專利名稱：電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種計算機數(shù)據(jù)處理方法，特別是一種電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法。
背景技術(shù)：
在電力系統(tǒng)中，電力用戶用電信息采集系統(tǒng)是實施有序用電管理的重要技術(shù)平臺，為實施有序用電管理過程中保證限電不拉閘提供了重要技術(shù)支撐。電力負荷預(yù)測是電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中新發(fā)展起來的重要功能，為有序用電方案的制定和實施提供了重要依據(jù)。準(zhǔn)確的負荷預(yù)測，可以合理制定有序用電方案，針對電力供應(yīng)緊缺的情況，優(yōu)化電力資源配置，將電力供需矛盾給社會帶來的不利影響降至最低程度，提高經(jīng)濟效益和社會效益。
短期負荷預(yù)測特別是夏季短期負荷預(yù)測，目前主要面向電力系統(tǒng)調(diào)度和計劃部門安排購電計劃和制定運行方式，采用以用戶為單元的負荷預(yù)測方法，其主要集中于對算法的研究和預(yù)測應(yīng)用的研究，但由于建立的模型復(fù)雜，計算過程影響了實際的應(yīng)用，同時也存在預(yù)測精度不高的問題。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的不足之處而提供一種模型簡單、預(yù)測精度高的電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法。
本發(fā)明的目的是通過以下途徑來實現(xiàn)的
電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法，其要點在于，包括如下步驟
1)提供一種計算機預(yù)處理模塊，其對前一年夏季負荷及溫度數(shù)據(jù)預(yù)處理，每天負荷為15分鐘或30分鐘一個記錄點；取每天負荷計算平均值記為3 (第i天負荷平均值)，第i天最高溫度記為Ti。記T= (T1,......,Tn), MK......Λ)，經(jīng)過線性變換，取4 - min⑷y, =-7 \-^TtT xi = Ti-Hiin (T), y = (y1;......, yn), χ = (X1,......, xn)；max⑷-min⑷，
2)提供一種工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊，二者分別連接計算機預(yù)處理模塊，計算機預(yù)處理模塊將步驟1)中預(yù)處理的負荷數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)根據(jù)工作日和節(jié)假日情況分別存入工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊；
3)提供一種中央處理模塊，其分別與工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊連接，該中央處理模塊首先從工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊中提取預(yù)處理數(shù)據(jù)，對工作日數(shù)據(jù)建模，J = U 1 —其中m，n為參數(shù)，ν為殘差集；I+ me,
4)對模型變形，得到= + + 乒ο & l，m>0，μ為變換后殘差集；
5)利用OLS方法計算模型的相關(guān)參數(shù)m，η ；
6)對殘差集進行DW方法驗證和修正，去除殘差集的自相關(guān)性，對步驟(5)中的所獲得的參數(shù)進行修正，從而得到模型In^^-z^ + ln^+z^y^ofeLn^x^^SS 差；
7)對殘差集μ ！進行DW驗證，重復(fù)步驟(5)、(6)，直到μ k無自相關(guān)，從而得到最終模型為ln〒 = -+ 遇乒ο & l，mk>0，PkS無自相關(guān)的殘差集。
8)中央處理模塊進一步從節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊提取預(yù)處理數(shù)據(jù)，對節(jié)假日建模，按照⑶ (7)的步驟，并預(yù)處理后的負荷與溫度數(shù)據(jù)為yh，xh，計算出節(jié)假日的模型為In^^s-^tA+ln^A+z/pyh 乒 ο & l，mhk>0，μ hk 為無自相關(guān)的殘差集。yhΛ fl, χ為工作日數(shù)據(jù)
9)定義 Ι=!。，^^因此，最終預(yù)測模型為/(χ ^^^^ + 腿⑶州 ”(^^^^^ + 腿⑷^ yl + mke ν1 + m\e'n iX自相關(guān)殘差集。
10)中央處理模塊設(shè)定待預(yù)測天數(shù)負荷Ai = (Aia,......，Ai,p)，從工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊中提取與其對應(yīng)的上一周的負荷數(shù)據(jù)集Ak =(Aka,......，AkJ作為參考集，并記錄其平均負荷及平均溫度Ti, I，Tk^存儲到與中央處理模塊連接的預(yù)測數(shù)據(jù)存儲模塊中；
11)根據(jù)步驟9)所得的模型計算出待預(yù)測天數(shù)的平均負荷估計值I和上周對應(yīng)平均負荷估計值λ.
