CN115062864A - 一种配电网中期负荷分解-集合预测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种配电网中期负荷分解‑集合预测方法及系统，此方法包括：获得历史气象数据和负荷数据，对数据进行归一化处理，生成时间序列样本集；对时间序列样本集中的负荷时间序列进行季节分解，生成趋势、季节和随机分量，对气象数据和负荷数据进行相关性分析，选择与负荷相关的气象特征，生成预测模型的输入数据；搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，输入训练样本进行预测模型学习训练；将待测试数据输入至长短期记忆神经网络负荷预测模型，生成趋势、季节和随机三种分量预测结果；选择与分解方法对应的集合方法，将三种分量预测结果输入集合模型，生成最终预测结果。本发明具有中期负荷预测效率高、精度高等优点。

Description

一种配电网中期负荷分解-集合预测方法及系统
技术领域
本发明主要涉及配电网技术领域，具体涉及一种配电网中期负荷分解-集合预测方法及系统。
背景技术
配电网中期负荷预测主要是对月度以上时间尺度的负荷进行预测，精确的中期负荷预测能为变电站选址定容、网架结构优化及调度计划的制定提供关键指导，有效提高电网规划的经济性，保障电力市场的有序推进。随着智能电表的普及，中期负荷预测获得了足够的数据支撑。但是，由于中期负荷预测的时间跨度较大，会造成严重的误差累积问题。此外，影响中期负荷预测的因素众多，难以明确其对中期负荷变化趋势的影响程度。
已有学者在中期负荷预测方面开展了相关研究。常用的中期负荷预测方法可分为两大类，分别为仅考虑负荷自身时序规律的方法和考虑相关性因素的方法。目前已有的中期负荷预测方法还存在以下缺陷：1)负荷预测过程中仅考虑负荷自身时序规律，忽略了外部因素对负荷的影响；2)对于高度非线性负荷序列，单一模型的学习能力不佳；3)中期负荷预测时间跨度大，误差累积严重。所述的缺陷导致配电网中期负荷预测性能较差，预测准确性不足。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的问题，本发明提供一种提高配电网中期负荷预测性能的配电网中期负荷分解-集合预测方法及系统。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种配电网中期负荷分解-集合预测方法，包括步骤：
S101、获得历史气象数据和负荷数据，在剔除异常数据和填补缺失数据后，对数据进行归一化处理，生成时间序列样本集；
S102、对时间序列样本集中的负荷时间序列进行季节分解，生成趋势、季节和随机三种分量，对气象数据和负荷数据进行相关性分析，选择与负荷相关的气象特征，生成预测模型的输入数据，作为训练样本；
S103、搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，输入训练样本进行预测模型学习训练并调整优化模型参数；
S104、将待测试数据输入至所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，生成趋势、季节和随机三种分量预测结果；
S105、选择与分解方法对应的集合方法，将三种分量预测结果输入集合模型，生成最终预测结果。
优选地，步骤S101的具体过程为：
S201、获取历史气象数据和负荷数据，其中所述历史气象数据包括温度、相对湿度、风速和风力；所述负荷数据为日用电量数据，所述历史气象数据和所述负荷数据均为时间序列数据；
S202、对所述历史气象数据和所述负荷数据采用箱型图法剔除异常数据，采用线性插值法填充缺失数据，生成高质量气象数据和负荷数据；
S203、对所述高质量气象数据与负荷数据进行归一化处理，生成时间序列样本集。
优选地，步骤S202中，通过箱型图法对配电网数据异常值进行检测的过程如下：依据数据偏离平均水平程度来检测配电网的异常数据，定义样本的上四分位数QU，下四分位数QL，上四分位数与下四分位数间隔QR，三者有如下关系：
QR＝QL-QU
其中，在区间[QU-1.5QR,QL+1.5QR]范围外的数据判定为异常值，将异常值替换为空值，然后采用线性插值方法填充配电网缺失数。
优选地，步骤S102的具体过程包括：
S301、对负荷时间序列进行季节分解，生成趋势分量、季节分量和随机分量共三种分量；
S302、计算随机分量与气象数据间的最大互信息系数，衡量随机分量与气象特征间的相关性，筛选相关性最大的气象特征，将筛选得到的气象特征和负荷数据一并作为预测模型的输入数据；
S303、对于趋势分量和季节分量，选择负荷数据作为对应预测模型的输入数据；
