在于，所述基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重，包括：
基于公式四计算第j项电力指标的信息量
Figure FDA0002804681900000031
Figure FDA0002804681900000032
ξj'为第j'项电力指标的基尼系数，
Figure FDA0002804681900000033
的取值范围为正数；
基于公式五得到第j项电力指标的权重wj；
Figure FDA0002804681900000034
n为电力指标的总个数，n的取值范围为正整数，wj的取值范围为正数。
5.根据权利要求1所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法，其特征在于，所述基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型，包括：
基于权重对标准矩阵进行赋权，得到加权后的标准矩阵；
通过matlab中的curve fitting tool工具对历史负荷和加权后的标准矩阵进行拟合，将拟合得到的回归模型作为负荷预测模型。
6.一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置，其特征在于，所述负荷预测装置包括：
数据获取单元：用于通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵；
标准化单元：用于对训练矩阵进行标准化处理，得到标准矩阵；
赋权单元：用于基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重；
拟合单元：用于基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型；
预测单元：用于获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值；
其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标。
7.根据权利要求6所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置，其特征在于，所述标准化单元具体用于：
基于公式一对训练矩阵U进行标准化处理，得到标准矩阵Z＝[zij]；
Figure FDA0002804681900000041
其中，zij为标准矩阵Z中第i行第j列的数据，表示标准化处理后第i个地区第j项电力指标的数据，m为地区的总数，p为预设的协调系数，max|Uj|表示训练矩阵U中第j列的最大值，uij表示训练矩阵U中第i行第j列的数据，表示第i个地区第j项电力指标的历史数据；zij、z'ij、p、max|Uj|、uij的取值范围为正数，i、j、m的取值范围为正整数。
8.根据权利要求6所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置，其特征在于，所述赋权单元具体用于：
基于公式二计算各个电力指标的基尼系数；
Figure FDA0002804681900000051
其中，ξj为第j项电力指标的基尼系数，zij为标准矩阵中第i行第j列的数据，表示第i个地区的第j项指标，zkj为标准矩阵中第k行第j列的数据，表示第k个地区的第j项指标，m为地区的总数；i、j、k、m的取值范围为正整数，ξj、zij、zkj的取值范围为正数，m的取值范围为正整数；
基于公式三计算各个电力指标的肯德尔相关系数；
Figure FDA0002804681900000052
其中，ηjj'为标准矩阵第j项电力指标与第j'项电力指标的肯德尔相关系数，对于标准矩阵的任意两列变量Lj、Lj'的第q个变量分别为Ljq、Lj'q，Ojq为Ljq在Lj中的排序值，Oj'q为Lj'q在Lj'中的排序值，由Ojq与Oj'q构成的变量对组成集合O，Ncc、Ndc分别为集合O中元素排序值相等的变量对的数量和元素排序值不等的变量对的数量，Rj为标准矩阵中第j项电力指标中具有相同元素值的个数，Rj'为标准矩阵中第j'项电力指标中具有相同元素值的个数；Ncc、Ndc、Rj、Rj'、D、q的取值范围为正整数，Ojq、Oj'q、ηjj'的取值范围为正数；
基于基尼系数和肯德尔相关系数计算每个电力指标的信息量，根据信息量确定权重。
9.根据权利要求8所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置，其特征在于，所述赋权单元还用于：
基于公式四计算第j项电力指标的信息量
Figure FDA0002804681900000061
Figure FDA0002804681900000062
ξj'为第j'项电力指标的基尼系数，
Figure FDA0002804681900000063
的取值范围为正数；
基于公式五得到第j项电力指标的权重wj；
Figure FDA0002804681900000064
n为电力指标的总个数，n的取值范围为正整数，wj的取值范围为正数。
10.根据权利要求6所述的一种基于电力驾驶舱的负荷预测装置，其特征在于，所述拟合单元用于：
基于权重对标准矩阵进行赋权，得到加权后的标准矩阵；
通过matlab中的curve fitting tool工具对历史负荷和加权后的标准矩阵进行拟合，将拟合得到的回归模型作为负荷预测模型。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113222473A (zh) * 2021-06-04 2021-08-06 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106557835A (zh) * 2016-10-24 2017-04-05 南方电网科学研究院有限责任公司 基于景气指数的用电量预测方法和系统
CN107482626A (zh) * 2017-08-17 2017-12-15 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种区域电网关键节点识别方法
CN109727066A (zh) * 2018-12-27 2019-05-07 浙江华云信息科技有限公司 一种基于XGBoost算法的大工业用电用户负荷预测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106557835A (zh) * 2016-10-24 2017-04-05 南方电网科学研究院有限责任公司 基于景气指数的用电量预测方法和系统
CN107482626A (zh) * 2017-08-17 2017-12-15 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种区域电网关键节点识别方法
CN109727066A (zh) * 2018-12-27 2019-05-07 浙江华云信息科技有限公司 一种基于XGBoost算法的大工业用电用户负荷预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
林冠强等: "基于TOPSIS和CRITIC法的电网关键节点识别", 高电压技术, vol. 44, no. 10, pages 3383 - 3389 *
赵书强等: "基于改进层次分析法、CRITIC法与逼近理想解排序法的输电网规划方案综合评价", 电力自动化设备, vol. 39, no. 3, pages 143 - 148 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113222473A (zh) * 2021-06-04 2021-08-06 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置
CN113222473B (zh) * 2021-06-04 2023-04-18 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置

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