12)令_ 7 j為其他因子干擾項，并計算In^^^x的相關(guān)系數(shù)P ；nk _ jiIc _ Ay
13)計算每天不同時刻負荷的權(quán)重及與上周負荷的相關(guān)性，得到預(yù)測負荷為Aj = χaKj χP3+ Aj χ(1 _P3) Ak
14)將預(yù)測結(jié)果返回給電力用戶用電信息采集系統(tǒng)。
綜上所述，本發(fā)明的目的是為了處理一種電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中的技術(shù)數(shù)據(jù)，提供的電力用戶用電信息采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)測方法-夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法。其通過計算機執(zhí)行了一系列的技術(shù)數(shù)據(jù)處理程序先對歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，基于歷史溫度和歷史負荷建模，得到相應(yīng)的參數(shù)估計值；其次運用建立的模型預(yù)測出待預(yù)測天數(shù)的負荷平均值及相對應(yīng)的負荷，從而得到其他因素干擾項；再次根據(jù)待預(yù)測天數(shù)對溫度的敏感程度及對上周對應(yīng)天數(shù)的依賴性，得到最終預(yù)測值。完成對該技術(shù)數(shù)據(jù)的處理，根據(jù)上述方法能夠獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)數(shù)據(jù)處理效果即能夠得到一種預(yù)測效果好，運算速度快的電力用戶用電信息采集系統(tǒng)的夏季負荷短期預(yù)測，實現(xiàn)了對用戶短期負荷預(yù)測。


圖1所示為本發(fā)明所述電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法的建立修復(fù)模型的流程圖。
圖2所示為本發(fā)明所述電力用戶用電信息采集系統(tǒng)的計算機數(shù)據(jù)修復(fù)方法的流程圖。
下面結(jié)合實施例對本發(fā)明做進一步描述。具體實施例
最佳實施例
電力用戶用電信息采集系統(tǒng)中夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法，基于溫度和用電信息采集系統(tǒng)中存在的歷史數(shù)據(jù)建模，再考慮近期負荷對待預(yù)測負荷的影響因素及其他擾動因素，對未來短期數(shù)據(jù)進行預(yù)測，從而實現(xiàn)對用電數(shù)據(jù)有效監(jiān)控的目的。
其中，建立預(yù)測模型的具體步驟如下(參見圖1)
1)提供一種計算機預(yù)處理模塊，其對前一年夏季負荷及溫度數(shù)據(jù)預(yù)處理，每天負荷為15分鐘或30分鐘一個記錄點；取每天負荷計算平均值記為3 (第i天負荷平均值)，第i天最高溫度記為Ti。記T = (T1,......,Tn), MK......Λ)，經(jīng)過線性變換，取A - min⑷只=max(I) - min(I)，Xi = Τ「—(Τ)，y = (Yl，……，。，χ= (χ”……，。；
2)提供一種工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊，二者分別連接計算機預(yù)處理模塊，計算機預(yù)處理模塊將步驟1)中預(yù)處理的負荷數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)根據(jù)工作日和節(jié)假日情況分別存入工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊；
3)提供一種中央處理模塊，其分別與工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊連接，該中央處理模塊首先從工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊中提取預(yù)處理數(shù)據(jù)，對工作日數(shù)據(jù)建模，J = U 1 —其中m，n為參數(shù)，ν為殘差集；I+ me,
4)對模型變形，得到= + + 乒ο & l，m>0，μ為變換后殘差集；
5)利用OLS方法計算模型的相關(guān)參數(shù)m，η ；
6)對殘差集進行DW方法驗證和修正，去除殘差集的自相關(guān)性，對步驟(5)中的所獲得的參數(shù)進行修正，從而得到模型In U = -Zi1X+ Inm1+乒ο & LmiX), μ i為殘差；
7)對殘差集μ ！進行DW驗證，重復(fù)步驟(5)、(6)，直到μ k無自相關(guān)，從而得到最終模型為ln〒 = -+ 遇乒ο & l，mk>0，PkS無自相關(guān)的殘差集。
8)中央處理模塊進一步從節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊提取預(yù)處理數(shù)據(jù)，對節(jié)假日建模，按照(3) (7)的步驟，并預(yù)處理后的負荷與溫度數(shù)據(jù)為yh，&，計算出節(jié)假日的模型為=乒ο & l，mhk>0，μ hk為無自相關(guān)的殘差集。yhΛ fl, χ為工作日數(shù)據(jù)
9)定義 U=Ia ^^因此，最終預(yù)測模型為響+min_ + (1-UX(maX(^-_@) + min(^ + v，并浦i + mke1 + m ke'n "x型進行存儲，模型中的ν為無自相關(guān)殘差集。
而數(shù)據(jù)短期預(yù)測實施步驟如下(參照附圖2)
1)從工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊提取預(yù)處理數(shù)據(jù)，
2)從中央處理模塊中提取最終預(yù)測模型；
3)中央處理模塊設(shè)定待預(yù)測天數(shù)負荷Ai = (Aia,......，Ai,p)，從工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊中提取與其對應(yīng)的上一周的負荷數(shù)據(jù)集Ak =(Aka,......，AkJ作為參考集，并記錄其平均負荷及平均溫度Ti, I，Tk^存儲到與中央處理模塊連接的預(yù)測數(shù)據(jù)存儲模塊中；
4)根據(jù)最終預(yù)測模型所得的模型計算出待預(yù)測天數(shù)的平均負荷估計值$和上周對應(yīng)平均負荷估計值X.