S304、选择所述耦合相关性最大的负荷作为多能预测模型的输入数据；
S305、将所述预测模型的输入数据划分为训练样本集、验证样本集、测试样本集。
优选地，步骤S302中，随机分量与气象数据间的最大互信系数的计算公式如下：
Figure BDA0003746881390000031
其中，x为比较对象表示所分析的负荷特征数据，y为参考对象表示所参照的负荷特征数据，n为数据样本包含的数量，p为联合概率计算，a表示表示在二维空间中x方向上划分的网格数量，b表示在二维空间中y方向上划分的网格数量，MIC(x,y)表示比较对象数据x和参考数据y之间的最大相互信息系数。
优选地，步骤S103的具体过程包括：
S401、搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，所述长短期记忆神经网络负荷预测模型的超参数包括神经网络隐含层数量、隐含层神经元数量和学习率；
S402、将所述训练样本集作为输入数据，将对应每种分量负荷预测样本数据作为输出数据；
S403、采用Adam优化算法确定预测模型的最优超参数，在验证样本集中对超参数进行微调。
优选地，在步骤103中，建立预测结果评估指标，采用绝对误差σ与平均绝对百分比误差MAPE两种指标衡量预测值与实际值之间的偏差。
优选地，步骤S104的具体过程包括：
S601、将测试数据输入所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，获得趋势、季节和随机三种分量归一化预测值；
S602、对所述归一化预测值进行反归一化处理，获得趋势、季节和随机三种分量预测值。
优选地，步骤S105的具体过程包括：
S701、选择与分解方法对应的集合方法，具体的有加法集合模型和乘法集合模型；
S702、将趋势、季节和随机三种分量输入所述集合模型中，生成最终负荷预测结果。
本发明还公开了一种配电网中期负荷分解-集合预测系统，包括：
第一程序模块，用于获得历史气象数据和负荷数据，在剔除异常数据和填补缺失数据后，对数据进行归一化处理，生成时间序列样本集；
第二程序模块，用于对时间序列样本集中的负荷时间序列进行季节分解，生成趋势、季节和随机三种分量，对气象数据和负荷数据进行相关性分析，选择与负荷相关的气象特征，生成预测模型的输入数据，作为训练样本；
第三程序模块，用于搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，输入训练样本进行预测模型学习训练并调整优化模型参数；
第四程序模块，用于将待测试数据输入至所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，生成趋势、季节和随机三种分量预测结果；
第五程序模块，用于选择与分解方法对应的集合方法，将三种分量预测结果输入集合模型，生成最终预测结果。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明通过对原始负荷序列进行季节分解，将高度非线性的非平稳负荷序列预测问题转化为三个相对平稳的负荷序列预测问题，提高配电网中期负荷预测性能。
本发明对配电网负荷数据进行清洗，剔除负荷异常值，填补负荷缺失值，提高配电网数据质量，为中期负荷预测提供基础数据。
本选用时间跨度包含5年的历史实际数据，预测模型训练样本充足。
本发明采用季节分解方法，将原始负荷序列分解为趋势、季节和随机三种分量，将高度非线性的非平稳负荷序列分解为三个相对平稳、规律性相对较强的负荷序列，有利于预测模型学习负荷序列规律。
本采用最大互信息系数分析方法，分析挖掘配电网负荷与气象特征间的相关性，选择负荷预测模型的输入特征，进而提高负荷预测的效率和精度。
本发明基于长短期记忆神经网络建立负荷预测模型，解决了传统循环神经网络训练过程中易出现的“梯度消失”问题，根据模型自学习能力充分挖掘配电网长期和短期时间序列依赖信息，预测精度高且不容易过拟合。
附图说明
图1是本发明的预测方法在实施例的流程图。
图2是本发明中步骤S101对应的子流程图。
图3是本发明中步骤S102对应的子流程图。
图4是本发明中步骤S103对应的子流程图。
图5是本发明中的长短期记忆神经网络结构图。
图6是本发明中步骤S104对应的子流程图。
图7是本发明中步骤S105对应的子流程图。
图8是本发明中的数据清洗结果图。
图9是本发明中的季节分解结果图。
图10是本发明的趋势分量预测结果图。
图11是本发明的季节分量预测结果图。
图12是本发明的随机分量预测结果图。
图13是本发明的日用电量预测结果图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
