[发明专利]一种需求侧动态响应的中短期用电需求预测分析方法

说明书

本发明公开了一种需求侧动态响应的中短期用电需求预测分析方法，包括以下步骤：S1：负荷预测特征提取并对预测数据进行预处理；S2：构建中短期用电负荷预测模型，用于对中短期用电负荷进行预测并从输出实时中短期用电负荷预测结果；S3：根据中短期用电负荷预测模型输出的预测结果生成负荷动态响应实时响应清单。本发明创新性地提出了需求响应因素的短期负荷预测新方法，通过开展负荷特征预测数据预处理技术研究，开展负荷预测特征指标体系构建，实现需求侧动态响应的中短期负荷预测，这种预测方法的提出能够有效考量需求响应行为对负荷预测产生的影响，为后续实时需求响应奠定基础，为智能电网下的短期负荷预测模型改进开辟了新思路。

技术领域

本发明涉及电力行业需求响应技术领域，尤其涉及一种需求侧动态响应的中短期用电需求预测分析方法。

背景技术

电力系统的稳定运行要求发电量能随时紧跟系统负荷的变化，即发电站发出的电能能够平衡线路负荷，如果不事先预测负荷，或负荷预测不准，将会导致大量的电能浪费。准确预测负荷，对确定日运行方式有重要作用，也有助于确定机组组合方案、地区间功率输送方案和负荷调度方案。

同时，计算的实时性要求越来越高，高速和海量成为了电力行业的典型数据特征。面对这项挑战，使用传统的数据流处理方式出现了许多的问题。一方面由于数据流到达时间不可预知，这给传统的批量作业方式带来了挑战；另一方面，数据流的规模变化很大，使得传统的数据处理方式无法保证处理的实时性完整性和正确性。

随着国内外短期负荷预测领域的不断推进，短期负荷预测技术正逐步趋于成熟，具体表现为短期负荷预测的相关理论及其内涵不断丰富，实际的负荷预测水平也有了大幅度提高，预测精度基本能够满足现代电力系统发展的需要，某些高效的短期负荷预测方法已在实际的电力系统中得到了广泛的应用。从当前的发展状况来看，短期负荷预测的理论和实践已经较为成熟和完备，但是以发展的眼光来看，由于电力系统是一个多元复杂的动态系统，既有的研究成果并不能让短期负荷预测工作一劳永逸，追求高精度、零误差预测目标的理想从未止步。随着未来智能电网的进一步发展和升级，短期负荷预测技术必然会面临新的挑战和考验，电力系统将会对预测模型的准确性和适应性等方面提出更高水平的要求。

由于实际的短期负荷预测过程考虑的不只是单纯的负荷数据问题，还包括对气象因素、日类型等其它复杂因素交叉影响的综合考量。面向这些规律复杂的非线性数据，传统的数理统计方法无法很好地进行消化，从而导致适应性差、预测精度低、无法做到更科学更有效的预测。

发明内容

本发明所述的一种需求侧动态响应的中短期用电需求预测分析方法，解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种需求侧动态响应的中短期用电需求预测分析方法，包括以下步骤：

S1：负荷预测特征提取并对预测数据进行预处理，所述预测数据包括：历史负荷数据、气象因素、季节性因素、工作日/周末/节假日和附加影响因素；

S2：构建中短期用电负荷预测模型，用于对中短期用电负荷进行预测并从输出实时中短期用电负荷预测结果；

S3：根据中短期用电负荷预测模型输出的预测结果生成结合短期用电需求的负荷动态响应实时响应清单。

优选的，所述步骤S1中所述的数据预处理具体为：

S101：首先进行数据清洗，所述数据清洗包括错误数据的修补、重复项的删除、规格的统一、逻辑修正、数据压缩、补足空值、删除数据和删除属性；

S102：进行数据去噪；

S103：进行数据标准化，具体为将用户全天用电负荷均值作为基准值后，将各时刻的功率变换成标么值，以消除不同用户在负荷幅度上的差异。