发明名称 一种适合于台风天气下的短期负荷预测方法
摘要 本发明公开了一种适合于台风天气下的短期负荷预测方法,包括获取基本相似日样本数据以及对短期负荷影响较大的气象数据,根据气象数据计算气象关联度,根据气象关联度获得最优相似日,根据日类型差异和年度类型差异对最优相似日的负荷进行修正;根据修正后的最优相似日的负荷,获得待预测台风日的负荷。本发明可以应对台风天气下的负荷波动性,以历史台风日作为基本相似日,基于灰关联方法,从中选取与待预测台风日气象特征接近的作为最优相似日,利用日类型差异和年度类型差异对最优相似日负荷进行修正,大大提高了台风天气下的负荷预测精度,从而指导电网调度做好台风日的负荷预测工作,制定针对台风破坏的有序用电方案,保证电网的安全稳定运行。
申请公布号 CN104616075A 申请公布日期 2015.05.13
申请号 CN201510048277.6 申请日期 2015.01.30
申请人 广西大学 发明人 黎静华;桑川川;兰飞
分类号 G06Q10/04(2012.01)I;G06Q50/06(2012.01)I 主分类号 G06Q10/04(2012.01)I
代理机构 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 代理人 宋业斌
主权项 一种适合于台风天气下的短期负荷预测方法,其特征在于,包括下述步骤:(1)获取基本相似日样本数据以及对短期负荷影响较大的气象数据;所述基本相似日是指从历史日中选取的和待预测台风日具有相同气象特征的台风日;所述气象数据包括温度、湿度、风速和降雨量;(2)根据所述气象数据计算气象关联度<img file="FDA0000664490480000011.GIF" wi="385" he="181" />其中,ζ<sub>i</sub>(t)为待预测台风日与第i个基本相似日在第t个特征的关联系数;i为基本相似日的序号,t为各台风日气象因素特征向量的维数,t=1,2,…,n,n为气象因素的个数;i=1,2,…,m,m为基本相似日的个数;(3)根据所述气象关联度α<sub>i</sub>获得最优相似日,具体为:将所述气象关联度α<sub>i</sub>由大到小进行排序,排名前e个被选取为最优相似日;(4)根据日类型差异和年度类型差异对所述最优相似日的负荷进行修正;(4.1)日类型差异修正当待预测台风日为周末,且最优相似日为工作日时,将其负荷修正为L<sub>g</sub>'=L<sub>g</sub>L<sub>teg</sub>/L<sub>twg</sub>;当待预测台风日为工作日,且最优相似日为周末时,将其负荷修正为L<sub>g</sub>'=L<sub>g</sub>L<sub>twg</sub>/L<sub>teg</sub>;当待预测台风日为法定节假日,且最优相似日为周末时,将其负荷修正为L<sub>g</sub>'=L<sub>g</sub>L<sub>tsg</sub>/L<sub>teg</sub>;当待预测台风日为周末,且最优相似日为法定节假日时,将其负荷修正为L<sub>g</sub>'=L<sub>g</sub>L<sub>teg</sub>/L<sub>tsg</sub>;当待预测台风日为工作日,且最优相似日为法定节假日时,将其负荷修正为L<sub>g</sub>'=L<sub>g</sub>L<sub>twg</sub>/L<sub>tsg</sub>;当待预测台风日为法定节假日,且最优相似日为工作日时,将其负荷修正为L<sub>g</sub>'=L<sub>g</sub>L<sub>twg</sub>/L<sub>teg</sub>;其中,L<sub>g</sub>、L<sub>g</sub>'分别为最优相似日修正前及修正后g时刻的负荷;L<sub>teg</sub>为每年6月‑11月期间所有周末g时刻的平均负荷,L<sub>twg</sub>为每年6月‑11月期间所有工作日g时刻的平均负荷,L<sub>tsg</sub>为每年6月‑11月期间所有节假日的g时刻平均负荷;(4.2)年度类型差异修正当最优相似日与待预测台风日的时间跨度比较大,跨度达一年、两年甚至更长时间时,根据年度类型差异修正系数对其负荷进行修正;并获得按年度差异修正后的负荷L<sub>ig</sub>'=D<sub>βγ</sub>×L<sub>ig</sub>;其中D<sub>βγ</sub>为β年减去γ年的相似日年度类型差异修正系数,D<sub>βγ</sub>=L<sub>βav</sub>/L<sub>γav</sub>,L<sub>βav</sub>为β年6月‑11月剔除节假日和恶劣天气日的平均负荷,L<sub>γav</sub>为γ年6月‑11月剔除节假日和恶劣天气日的平均负荷;L<sub>ig</sub>为修正前第i个最优相似日g时刻的负荷;L'<sub>ig</sub>为修正后第i个最优相似日g时刻的负荷;(5)根据修正后的最优相似日的负荷,获得待预测台风日的负荷<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>L</mi><mn>0</mn></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>e</mi></munderover><mfrac><msub><mi>&theta;</mi><mi>i</mi></msub><mrow><msub><mi>&theta;</mi><mn>1</mn></msub><mo>+</mo><msub><mi>&theta;</mi><mn>2</mn></msub><mo>+</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>+</mo><msub><mi>&theta;</mi><mi>e</mi></msub></mrow></mfrac><msup><msub><mi>L</mi><mi>i</mi></msub><mo>&prime;</mo></msup><mo>;</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000664490480000021.GIF" wi="555" he="141" /></maths>其中,较大的前e个对应的气象关联度分别为θ<sub>1</sub>,θ<sub>2</sub>,…,θ<sub>i</sub>,…,θ<sub>e</sub>,其修正后的负荷分别为L'<sub>1</sub>,L'<sub>2</sub>,…,L'<sub>i</sub>,…,L'<sub>e</sub>,L<sub>0</sub>为预测待预测台风日的负荷。
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