如图1所示，本发明实施例提供了一种配电网中期负荷“分解-集合”预测方法，具体包括步骤：
S101、获得历史气象数据和负荷数据，在剔除异常数据和填补缺失数据后，对数据进行归一化处理，生成时间序列样本集；
S102、对负荷时间序列进行季节分解，生成趋势、季节和随机三种分量，对气象数据和负荷数据进行相关性分析，选择与负荷相关性高的气象特征，生成预测模型的输入数据，作为训练样本；
S103、搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，输入训练样本进行预测模型学习训练并调整优化模型参数；
S104、将测试数据输入至所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，生成趋势、季节和随机三种分量预测结果；
S105、选择与分解方法对应的集合方法，将三种分量预测结果输入集合模型，生成最终预测结果。
本发明通过对原始负荷序列进行季节分解，将高度非线性的非平稳负荷序列预测问题转化为三个相对平稳的负荷序列预测问题，提高配电网中期负荷预测性能。
如图2所示，在一具体实施例中，步骤S101的具体过程为：
S201、获取历史气象数据和负荷数据，其中，所述历史气象数据包括温度、相对湿度、风速、风力；所述负荷数据为日用电量数据，所述历史气象数据和所述负荷数据均为时间序列数据；
S202、对所述历史气象数据和所述负荷数据采用箱型图法剔除异常数据，采用线性插值法填充缺失数据，生成高质量气象数据和负荷数据；
S203、对所述高质量气象数据与负荷数据进行归一化处理，生成时间序列样本集，其中，所述时间序列样本集的时间跨度为5年。
具体的，步骤S202中，通过箱型图法对配电网数据异常值进行检测的过程如下：依据数据偏离平均水平程度来检测配电网的异常数据，定义样本的上四分位数QU，下四分位数QL，上四分位数与下四分位数间隔QR，三者有如下关系：
QR＝QL-QU
其中，在区间[QU-1.5QR,QL+1.5QR]范围外的数据判定为异常值，将异常值替换为空值，然后采用线性插值方法填充配电网缺失数据。线性插值法采用缺失数据前一个样本点和后一个样本点的平均值进行插值填补。
通过数据清洗，解决配电网中因测量设备故障或数据传输错误所导致的采集值异常和缺失现象，为配电网中期负荷预测模型提供高质量的基础数据。
具体的，考虑到负荷预测输入数据量纲不统一以及不同特征数据间的量级差异较大，对特征进行归一化处理，其中，数据样本集归一化公式具体如下：
Figure BDA0003746881390000071
式中，xi是原始数据，xi *是归一化后的数据，xmax是原始数据中的最大值，xmin是原始数据中的最小值。
如图3所示，在一具体实施例中，步骤S102的具体过程包括：
S301、对负荷时间序列进行季节分解，生成趋势分量、季节分量和随机分量共三种分量；
S302、计算随机分量与气象数据间的最大互信息系数，衡量随机分量与气象特征间的相关性，筛选相关性最大的气象特征，将筛选得到的气象特征和负荷数据一并作为预测模型的输入数据；
S303、对于趋势分量和季节分量，选择负荷数据作为对应预测模型的输入数据；
S304、选择所述耦合相关性最大的负荷作为多能预测模型的输入数据；
S305、将所述预测模型的输入数据划分为训练样本集、验证样本集、测试样本集，其中，所述训练样本集为2015年1月至2019年10月的数据，验证样本集为2019年11月的数据，测试样本集为2019年最后30天的数据。
考虑到长短期记忆神经网络需要进行模型训练和参数调整，对总样本集进行划分，训练样本集用于训练负荷预测模型，验证样本集用于调整预测模型超参数，测试样本集用于验证模型的预测效果。
具体的，步骤S301中的季节分解是一种时间序列分解方法，通过移动平均进行多次迭代，将原始序列分解为趋势、季节和随机三种分量。其中，趋势分量反映了原始序列长期变化趋势，季节分量反映了原始序列周期变化规律，随机分量反映了由异常气象等因素导致的原始序列短期变化规律。季节分解有两种基本模型，分别为加法模型和乘法模型，两种模型的计算公式如下：
Yt＝Tt+St+Rt
Yt＝Tt·St·Rt
其中，Yt是原始序列，Tt是趋势分量，St是季节分量，Rt是随机分量。
具体的，步骤S302中，随机分量与气象数据间的最大互信系数的计算公式如下：
Figure BDA0003746881390000081
其中，x为比较对象表示所分析的负荷特征数据，y为参考对象表示所参照的负荷特征数据，n为数据样本包含的数量，p为联合概率计算，a表示表示在二维空间中x方向上划分的网格数量，b表示在二维空间中y方向上划分的网格数量，MIC(x,y)表示比较对象数据x和参考数据y之间的最大相互信息系数，取值范围在0到1之间。
