專利名稱：大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測方法，特別涉及一種大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法。
背景技術(shù)：
由于大波動性負(fù)荷的無規(guī)律性，負(fù)荷短期預(yù)測中最困難就是對波動性負(fù)荷的預(yù)測，國內(nèi)外尚未有一個有效的短期負(fù)荷預(yù)測法來解決這一問題。大波動負(fù)荷是指相對于系統(tǒng)負(fù)荷而言，突然間變化很大的負(fù)荷。當(dāng)負(fù)荷變化幅度相對于系統(tǒng)容量較大時，便有可能引起系統(tǒng)頻率的連續(xù)振蕩以及電壓擺動，對電力系統(tǒng)影響很大。因此，對大波動負(fù)荷的事先有 效估計，是對電力系統(tǒng)進(jìn)行合理經(jīng)濟(jì)調(diào)度、降低生產(chǎn)成本、防止電網(wǎng)大面積停電或者電網(wǎng)崩潰的有力保障。例如，針對重慶市長壽區(qū)，引起負(fù)荷波動和影響負(fù)荷預(yù)測精度的原因?yàn)闊掍?、軋鋼、電鐵牽引負(fù)荷等沖擊負(fù)荷(重鋼和永航等大型煉鋼企業(yè)處于該地區(qū))；許多大型企業(yè)擁有自備電廠；徑流式小水電群豐富。對小水電負(fù)荷的短期預(yù)測法通常運(yùn)用的是多元線性回歸模，對沖擊負(fù)荷的預(yù)測運(yùn)用的是基于修正的時間序列模型。但是現(xiàn)有技術(shù)中并未給出用以預(yù)測此類波動大的負(fù)荷的樣本選取方法。因?yàn)闅v史數(shù)據(jù)的篩選是選用模型準(zhǔn)確地對大波動負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測的保障，是一項(xiàng)必不可少的環(huán)節(jié)，因此急需一種針對沖擊負(fù)荷的樣本選取并對大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測的方法。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種針對沖擊負(fù)荷的樣本選取并對大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測的方法。全面地考慮相似時刻的各種影響因素，準(zhǔn)確地對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的方法。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明提供的大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法，包括以下步驟SI :通過形數(shù)法篩選歷史數(shù)據(jù)樣本；S2 :運(yùn)用譜系聚類法對歷史數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類；S3 :確定歷史數(shù)據(jù)樣本各時刻負(fù)荷值所處的狀態(tài)；S4 :計算歷史數(shù)據(jù)樣本的狀態(tài)概率if〗確定預(yù)測期負(fù)荷區(qū)間；S5:判斷隨機(jī)過程是否具有馬爾科夫性質(zhì)，若是，繼續(xù)步驟S6，若否，重新選取加權(quán)形狀系數(shù)閥值，再進(jìn)行SI至S4的步驟，直至該隨機(jī)過程具有馬爾科夫性質(zhì)；S6/丨所對應(yīng)的i為預(yù)測期負(fù)荷所處的狀態(tài)，狀態(tài)i的區(qū)間中值為隨機(jī)項(xiàng)在預(yù)測點(diǎn)的預(yù)測值。進(jìn)一步，所述步驟SI的歷史數(shù)據(jù)樣本根據(jù)以下步驟來進(jìn)行篩選Sll :每日同時段的影響因素構(gòu)成同時段向量，取待測時段的影響因素組成待測向量
權(quán)利要求
1.大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法，其特征在于包括以下步驟 Si:通過形數(shù)法篩選歷史數(shù)據(jù)樣本； 52:運(yùn)用譜系聚類法對歷史數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類； 53:確定歷史數(shù)據(jù)樣本各時刻負(fù)荷值所處的狀態(tài)； 54:計算歷史數(shù)據(jù)樣本的狀態(tài)概率if]確定預(yù)測期負(fù)荷區(qū)間； 55:判斷隨機(jī)過程是否具有馬爾科夫性質(zhì)，若是，繼續(xù)步驟S6，若否，重新選取加權(quán)形狀系數(shù)閥值，再進(jìn)行SI至S4的步驟，直至該隨機(jī)過程具有馬爾科夫性質(zhì)； 56
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法，其特征在于所述步驟SI的歷史數(shù)據(jù)樣本根據(jù)以下步驟來進(jìn)行篩選 511:每日同時段的影響因素構(gòu)成同時段向量取待測時段的影響因素組成待測向量
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法，其特征在于所述步驟S12中的權(quán)值Wk根據(jù)以下步驟來進(jìn)行計算
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法，其特征在于所述步驟SI前還包括先通過主成分分析法來確認(rèn)影響沖擊負(fù)荷的觀測時段m，所述m通過主成分分析法按以下步驟來進(jìn)行計算 571:獲取t時刻發(fā)電機(jī)機(jī)組工作狀態(tài)信號； 572:將工作狀態(tài)信號組成矩陣數(shù)據(jù)；
全文摘要
本發(fā)明公開了一種大波動電網(wǎng)負(fù)荷短期預(yù)測方法，包括以下步驟首先通過形數(shù)法篩選歷史數(shù)據(jù)樣本，運(yùn)用譜系聚類法確定序列的分級標(biāo)準(zhǔn)，確定各時刻負(fù)荷值所處的狀態(tài)；然后計算待測期負(fù)荷的狀態(tài)概率，選擇最大狀態(tài)概率所對應(yīng)的狀態(tài)為預(yù)測期負(fù)荷所處的狀態(tài)，狀態(tài)i的區(qū)間中值為預(yù)測點(diǎn)的預(yù)測值；本發(fā)明根據(jù)沖擊負(fù)荷和小水電負(fù)荷的特性，運(yùn)用改進(jìn)形狀系數(shù)對歷史數(shù)據(jù)向量進(jìn)行篩選，全面地考慮相似時刻的各種影響因素，準(zhǔn)確地對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的方法，降低了計算過程中需要的歷史數(shù)據(jù)量，找出共線性的指標(biāo)向量，并用矩陣實(shí)驗(yàn)室仿真計算出預(yù)測結(jié)果。解決了傳統(tǒng)算法在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面的缺陷，提高了預(yù)測精確度，為大波動負(fù)荷的預(yù)測提供了設(shè)計依據(jù)。
文檔編號G06F19/00GK102722642SQ20121016670
公開日2012年10月10日 申請日期2012年5月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月25日
發(fā)明者任成君, 何茜, 歐勇, 殷家敏, 羅建 申請人:重慶市電力公司長壽供電局