[发明专利]一种短期负荷预测方法及装置

权利要求书

1.一种短期负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取冷热电负荷的历史数据及其对应的天气数据；

对所述冷热电负荷的历史数据与其对应的天气数据进行相关性分析，获取影响冷热电负荷的相关天气数据；

根据预测日特征选择历史特征日，并确定各历史特征日的影响冷热电负荷的相关天气数据与预测日的影响冷热电负荷的相关天气数据的误差绝对值向量；

确定所述误差绝对值向量中各元素的权重，并确定各历史特征日的影响冷热电负荷的相关天气数据与预测日的影响冷热电负荷的相关天气数据的相似误差；

根据所述相似误差在所述历史特征日中选择预测日的相似日，并根据所述相似日对应的相似误差确定预测日的负荷。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，冷热电负荷的历史数据包括距预测日一年的8760个小时的逐时冷热电历史负荷数据，所述天气数据包括：干球温度数据、露点温度数据、相对湿度数据、太阳辐射数据和风速数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述冷热电负荷的历史数据与其对应的天气数据进行相关性分析，获取影响冷热电负荷的相关天气数据，包括：

按下式确定所述冷热电负荷的历史数据与其对应的天气数据的相关系数：

rij=|Σts(xit-x‾i)(yjt-y‾j)Σt=1s(xit-x‾i)2Σt=1s(yjt-y‾j)2|]]>

上式中，r_ij为第i种负荷与第j种天气数据的相关系数，x_it为第t个时间点第i种负荷的负荷量，为第i种负荷的平均负荷量，y_jt为第t个时间点第j种天气数据值，为第j种天气数据平均值，s为历史数据时间点总数；

选择所述冷热电负荷分别对应的前v大相关系数对应的天气数据作为影响冷热电负荷的相关天气数据，其中，v小于等于天气数据种类数。