如图4所示，在一具体实施例中，步骤S103的具体过程包括：
S401、搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，所述长短期记忆神经网络负荷预测模型的超参数包括神经网络隐含层数量、隐含层神经元数量和学习率；
S402、将所述训练样本集作为输入数据，将对应每种分量负荷预测样本数据作为输出数据；
S403、采用Adam优化算法确定预测模型的最优超参数，在验证样本集中对超参数进行微调。
具体的，长短期记忆神经网络结构如图5所示。具体的，长短期记忆神经网络负荷预测模型的预测步骤如下：
首先，输入门输入当前时刻的状态信息和上一时刻隐藏层的状态信息，经过非线性函数变换后，通过遗忘门对状态信息进行筛选，确定需要被遗忘的状态信息，同时确定有用信息进入新的神经元状态。最后，输出门利用新的神经元状态，建立时间序列前后之间的联系，输出负荷预测最终结果。其中，各变量之间的具体计算公式如下：
ft＝σ(Wfxxt+Wfhht-1+bf)
it＝σ(Wixxt+Wihht-1+bi)
gt＝φ(Wgxxt+Wghht-1+bg)
ot＝σ(Woxxt+Wohht-1+bo)
St＝gt⊙it+St-1⊙ft
ht＝φ(St)⊙ot
其中，ft、it、gt、ot、St、ht、xt分别为遗忘门、输入门、输入节点、输出门、状态记忆单元、中间输出和输入。Wfx、Wix、Wox分别为遗忘门、输入门、输出门与输入之间的权重矩阵；Wfh、Wih、Woh分别为遗忘门、输入门、输出门与中间输出之间的权重矩阵；Wgx是输入节点与输入之间的权重矩阵；Wgh是输入节点与中间输出之间的权重矩阵。bf、bi、bo、bg是遗忘门、输入门、输出门、输入节点对应的偏置项。σ是sigmoid激活函数，φ是双曲正弦激活函数，⊙表示向量中元素进行按位乘法。
为了比较负荷预测效果，建立预测结果评估指标，采用绝对误差σ与平均绝对百分比误差MAPE两种指标衡量预测值与实际值之间的偏差。具体误差公式如下式所示：
Figure BDA0003746881390000101
Figure BDA0003746881390000102
其中，n为样本数量，
Figure BDA0003746881390000103
表示模型的预测值，yi表示实际值。
如图6所示，在一具体实施例中，步骤S104的具体过程包括：
S601、将测试数据输入所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，获得趋势、季节和随机三种分量归一化预测值；
S602、对所述归一化预测值进行反归一化处理，获得趋势、季节和随机三种分量预测值。
其中由于模型是通过归一化处理后的数据训练获得的，因此在执行实际的样本数据的运算过程中，同样需要以归一化的预测值进行输出，但是输出后的数据还需要反馈为各类负荷的实际值，因此在此基础上进行了反归一化处理，获得各类负荷的实际预测值。
如图7所示，在一具体实施例中，步骤S105的具体过程包括：
S701、选择与分解方法对应的集合方法，具体的有加法集合模型和乘法集合模型；
S702、将趋势、季节和随机三种分量输入所述集合模型中，生成最终负荷预测结果。
本发明的技术方案包括以下有益效果：
1)本发明对配电网负荷数据进行清洗，剔除负荷异常值，填补负荷缺失值，提高配电网数据质量，为中期负荷预测提供基础数据。
2)本选用时间跨度包含5年的历史实际数据，预测模型训练样本充足。
3)本发明采用季节分解方法，将原始负荷序列分解为趋势、季节和随机三种分量，将高度非线性的非平稳负荷序列分解为三个相对平稳、规律性相对较强的负荷序列，有利于预测模型学习负荷序列规律。
4)本采用最大互信息系数分析方法，分析挖掘配电网负荷与气象特征间的相关性，选择负荷预测模型的输入特征，进而提高负荷预测的效率和精度。
5)本发明基于长短期记忆神经网络建立负荷预测模型，解决了传统循环神经网络训练过程中易出现的“梯度消失”问题，根据模型自学习能力充分挖掘配电网长期和短期时间序列依赖信息，预测精度高且不容易过拟合。
以下提供一种完整的具体实施例来对本发明作进一步详细说明：
根据某地区配电网2015至2019年共1825天数据，包含日用电量数据，同时还包含温度、相对湿度、风速、风力每60分钟一个点的气象数据，为了保持负荷数据和气象数据的同步性，对气象数据进行重采样，取每天24个点的平均值作为日气象数据。针对该配电网数据进行未来30天日用电量的中期负荷预测，预测的具体流程如下：
S801、提升配电网的数据质量，对配电网数据进行清洗，包括采用箱型图法剔除异常值和采用线性插值法填补缺失值，数据清洗结果如图8所示；
