[发明专利]一种统调负荷曲线分解方法

说明书

本发明实施例公开了一种统调负荷曲线分解方法，包括获取n个节点历史日96点运行数据，得到节点历史日96点运行数据矩阵load_his，和节点负荷比例矩阵A_{n_96}，并根据历史日统计负荷数据得到星期日类型负荷比例矩阵B_{1_7}；所述节点的负荷分布遵循正态分布，通过正态分布获取随机数形成正态分布因子矩阵C_{n_96}；将所述load_his乘以分解日在所述B_{1_7}中对应的比例，再与所述C_{n_96}做哈达玛积运算，得到分解日负荷数据预测矩阵D_{n_96}和分解日负荷总出力数据预测矩阵E_{1_96}；获取分解日前96点统调负荷数据F_{1_96}，将F_{1_96}与E_{1_96}相减，得到M_{1_96}，将A_{n_96}中的a_ij与M_{1_96}中的m_j相乘得到偏差校正数据矩阵G_{n_96}；将所述G_{n_96}与D_{n_96}相加得到分解日96点负荷数据矩阵。采用本发明，可以得到较为精确的预测分解日数据。

技术领域

本发明涉及电力系统中负荷预测领域，特别是涉及一种统调负荷曲线分解方法。

背景技术

目前，各行各业的发展都离不开电力行业的支持。电能的生产和消费具有同时性，且消耗是一个随机过程，电网存储成本高，准确且合理的电能配送才能满足各类用户的不同需求，使发电机组以及输电线路以最长寿命安全运行。电力现货市场在解决发用电分布不均衡及最大化的调整电力资源配置过程中发展了重要作用。我国在新一轮电力改革过程中也出现了“现货”的概念，这对于提升电力资源的优化配置及交易过程中的风险控制提供了新的路径。电力系统统调负荷曲线预测是电力市场分析预测的重要工作之一，是保证电力系统安全经济运行和电网科学管理的重要方面，根据《广东电力市场信息披露实施细则(征求意见稿)》，现阶段公布信息中只公布了日前统调负荷曲线，并无母线负荷预测的具体预测数据。母线负荷预测曲线作为仿真出清算法的边界条件，所以统调负荷预测曲线分解的准确性与节点价格仿真出清算法的输出结果有着强相关的关系目前，相关算法几乎没有被开发，此算法正好填补了这方面的空缺，对节点价格预测结果的准确性有着深远的意义。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提供了一种统调负荷曲线分解方法, 可以基于历史负荷数据做数学统计预测出来较为准确的分解日数据。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种统调负荷曲线分解方法，所述方法包括：

获取n个节点历史日96点运行数据，分别得到节点历史日96点运行数据矩阵load_his和节点负荷比例矩阵A_{n_96}，并根据历史日统计负荷数据得到星期日类型负荷比例矩阵B_{1_7},其中，n为正整数；

所述节点的负荷分布遵循正态分布，通过正态分布获取随机数形成正态分布因子矩阵C_{n_96}；

将所述load_his乘以分解日在所述B_{1_7}中对应的比例，再与所述 C_{n_96}做哈达玛积运算，得到分解日负荷数据预测矩阵D_{n_96}和分解日负荷总出力数据预测矩阵E_{1_96}；

获取分解日前96点统调负荷数据矩阵F_{1_96}，将F_{1_96}与E_{1_96}相减，得到M_{1_96}，将A_{n_96}中的a_ij分别与M_{1_96}中的m_j相乘得到偏差校正数据矩阵G_{n_96}；