[发明专利]基于信号去噪的智能电网负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于信号去噪的智能电网负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据，并根据该待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据，确定待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各趋势项和各非趋势项；

获取待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段；

根据待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项，确定各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的噪声程度指标值和噪声门限；

根据各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的噪声程度指标值和噪声门限，筛选出待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各非趋势项中的噪声数据，并对筛选出的噪声数据进行更新处理，从而得到更新处理后的待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各非趋势项；

根据更新处理后的待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各非趋势项和待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各趋势项，确定待预测电网的未来第二设定时间段的预测负荷时序数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于信号去噪的智能电网负荷预测方法，其特征在于，确定各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的噪声程度指标值和噪声门限的步骤包括：

根据待预测电网的过去第一设定时间段的负荷时序数据对应的各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项，确定各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的多个相关非趋势项，所述相关非趋势项为特定感兴趣时段或随机感兴趣时段内的与各非趋势项相邻近的非趋势项；

根据各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项及其对应的多个相关非趋势项，确定各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的噪声程度指标值和电网负荷水平指标；

根据各个特定感兴趣时段内的各非趋势项的时序日期和各个特定感兴趣时段端点处的时序日期，确定各个特定感兴趣时段内的各非趋势项的特定感兴趣时段噪声门限分量；

根据各个特定感兴趣时段内的各非趋势项的特定感兴趣时段噪声门限分量和电网负荷水平指标，确定各个特定感兴趣时段内的各非趋势项对应的噪声门限；

根据各个随机感兴趣时段内的各非趋势项的时序日期，确定各个随机感兴趣时段内的各非趋势项的随机感兴趣时段噪声门限分量；

根据各个随机感兴趣时段内的各非趋势项的随机感兴趣时段噪声门限分量和电网负荷水平指标，确定各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的噪声门限。

3.根据权利要求2所述的一种基于信号去噪的智能电网负荷预测方法，其特征在于，确定各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的噪声程度指标值的步骤包括：

根据各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的多个相关非趋势项，确定各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项与其对应的多个相关非趋势项之间的差值的绝对值；

从各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项与其对应的多个相关非趋势项之间的差值的绝对值中筛选出多个目标差值绝对值，所述目标差值绝对值为各非趋势项与其对应的多个相关非趋势项之间的差值的绝对值中较小的差值绝对值；

计算各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的各非趋势项对应的多个目标差值绝对值的平均值，将该平均值作为各个特定感兴趣时段和各个随机感兴趣时段内的对应非趋势项对应的噪声程度指标值。

4.根据权利要求2所述的一种基于信号去噪的智能电网负荷预测方法，其特征在于，确定各个特定感兴趣时段内的各非趋势项的特定感兴趣时段噪声门限分量的步骤包括：

根据各个特定感兴趣时段内的各非趋势项的时序日期和各个特定感兴趣时段端点处的时序日期，确定各个特定感兴趣时段内的各非趋势项与其对应的特定感兴趣时段端点的接近程度；

根据各个特定感兴趣时段内的各非趋势项与其对应的特定感兴趣时段端点的接近程度，确定各个特定感兴趣时段内的各非趋势项的特定感兴趣时段噪声门限分量。