S802、考虑原始负荷序列的高度非线性特征，采用季节分解算法中的加法模型，将原始序列分解为趋势、季节和随机三种分量，分解结果如图9所示；
S803、计算随机分量与气象数据间的最大互信息系数，衡量随机分量与气象特征间的相关性，筛选相关性最大的气象特征，计算得到的最大互信息系数结果如表1所示。
表1
Figure BDA0003746881390000121
其中，所考虑的气象特征中温度与随机分量的相关性最强，因此，将温度添加到随机分量预测模型的输入数据中；趋势分量和季节分量预测模型的输入均只考虑负荷数据；
S904、采用Python代码编写，基于Keras框架搭建长短期记忆神经网络。综合考虑Adam优化算法和人工手动微调结果，设置损失函数为均方误差MSE，batch_size为200，隐含层数量为3，每层隐含层的神经元数量分别为128、128、64，学习率设置为0.01；
S905、通过训练好的长短期记忆神经网络负荷预测模型对分解得到的三种分量进行预测，图10为趋势分量预测结果，图11为季节分量预测结果，图12为随机分量预测结果。趋势分量占原始数据的百分比较大，因此趋势分量的预测准确度在很大程度上决定了最终预测结果的精确性。如图10所示，所述趋势分量预测模型预测到了日用电量的波动下降趋势，MAPE为0.0273％。季节分量占原始数据的百分比较小，因此季节分量的预测准确度对最终预测结果的精确性影响较小。如图11所示，所述季节分量预测模型预测到了日用电量的周期变化趋势，MAPE为3.92％。
考虑到随机分量与异常气象有关，设置两组对比实验。实验01：不考虑气象特征，仅考虑负荷数据作为随机分量预测模型输入，采用长短期记忆神经网络建立预测模型。实验02：考虑气象特征，将温度和负荷数据一并作为随机分量预测模型输入，采用长短期记忆神经网络建立预测模型。通过上述实验，随机分量预测结果如图12所示。预测结果表明考虑温度作为输入，使随机分量预测模型的MAPE下降了42.89％，提高了随机分量预测的准确度。
S906、选择与分解方法对应的集合方法，即将趋势、季节和随机三种分量的预测结果输入加法集合模型中，生成最终预测结果，如图13所示。为了验证所述“分解-集合”预测方法的有效性，设置两组对比实验。实验1：不对原始序列进行处理，直接搭建长短期记忆神经网络模型进行预测。实验2：对原始序列进行季节分解，并在随机分量预测时考虑温度的影响，搭建长短期记忆神经网络进行分量预测，通过集合模型输出最终预测结果。未来30天的预测误差如表2所示，23天(76.67％)中实验2的相对误差小于实验1的相对误差，实验1的最大和最小相对误差分别为12.27％和0.14％，实验2的最大和最小相对误差分别为3.54％和0.16％，可见实验2的相对误差更加稳定。实验1和实验2的MAPE分别为4.029％和1.803％，实验1的MAPE是实验2的2倍以上。因此，所述一种配电网中期负荷“分解-集合”预测方法有效提高了负荷预测的准确性。
表2
Figure BDA0003746881390000131
Figure BDA0003746881390000141
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，包括步骤：
S101、获得历史气象数据和负荷数据，在剔除异常数据和填补缺失数据后，对数据进行归一化处理，生成时间序列样本集；
S102、对时间序列样本集中的负荷时间序列进行季节分解，生成趋势、季节和随机三种分量，对气象数据和负荷数据进行相关性分析，选择与负荷相关的气象特征，生成预测模型的输入数据，作为训练样本；
S103、搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，输入训练样本进行预测模型学习训练并调整优化模型参数；
S104、将待测试数据输入至所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，生成趋势、季节和随机三种分量预测结果；
S105、选择与分解方法对应的集合方法，将三种分量预测结果输入集合模型，生成最终预测结果。
2.根据权利要求1所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，步骤S101的具体过程为：
S201、获取历史气象数据和负荷数据，其中所述历史气象数据包括温度、相对湿度、风速和风力；所述负荷数据为日用电量数据，所述历史气象数据和所述负荷数据均为时间序列数据；
S202、对所述历史气象数据和所述负荷数据采用箱型图法剔除异常数据，采用线性插值法填充缺失数据，生成高质量气象数据和负荷数据；