5)令_ 7 j為其他因子干擾項，并計算χ的相關(guān)系數(shù)ρ ；nk _ jiIc _ Ay
6)計算每天不同時刻負荷的權(quán)重及與上周負荷的相關(guān)性，得到預(yù)測負荷為Aj = χaKj χP3+ Aj χ(1 _P3) Ak
7)將預(yù)測結(jié)果返回給電力用戶用電信息采集系統(tǒng)。
以上夏季短期負荷預(yù)測的計算機生成方法的理論依據(jù)是基于回歸時間序列的負荷缺失值填充算法每日電力負荷變化無規(guī)律可循，但負荷數(shù)據(jù)具有周期性，其最小周期為一天。首先，每個周期之間具有強相關(guān)性；其次，每日負荷具有滯后性，即后一個采集時點與前一個采集時點有相依關(guān)系。最后，根據(jù)誤差檢測方法來刻畫負荷之間的函數(shù)關(guān)系。
回歸時間序列方法是利用數(shù)理統(tǒng)計原理，對大量的電力統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)處理， 并確定電力負荷缺失值與周期數(shù)據(jù)和相鄰數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系，建立一個相關(guān)性較好的回歸方程，并加以外推，用于預(yù)測缺失數(shù)據(jù)的分析方法。
根據(jù)回歸分析和時間序列的方法，基于歷史周期信息和相鄰采集時點的數(shù)據(jù)，對待修復(fù)的負荷數(shù)據(jù)作估計，是建立在貝葉斯先驗估計方法基礎(chǔ)上的，反映了歷史和相鄰數(shù)據(jù)對缺失數(shù)據(jù)的決定性作用，能有效模擬出缺失數(shù)據(jù)的平均數(shù)值，且與真實數(shù)據(jù)相比具有較小的誤差。
負荷缺失值填充算法運用較廣的可分為三類，1.隨機填充、數(shù)據(jù)丟棄、平均值填充、相鄰數(shù)據(jù)替代。這類算法計算簡單，但沒有充分利用歷史數(shù)據(jù)的有用信息，精度不高； 2.馬氏距離判別法，決策樹判別法、灰色填充。這類算法建模復(fù)雜，精度較高，但計算過程繁瑣，耗時長，效率低，實用價值大打折扣。3.熱卡填充、最小二乘法。這類算法利用了歷史數(shù)據(jù)的先驗信息，但沒有充分提取對缺失值影響最大的先驗數(shù)據(jù)。
以其他負荷缺失值填充算法相比，此算法建模過程緊湊但相對簡單，充分考慮了電力負荷的周期性和滯后性，并深度挖掘了其相依關(guān)系。此算法易于操作，耗時較短，且具有較高的修復(fù)精度。
本發(fā)明未述部分與現(xiàn)有技術(shù)相同。
權(quán)利要求
1.電力用戶用電信息采集系統(tǒng)的計算機數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其特征在于，(1)提供一種計算機預(yù)處理模塊，其對前一年夏季負荷及溫度數(shù)據(jù)預(yù)處理，每天負荷為15分鐘或30分鐘一個記錄點；取每天負荷計算平均值記為3 (第i天負荷平均值)，第i天最高溫度記為凡。記T = (T1,......，Τη)，Χ=(4,……Λ)，經(jīng)過線性變換，取A - min⑷只=max(I) - min(I)，Xi = Τ「—(Τ)，y = (Yl，……，。，χ= (χ”……，。；(2)提供一種工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊，二者分別連接計算機預(yù)處理模塊，計算機預(yù)處理模塊將步驟1)中預(yù)處理的負荷數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)根據(jù)工作日和節(jié)假日情況分別存入工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊；(3)提供一種中央處理模塊，其分別與工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊連接，該中央處理模塊首先從工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊中提取預(yù)處理數(shù)據(jù)，對工作日數(shù)據(jù)建模，J = U 1 ,+ν其中m，η為參數(shù)，ν為殘差集；I+ me,(4)對模型變形，得到=+ +從y乒ο & LmX), μ為變換后殘差集；(5)利用OLS方法計算模型的相關(guān)參數(shù)m，η；(6)對殘差集進行DW方法驗證和修正，去除殘差集的自相關(guān)性，對步驟(5)中的所獲得的參數(shù)進行修正，從而得到模型1η〒=IX+ ln^i+餌，y乒0 & l，ml>0，μ 1為殘差；(7)對殘差集P1進行DW驗證，重復(fù)步驟(5)、(6)，直到μk無自相關(guān)，從而得到最終模型為1= —+ 乒0 &丨，叫〉0，^^為無自相關(guān)的殘差集。(8)中央處理模塊進一步從節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊提取預(yù)處理數(shù)據(jù)，對節(jié)假日建模，按照⑶ (7)的步驟，并預(yù)處理后的負荷與溫度數(shù)據(jù)為yh，xh，計算出節(jié)假日的模型為1ii^l = ~η\χπ + ^m" k + Mh Jh ^ Q & l，mhk>0，為無自相關(guān)的殘差集。yhΛ fl, χ為工作日數(shù)據(jù)(9)定義^^因此，最終預(yù)測模型為/(χ ^^^^ + 腿⑶州 ”(^^^^^ + 腿⑷^ yl + mke v1 + m\e'n iX自相關(guān)殘差集。(10)中央處理模塊設(shè)定待預(yù)測天數(shù)負荷Ai=(Aia,......，Ai,p)，從工作日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊和節(jié)假日預(yù)處理數(shù)據(jù)存儲模塊中提取與其對應(yīng)的上一周的負荷數(shù)據(jù)集Ak = (Ak,……，Ak,p)作為參考集，并記錄其平均負荷及平均溫度1\，|，1\^存儲到與中央處理模塊連接的預(yù)測數(shù)據(jù)存儲模塊中；(11)根據(jù)步驟9)所得的模型計算出待預(yù)測天數(shù)的平均負荷估計值I和上周對應(yīng)平均負荷估計值I. (12)Ihτ為其他因子干擾項，并計算Χ的相關(guān)系數(shù)P ；nk _ jiIc _ Ay(13)計算每天不同時刻負荷的權(quán)重及與上周負荷的相關(guān)性，得到預(yù)測負荷為Aj = χaKj χP3+ Aj χ(1 _P3) Ak(14)將預(yù)測結(jié)果返回給電力用戶用電信息采集系統(tǒng)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種計算機數(shù)據(jù)處理方法，特別是一種電力用戶用電信息采集系統(tǒng)的計算機數(shù)據(jù)修復(fù)方法，其要點在于，(1)對歷史用電負荷及溫度數(shù)據(jù)預(yù)處理；(2)建立夏季溫度與用電負荷的相關(guān)模型其中m，n為參數(shù)，ν為殘差集；(3)計算夏季溫度與負荷的相關(guān)系數(shù)ρ；(4)根據(jù)夏季溫度數(shù)據(jù)及其與負荷的相關(guān)度，考慮待預(yù)測數(shù)據(jù)對應(yīng)前一周的數(shù)值的依賴性，得到最終負荷預(yù)測值。本發(fā)明提供了一種對夏季用電負荷的短期預(yù)測方法，精度高，實用性強。
文檔編號G06Q50/06GK102521674SQ20111040273
公開日2012年6月27日 申請日期2011年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月7日
發(fā)明者夏桃芳, 孫廣中, 李學(xué)永, 李建新, 李春生, 林華, 段武煥, 董雨, 鄧伯發(fā), 鐘小強 申請人:福建省電力有限公司