CN112508278A - 一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法 - Google Patents

一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法 Download PDF

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State Grid Comprehensive Energy Service Group Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
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Abstract

本发明提供了一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法，主要包括数据采集模块、数据管理模块、离线数据库、数据分析与处理模块、证据回归预测模块。本发明提出的多联供系统环境下基于证据回归多模型的负荷预测方法，是基于证据回归的用于负荷预测的数据挖掘算法。本发明所述系统考虑到影响负荷的多重不确定属性及其影响因素的模糊性，可以比较完整的掌握用户用电、用热、用气负荷规律。预测方法主要针对于负荷变化相关的各种关联因素，找出高关联度的影响因子，通过聚类挖掘用户用能行为，采用不同的结构参数反映不同负荷预测区域，为大规模可再生新能源并网后负荷高精度不确定预测提供新的解决思路。

Description

一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法
技术领域
本发明涉及多联供系统负荷预测技术领域，更具体的说，尤其涉及一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法。
背景技术
为确保能源互联网下综合能源系统的安全和经济运行，对海量电、热、气负荷历史数据进行分析，发掘并利用数据中隐含的信息，有利于进行一步提高综合能源系统运行管理水平，提高日前、日内、实时调度的精度，保证系统安全可靠稳定运行。能源互联网下，生物质能、风能、光伏等可再生能源发电系统发电功率的随机性和不确定性，对系统安全稳定运行提出了挑战。基于此，精准负荷预测及其不确定性分析尤为重要。负荷预测基于负荷变化规律，综合考虑影响负荷变化的各种因素，挖掘其内在关联。由于负荷影响因素多元化，其非线性、大惯性、不确定性和参数时变性，使得建立精准的预测模型还难以实现。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法，以解决上述背景技术中提出的问题和不足。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法，由以下具体技术手段所达成：
一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法，主要包括：
S1.数据采集，即采集电、热、气负荷运行数据并进行聚类；
S2.数据预处理，即整理、筛选、清洗原始数据，基于聚类结果选取与电、热、气负荷相关的参数数据，构建离线数据库；
S3.关联性分析，即基于离线数据库，分析影响电、热、气负荷的影响因素，建立关联关系模型，用以确定电、热、气负荷影响因素；
S4.证据回归预测，即基于证据回归方法，建立多联供系统电、热、气负荷及其影响因素的证据库，从而对电、热、气负荷及其不确定区间进行预测。
在上述的S3.数据分析与处理模块，具体是指：
步骤1：通过灰色关联方法分析计算公式对电、热、气负荷和天气、工作日非工作日、时间、季节因素进行两两相关性计算，得到其关联相关系数，计算公式如下：
Figure BDA0002820840610000021
其中，ζi为变量xi与变量y之间的关联相关系数，ρ为分辨系数，其值在区间(0，1)之间，通常取ρ＝0.5，i为数据库中某历史日，k为特征向量；
采用熵权法求客观权重ωk，并计算关联度γ，计算公式为：
Figure BDA0002820840610000022
其中，n为特征向量个数。
步骤2：采用主成分分析方法对输入的影响因素参数的数据进行降维处理；
步骤3：采用模糊C均值聚类方法，按聚类指标为xj，确定聚类数C、模糊加权参数m、阈值e，将样本集D＝{xj}划分为C个不同的子域，其中聚类中心集合表示为V0＝{vi|i＝1,2,…,C}，隶属度μij计算公式如下：
Figure BDA0002820840610000023