S203、对所述高质量气象数据与负荷数据进行归一化处理，生成时间序列样本集。
3.根据权利要求2所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，步骤S202中，通过箱型图法对配电网数据异常值进行检测的过程如下：依据数据偏离平均水平程度来检测配电网的异常数据，定义样本的上四分位数QU，下四分位数QL，上四分位数与下四分位数间隔QR，三者有如下关系：
QR＝QL-QU
其中，在区间[QU-1.5QR,QL+1.5QR]范围外的数据判定为异常值，将异常值替换为空值，然后采用线性插值方法填充配电网缺失数。
4.根据权利要求3所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，步骤S102的具体过程包括：
S301、对负荷时间序列进行季节分解，生成趋势分量、季节分量和随机分量共三种分量；
S302、计算随机分量与气象数据间的最大互信息系数，衡量随机分量与气象特征间的相关性，筛选相关性最大的气象特征，将筛选得到的气象特征和负荷数据一并作为预测模型的输入数据；
S303、对于趋势分量和季节分量，选择负荷数据作为对应预测模型的输入数据；
S304、选择所述耦合相关性最大的负荷作为多能预测模型的输入数据；
S305、将所述预测模型的输入数据划分为训练样本集、验证样本集、测试样本集。
5.根据权利要求4所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，步骤S302中，随机分量与气象数据间的最大互信系数的计算公式如下：
Figure FDA0003746881380000021
其中，x为比较对象表示所分析的负荷特征数据，y为参考对象表示所参照的负荷特征数据，n为数据样本包含的数量，p为联合概率计算，a表示表示在二维空间中x方向上划分的网格数量，b表示在二维空间中y方向上划分的网格数量，MIC(x,y)表示比较对象数据x和参考数据y之间的最大相互信息系数。
6.根据权利要求5所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，步骤S103的具体过程包括：
S401、搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，所述长短期记忆神经网络负荷预测模型的超参数包括神经网络隐含层数量、隐含层神经元数量和学习率；
S402、将所述训练样本集作为输入数据，将对应每种分量负荷预测样本数据作为输出数据；
S403、采用Adam优化算法确定预测模型的最优超参数，在验证样本集中对超参数进行微调。
7.根据权利要求6所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，在步骤103中，建立预测结果评估指标，采用绝对误差σ与平均绝对百分比误差MAPE两种指标衡量预测值与实际值之间的偏差。
8.根据权利要求7所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，步骤S104的具体过程包括：
S601、将测试数据输入所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，获得趋势、季节和随机三种分量归一化预测值；
S602、对所述归一化预测值进行反归一化处理，获得趋势、季节和随机三种分量预测值。
9.根据权利要求8所述的配电网中期负荷分解-集合预测方法，其特征在于，步骤S105的具体过程包括：
S701、选择与分解方法对应的集合方法，具体的有加法集合模型和乘法集合模型；
S702、将趋势、季节和随机三种分量输入所述集合模型中，生成最终负荷预测结果。
10.一种配电网中期负荷分解-集合预测系统，其特征在于，包括：
第一程序模块，用于获得历史气象数据和负荷数据，在剔除异常数据和填补缺失数据后，对数据进行归一化处理，生成时间序列样本集；
第二程序模块，用于对时间序列样本集中的负荷时间序列进行季节分解，生成趋势、季节和随机三种分量，对气象数据和负荷数据进行相关性分析，选择与负荷相关的气象特征，生成预测模型的输入数据，作为训练样本；
第三程序模块，用于搭建每个分量对应的长短期记忆神经网络负荷预测模型，输入训练样本进行预测模型学习训练并调整优化模型参数；
第四程序模块，用于将待测试数据输入至所述长短期记忆神经网络负荷预测模型，生成趋势、季节和随机三种分量预测结果；
第五程序模块，用于选择与分解方法对应的集合方法，将三种分量预测结果输入集合模型，生成最终预测结果。
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