[发明专利]基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法，包括如下步骤：

S1.获取电网的历史负荷数据、历史气象数据和历史经济数据；

S2.根据步骤S1中的气象数据和负荷数据，分年度建立负荷数据-气象数据映射关系模型；

S3.根据步骤S2中各年度的负荷数据-气象数据映射关系模型，分离出历史年的基础负荷和气象负荷；具体采用如下步骤进行分离：

A.采用如下公式计算气象数据的区间阈值T₁和T₂：

minS[L(t)]

minE[L(t)]

st:

式中min为取最小值计算符；S[]为求方差计算，E[]为求期望值计算，T₀为区间宽度，取值为自然数；

B.对区间阈值内的负荷数据计算平均值，从而得到基础负荷数据；

C.在负荷数据中，减去基础负荷后即得到气象负荷数据；

S4.基于回归分析法建立基础负荷预测模型和气象负荷预测模型；

S5.利用步骤S1获取的历史气象数据、历史经济数据以及S3获取的历史年基础负荷和气象负荷，求解步骤S4中建立的基础负荷预测模型和气象负荷预测模型中的参数；

S6.采用步骤S5得到的基础负荷预测模型和气象负荷预测模型，对未来的电网负荷进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法，其特征在于步骤S1所述的电网历史负荷数据包括电网若干年的日最大负荷数据。

3.根据权利要求2所述的基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法，其特征在于步骤S1所述的历史气象数据包括若干年的日平均气温数据和极端气温持续时间数据。

4.根据权利要求3所述的基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法，其特征在于步骤S1所述的历史经济数据包括若干年的国内生产总值数据和居民消费数据。

5.根据权利要求4所述的基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法，其特征在于步骤S2所述的负荷数据-气象数据映射关系模型为采用数值拟合法分年度建立L＝f(t)的关系式，其中t为某年气象数据，L为对应年份的负荷数据。

6.根据权利要求5所述的基于温度区间分解的电网中长期负荷预测方法，其特征在于步骤S4所述的基础负荷预测模型和气象负荷预测模型，具体采用如下步骤建立模型：

(1)采用如下的一元二次回归模型建立基础负荷与国内生产总值之间的基础负荷预测模型：

L₁＝a₀+a₁g+a₂g²

式中L₁为基础负荷，g为国内生产总值，a₀、a₁和a₂为模型参数；

(2)采用如下的二元二次回归模型建立气象负荷与居民消费数据、极端气温持续时间之间的气象负荷预测模型：

L₂＝b₀+b₁r+b₂r²+c₀k

式中L₂为气象负荷，r为居民消费总额，k为极端气温持续天数，b₀、b₁、b₂和c₀为模型参数。