其中，dij表示dj与聚类中心vi的欧氏距离，dkj表示聚类中心vk与聚类中心vj的欧氏距离；
聚类中心集合计算公式为：
Figure BDA0002820840610000031
该算法目标函数计为：
Figure BDA0002820840610000032
在上述的S4.证据回归预测模块，具体是指：
步骤1：从历史数据库中划分C个子域，去掉位于子域过渡区域的样本及离群样本，得到C个子域的类心、不同训练样本对C个子域的隶属度、不同训练样本的识别框架隶属度；
步骤2：对步骤1所得C个子域，构建子区域证据回归模型，得到个局部子区域的局部模型结构参数；
步骤3：对新输入x进行子区域判别，计算其各个子域及识别框架的隶属度；
步骤4：计算预测输出，对于新输入x，若存在某个子域i，该输入隶属于该子域的隶属度mi很大，即该输入对应的识别框架隶属度mΩ很小，则根据该子区域证据回归模型计算输出；若其识别框架隶属度mΩ较大，则该输入所对应的输出为多个子域对应输出与识别框架输出的加权值。区分上述两种情况的mΩ的阈值记为m；
步骤5：证据回归多模型的更新校正。
由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：
本发明所述系统考虑到影响负荷的多重不确定属性及其影响因素的模糊性，可以比较完整的掌握用户用电、用热、用气负荷规律。预测方法主要针对于负荷变化相关的各种关联因素，找出高关联度的影响因子，通过聚类挖掘用户用能行为，采用不同的结构参数反映不同负荷预测区域，为大规模可再生新能源并网后负荷高精度不确定预测提供新的解决思路。
附图说明
图1为一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法总体流程框图；
图2为一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测装置流框图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，本发明提供一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法的具体技术实施方案，主要步骤包括：
S1.数据采集，即采集电、热、气负荷运行数据并进行聚类；
S2.数据预处理，即整理、筛选、清洗原始数据，基于聚类结果选取与电、热、气负荷相关的参数数据，构建离线数据库；
S3.关联性分析，即基于离线数据库，分析影响电、热、气负荷的影响因素，建立关联关系模型，用以确定电、热、气负荷影响因素；
S4.证据回归预测，即基于证据回归方法，建立多联供系统电、热、气负荷及其影响因素的证据库，从而对电、热、气负荷及其不确定区间进行预测。
在上述的S3.数据分析与处理模块，具体是指：
步骤1：通过灰色关联方法分析计算公式对电、热、气负荷和天气、工作日非工作日、时间、季节因素进行两两相关性计算，得到其关联相关系数，计算公式如下：
Figure BDA0002820840610000051
其中，ζi为变量xi与变量y之间的关联相关系数，ρ为分辨系数，其值在区间(0，1)之间，通常取ρ＝0.5，i为数据库中某历史日，k为特征向量；
采用熵权法求客观权重ωk，并计算关联度γ，计算公式为：
Figure BDA0002820840610000052
其中，n为特征向量个数；
步骤2：采用主成分分析方法对输入的影响因素参数的数据进行降维处理；
步骤3：采用模糊C均值聚类方法，按聚类指标为xj，确定聚类数C、模糊加权参数m、阈值e，将样本集D＝{xj}划分为C个不同的子域，其中聚类中心集合表示为V0＝{vi|i＝1,2,…,C}，隶属度μij计算公式如下：
Figure BDA0002820840610000053
其中，dij表示dj与聚类中心vi的欧氏距离，dkj表示聚类中心vk与聚类中心vj的欧氏距离；
聚类中心集合计算公式为：
Figure BDA0002820840610000054
该算法目标函数计为：
Figure BDA0002820840610000055
在上述的S4.证据回归预测模块，具体是指：
步骤1：从历史数据库中划分C个子域，去掉位于子域过渡区域的样本及离群样本，得到C个子域的类心、不同训练样本对C个子域的隶属度、不同训练样本的识别框架隶属度；
步骤2：对步骤1所得C个子域，构建子区域证据回归模型，得到个局部子区域的局部模型结构参数；
步骤3：对新输入x进行子区域判别，计算其各个子域及识别框架的隶属度；
