[发明专利]一种电网短期负荷预测方法和装置

权利要求书

1.一种电网短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取预测日的影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线；

基于支持向量机对预测日在任一时刻与所述影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线最接近的历史日负荷特征数据的最优解，输出预测日负荷曲线。

2.如权利要求1所述的电网短期负荷预测方法，其特征在于，所述预测日的影响因素数据包括预测日的日期类型和气象数据。

3.如权利要求1所述的电网短期负荷预测方法，其特征在于，所述至少一个同类型日日均负荷曲线包括：所述预测日与相似日的近期负荷特征的相似度，计算公式包括：

其中，ρ表示日相关系数，X_i表示预测日的特征向量，X_j表示历史日的特征向量，Cov(X_i,X_j)表示预测日和历史日的特征向量协方差，σ₁表示预测日的标准差，σ₂表示历史日的标准差，T表示特征向量的维度的数量，t表示其中一个特征维度。

4.如权利要求1所述的电网短期负荷预测方法，其特征在于，所述基于支持向量机对预测日在任一时刻与所述影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线最接近的历史日负荷特征数据的最优解，输出预测日负荷曲线，包括：

选取历史日负荷特征数据，所述历史日负荷特征数据包括多个与预测日相似度满足预设范围的历史日特征数据，各所述历史日特征数据包括影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线；

基于所述多个历史日特征数据在支持向量机中计算预测预测日在任一时刻最接近实际负荷值的最优解；

根据所述最优解输出预测日负荷曲线。

5.如权利要求4所述的电网短期负荷预测方法，其特征在于，所述选取历史日负荷特征数据，所述历史日负荷特征数据包括多个与预测日相似度满足预设范围的历史日特征数据，各所述历史日特征数据包括影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线，包括：

获取相对所述预测日的多个历史日特征数据，所述历史日特征数据包括影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线；

计算所述多个历史日特征数据分别与预测日的曲线相似度值；

选择所述多个历史日特征数据中曲线相似度值满足预设范围的历史日特征数据作为目标数据。

6.如权利要求5所述的电网短期负荷预测方法，其特征在于，所述曲线相似度值的计算公式包括：

其中，r_ij表示预测日与历史日的曲线相似度值，a_ik表示X_i的第k维特征元素对应的权重，X_jk表示X_j的第k维特征元素，X_ik表示X_i的第k维特征元素。

7.如权利要求4所述的电网短期负荷预测方法，其特征在于，所述基于所述多个历史日特征数据在支持向量机中计算预测预测日在任一时刻最接近实际负荷值的最优解，包括：

获取基于支持向量机建立的以历史日负荷特征数据来预测预测日的负荷曲线的目标函数；

通过狼群算法来获取用于计算目标函数的最优解的核函数的目标参数优化值；

利用所述核函数的目标参数优化值获取所述目标函数的最优解。

8.一种电网短期负荷预测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，获取预测日的影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线；

负荷预测模块，用于基于支持向量机对预测日在任一时刻与所述影响因素数据和至少一个同类型日日均负荷曲线最接近的历史日负荷特征数据的最优解，输出预测日负荷曲线。

9.一种智能设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。