基于大數(shù)據(jù)的電力負荷預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及發(fā)一種基于大數(shù)據(jù)的電力負荷預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 就我國目前情況來看，對負荷特性的現(xiàn)狀、影響負荷特性的主要因素和未來負荷 特性的變化趨勢等都進行了系統(tǒng)的分析和研究，得出了一些對電力規(guī)劃和電網(wǎng)運行有指導(dǎo) 意義和參考價值的結(jié)論，但這些研究更多停留在理論層面，沒有足有的做足夠的數(shù)據(jù)推演 和驗證，其主要的不足表現(xiàn)在：
[0003] 1、影響負荷相關(guān)因素維度局限。現(xiàn)有的負荷預(yù)測系統(tǒng)其預(yù)測影響因子主要還是局 限于歷史負荷、氣象數(shù)據(jù)等常用數(shù)據(jù)。
[0004] 2、對氣象要素與負荷的內(nèi)在規(guī)律分析深度不夠。已有系統(tǒng)所建立的氣象因素影響 模型尚不能完全反映出負荷的真實變化情況，且在如溫度的累積效應(yīng)、延遲效應(yīng)等方面所 做的工作有限，研究的深度尚待深入。
[0005] 3、負荷特性指標是時點指標，不同地區(qū)、不同時間的負荷特性不能直接疊加，使得 進行大范圍區(qū)域負荷特性分析的難度明顯增加；并且各行業(yè)典型負荷特性曲線、非電網(wǎng)統(tǒng) 調(diào)負荷特性曲線的獲取和加工處理較為困難。
[0006] 4、缺乏對地調(diào)負荷與省調(diào)負荷之間的相似性研究。
[0007] 5、缺乏對影響負荷的相關(guān)因素分析。限于過去的條件，在絕大多數(shù)系統(tǒng)中沒有考 慮氣象等因素對負荷的影響，或只是利用有限的氣象信息（最高、最低和平均溫度），預(yù)測 精度不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的是提供一種適應(yīng)多維度電力負荷影響因素且預(yù)測精度高的基于大 數(shù)據(jù)的電力負荷預(yù)測方法。
[0009] 本發(fā)明提供的這種基于大數(shù)據(jù)的電力負荷預(yù)測方法，該方法包括如下步驟：
[0010] 步驟一，提供N個時間段的數(shù)據(jù)信息；針對同一數(shù)據(jù)信息，采用強化學(xué)習(xí)負荷預(yù)測 的數(shù)據(jù)模型獲取第N+1個時間段的電力負荷預(yù)測值一；同時采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式獲取第N+1 個時間段的電力負荷預(yù)測值二；
[0011] 步驟二，采用D-S證據(jù)理論對電力負荷預(yù)測結(jié)果一和電力負荷預(yù)測結(jié)果二進行信 息融合，獲取第N+1個時間段的最終預(yù)測結(jié)果。
[0012] 所述數(shù)據(jù)驅(qū)動方式獲取電力負荷預(yù)測值二包括如下步驟：
[0013] 步驟一，收集利用歷史數(shù)據(jù)，輸入影響因素；采用聚類分析方法，同類型時刻進行 聚類，主要依據(jù)氣象特征因素進行分類，建立一種函數(shù)關(guān)系：
[0014] y (k+1) = f (y (k), A , y (k-ny), u (k), Λ , u (k-nu), e (k), Λ , e (k-ne)) (I)
[0015] 式中，u(k)表示k時刻系統(tǒng)的負荷預(yù)測值，且u(k) e R;y(k)表示k時刻系統(tǒng)的 負荷預(yù)測誤差值，且y(k) e R;e(k)表示系統(tǒng)的影響量，e(k) e R;ny表示負荷預(yù)測誤差值 y(k)的時間窗口跨度；nu表示負荷預(yù)測值u(k)的時間窗口跨度；表示系統(tǒng)影響量e(k) 的時間窗口跨度；f (Λ)是系統(tǒng)未知的非線性函數(shù)；由此建立下一時刻的負荷預(yù)測誤差值 y(k+l)與前ny時間跨度內(nèi)的實際負荷預(yù)測誤差值、前n u時間跨度內(nèi)的負荷預(yù)測值及前n e 時間跨度內(nèi)的系統(tǒng)影響因素之間的關(guān)系；
[0016] 步驟二，按下式建立數(shù)據(jù)模型：