步骤4：计算预测输出，对于新输入x，若存在某个子域i，该输入隶属于该子域的隶属度mi很大，即该输入对应的识别框架隶属度mΩ很小，则根据该子区域证据回归模型计算输出；若其识别框架隶属度mΩ较大，则该输入所对应的输出为多个子域对应输出与识别框架输出的加权值。区分上述两种情况的mΩ的阈值记为m；
步骤5：证据回归多模型的更新校正。
参照图2，一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测装置，包括用于执行步骤S1的数据采集模块、用于执行步骤S2的数据预处理模块、用于执行步骤S3的关联性分析模块以及用于执行步骤S4的证据回归预测模块。
综上所述：本发明所述系统考虑到影响负荷的多重不确定属性及其影响因素的模糊性，可以比较完整的掌握用户用电、用热、用气负荷规律。预测方法主要针对于负荷变化相关的各种关联因素，找出高关联度的影响因子，通过聚类挖掘用户用能行为，采用不同的结构参数反映不同负荷预测区域，为大规模可再生新能源并网后负荷高精度不确定预测提供新的解决思路。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法，其特征在于，主要步骤包括：
S1.采集电、热、气负荷运行数据并进行聚类；
S2.整理、筛选、清洗原始数据，基于聚类结果选取与电、热、气负荷相关的参数数据，构建离线数据库；
S3.基于离线数据库，分析影响电、热、气负荷的影响因素，建立关联关系模型；
S4.基于关联关系模型建立多联供系统电、热、气负荷及其影响因素的证据库，从而对电、热、气负荷及其不确定区间进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法，其特征在于，在步骤S3中，具体是指：
步骤1：通过灰色关联方法分析计算公式对电、热、气负荷和天气、工作日非工作日、时间、季节因素进行两两相关性计算，得到其关联相关系数，计算公式如下：
Figure FDA0002820840600000011
其中，ζi为变量xi与变量y之间的关联相关系数，ρ为分辨系数，其值在区间(0，1)之间，通常取ρ＝0.5，i为数据库中某历史日，k为特征向量；
采用熵权法求客观权重ωk，并计算关联度γ，计算公式为：
Figure FDA0002820840600000012
其中，n为特征向量个数；
步骤2：采用主成分分析方法对输入的影响因素参数的数据进行降维处理；
步骤3：采用模糊C均值聚类方法，按聚类指标为xj，确定聚类数C、模糊加权参数m、阈值e，将样本集D＝{xj}划分为C个不同的子域，其中聚类中心集合表示为V0＝{vi|i＝1,2,…,C}，隶属度μij计算公式如下：
Figure FDA0002820840600000021
其中，dij表示dj与聚类中心vi的欧氏距离，dkj表示聚类中心vk与聚类中心vj的欧氏距离；
聚类中心集合计算公式为：
Figure FDA0002820840600000022
该算法目标函数计为：
Figure FDA0002820840600000023
3.根据权利要求1所述的一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测方法，其特征在于，在步骤S4中，具体是指：
步骤1：从历史数据库中划分C个子域，去掉位于子域过渡区域的样本及离群样本，得到C个子域的类心、不同训练样本对C个子域的隶属度、不同训练样本的识别框架隶属度；
步骤2：对步骤1所得C个子域，构建子区域证据回归模型，得到个局部子区域的局部模型结构参数；
步骤3：对新输入x进行子区域判别，计算其各个子域及识别框架的隶属度；
步骤4：计算预测输出，对于新输入x，若存在某个子域i，该输入隶属于该子域的隶属度mi很大，即该输入对应的识别框架隶属度mΩ很小，则根据该子区域证据回归模型计算输出；若其识别框架隶属度mΩ较大，则该输入所对应的输出为多个子域对应输出与识别框架输出的加权值。区分上述两种情况的mΩ的阈值记为m；
步骤5：证据回归多模型的更新校正。
4.一种基于证据回归多模型的多联供系统负荷预测装置，包括用于执行步骤S1的数据采集模块、用于执行步骤S2的数据预处理模块、用于执行步骤S3的关联性分析模块以及用于执行步骤S4的证据回归预测模块。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114912720A (zh) * 2022-07-15 2022-08-16 石家庄科林电气股份有限公司 基于记忆网络电力负荷预测方法、装置、终端及存储介质
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