[发明专利]一种智能短期负荷预测方法及系统

说明书

本发明提供了一种智能短期负荷预测方法及系统，包括：获取历史负荷实际值、历史电价实际值以及与负荷预测相关的历史数据；根据与负荷预测相关的历史数据进行负荷与电价预测，得到预测目标时刻的预测初始值以及历史预测值；根据历史负荷实际值、历史电价实际值以及历史预测值，提取电价‑需求耦合关联规则；基于预测目标时刻前一时刻的电价实际值、提取的电价‑需求耦合关联规则以及预测目标时刻的预测初始值得到预测偏差值；用预测偏差值对目标时刻的预测初始值进行修正得到目标时刻负荷预测值。本发明提供的技术方案，有效利用了智能电网负荷数据库中存储的海量历史数据，提高了负荷预测的精度以及系统的运行速率。

技术领域

本发明属于负荷预测，具体涉及一种智能短期负荷预测方法及系统。

背景技术

智能电网是现代化电网的发展方向，以自愈、安全、兼容、电力用户交互、电力市场协调、资源优化高效、电能质量优质、信息系统集成为主要特点，精确的负荷预测成为了智能电网建设实现的基石。智能短期负荷预测是在新型电网环境下，考虑多样化的影响因素，采用智能化的预测技术、精细化的预测流程，对电力负荷进行高精度、多对象、高密度的预测。智能电网下负荷预测精度、密度要求越来越高，而短期负荷预测时间周期短，受经济因素、天气因素、时间因素、随机因素的影响比较大，因此智能短期负荷预测的难度加大。

随着智能电网的不断建设发展以及物联网、计算机视觉等信息技术的发展，电网各类信息管理系统积累了大量的信息数据，历史数据呈指数规模增长，呈现出信息爆炸的趋势。海量信息的获取是为更好的优化电能的生产、分配以及交易、消费，提高电网运行的经济性、安全性。如何充分有效地利用智能电网信息管理系统中的宝贵数据，采用合适的数据分析和处理技术，使之变为决策型的信息，并为短期负荷预测提供指导，成为目前亟待解决的问题。

发明内容

智能电网环境下信息系统中积累了与负荷预测相关的海量信息数据，数据类型多且繁杂，使得负荷预测的相关输入量巨大，使得短期负荷预测建模难度较大，严重影响了负荷预测的精度。本发明提供了一种智能负荷预测方法，该方法充分考虑实时电价和电力用户用电行为之间的紧密耦合和交互影响，给出了基于关联规则的电价-需求耦合短息负荷预测方法。

本发明提供一种智能短期负荷预测方法，包括：

获取历史负荷实际值、历史电价实际值以及与负荷预测相关的历史数据；

根据与负荷预测相关的历史数据进行负荷与电价预测，得到预测目标时刻的预测初始值以及历史预测值；

根据历史负荷实际值、历史电价实际值以及历史预测值，提取电价-需求耦合关联规则；

基于预测目标时刻前一时刻的电价实际值、提取的电价-需求耦合关联规则以及预测目标时刻的预测初始值得到预测偏差值；

用预测偏差值对目标时刻的预测初始值进行修正得到目标时刻负荷预测值。

所述目标时刻预测初始值包括：目标时刻的负荷预测初始值和目标时刻电价预测初始值；

所述历史预测值包括：历史负荷预测值和历史电价预测值。

所述用预测偏差值对目标时刻的预测初始值进行修正得到目标时刻的负荷预测值的计算公式如下所示：

式中，DDF_t,d为目标日第d天t时刻的预测偏差值，为目标日第d天t时刻的负荷预测初始值，D_t,d为目标日第d天t时刻修正后的负荷预测值。

所述根据历史负荷实际值、历史电价实际值以及历史预测值，提取电价-需求耦合关联规则包括：

根据历史负荷预测值、历史负荷实际值、历史电价预测值以及所述历史电价预测值对应时刻前一时刻的电价实际值，用量化概念格方法得到电价-需求耦合关联规则。