[0017] Δ y (k+Ι) = ΦT (k) Δ H(k) (2)
[0018] 式中，Ay(k+1)表示k+1時刻系統(tǒng)的負荷預(yù)測誤差值與當前時刻k負荷預(yù)測誤差 值之差，定義Ay(k+1) =y(k+l)_y(k);定義
[0019] Δ H (k) = [ Δ y (k)，Λ，Δ y (k_ny+l)，Δ u (k)，Λ，Δ u (k_nu+l)，Δ e (k)，Λ，Δ e (k_ ne+l)]T；
[0020] λ y(k)表示k時刻系統(tǒng)的負荷預(yù)測誤差值與上一時刻k-ι負荷預(yù)測誤差值之差， 定義為Ay(k) =y(k)-y(k_l) ;Au(k)表示k時刻系統(tǒng)的負荷預(yù)測值與上一時刻k-Ι負荷 預(yù)測值之差，定義Διι(1〇 =u(k)-u(k_l) ;Ae(k)表示k時刻系統(tǒng)影響量與上一時刻k-1 系統(tǒng)影響量之差，定義AeGO =e(k)-e(k-l) ;k表示當前時刻；ny表示負荷預(yù)測誤差值從 當前k時刻開始往前推ny個時刻，負荷預(yù)測誤差值的時間窗口跨度；n u表示負荷預(yù)測值從 當前k時刻開始往前推nu個時刻，負荷預(yù)測值的時間窗口跨度；n e表示系統(tǒng)影響量從當前 k時刻開始往前推\個時刻，系統(tǒng)影響量時間窗口跨度；Φ T(k)定義為系統(tǒng)偏微導(dǎo)數(shù)，目的 為建立Ay(k+1)與AH(k)之間的函數(shù)關(guān)系；
[0021] 步驟三，建立偽偏導(dǎo)數(shù)估計準則函數(shù)；
【主權(quán)項】
1. 一種基于大數(shù)據(jù)的電力負荷預(yù)測方法，該方法包括如下步驟： 步驟一，提供N個時間段的數(shù)據(jù)信息；針對同一數(shù)據(jù)信息，采用強化學(xué)習(xí)負荷預(yù)測的數(shù) 據(jù)模型獲取第化1個時間段的電力負荷預(yù)測值一；同時采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式獲取第化1個時 間段的電力負荷預(yù)測值二； 步驟二，采用D-S證據(jù)理論對電力負荷預(yù)測結(jié)果一和電力負荷預(yù)測結(jié)果二進行信息融 合，獲取第N+1個時間段的最終預(yù)測結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的電力負荷預(yù)測方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)驅(qū) 動方式獲取電力負荷預(yù)測值二包括如下步驟： 步驟一，收集利用歷史數(shù)據(jù)，輸入影響因素；采用聚類分析方法，同類型時刻進行聚類， 主要依據(jù)氣象特征因素進行分類，建立一種函數(shù)關(guān)系： }Kk+l) = f (y 化），A，y 化-riy)，U 似，A，U 化-町)，e 化），A，e 化-rie)) (1) 式中，u(k)表示k時刻系統(tǒng)的負荷預(yù)測值，且u化）G R;y(k)表示k時刻系統(tǒng)的負荷 預(yù)測誤差值，且y(k) G R;e(k)表示系統(tǒng)的影響量，e化）G R;ny表示負荷預(yù)測誤差值y(k) 的時間窗口跨度；n。表示負荷預(yù)測值u(k)的時間窗口跨度；n。表示系統(tǒng)影響量e(k)的時間 窗口跨度；f(A)是系統(tǒng)未知的非線性函數(shù)；由此建立下一時刻的負荷預(yù)測誤差值y化+1) 與前ny時間跨度內(nèi)的實際負荷預(yù)測誤差值、前n U時間跨度內(nèi)的負荷預(yù)測值及前n。時間跨 度內(nèi)的系統(tǒng)影響因素之間的關(guān)系； 步驟二，按下式建立數(shù)據(jù)模型： Ay&+l) = (j5T(k)AHG〇 (2) 式中，Ay (k+1)表示k+1時刻系統(tǒng)的負荷預(yù)測誤差值與當前時刻k負荷預(yù)測誤差值之 差，定義 Ay(k+1) =y(k+l)-y〇〇 ;定義 AH 化）=[Ay化)，A, Ay化-riy+1), Au 化)，A, Au 化-riu+1), Ae 化)，A, Ae 化-He+l) ]T; A y (k)表示k時刻系統(tǒng)的負荷預(yù)測誤差值與上一時刻k-1負荷預(yù)測誤差值之差，定義 為Ay(k) =y(k)-y化-1) ;Au(k)表示k時刻