基于最小信息损失的综合负荷预测方法

摘要

本发明涉及基于最小信息损失的综合负荷预测方法，属于电力系统负荷预测技术领域，该方法包括：选取历史参考日；虚拟预测；根据虚拟预测的结果和历史参考日的实际负荷值，对时刻t作M种算法的信道参数的估计和信源参数的估计；单一算法预测；根据信道参数和信源参数的估计以及各单一算法的预测结果，建立信息损失最小的目标函数，求解该目标函数，得到预测日t时刻的预测结果ν刻点，重复以上步骤，就可以得到预测日全天T点的负荷预测值序列。本发明从信息损失的角度出发，能充分利用历史负荷等数据中的信息，从而避免了对历史参考样本的过拟合，更适合于负荷随机性较大电网的负荷预测，能够提高预测结果的精度。

主权项

1、一种基于最小信息损失的综合负荷预测方法，包括以下步骤：1)选取历史参考日：综合考虑各种影响因素，为预测日寻找确定N个历史参考日；设每天的负荷采样点数为T，则各历史参考日的实际历史负荷序列可以表示为：                   (x_n1，x_n2，…，x_nT)，n＝1，2，…，N其中，x_nt表示第n个历史参考日中第t个采样点的实际负荷值，t＝1，2，…，T；2)虚拟预测：采用M种算法分别对各历史参考日的负荷采样点数T中的t时刻点的负荷进行虚拟预测，得到虚拟预测的结果：n＝1，2，…，N，m＝1，2，…，M表示第m种算法对第n个历史参考日中第t个采样点负荷的预测值；3)参数估计：根据虚拟预测的结果和历史参考日的实际负荷值，对该时刻t作M种算法的信道参数的估计和信源参数的估计；4)单一算法预测：采用M种算法分别对预测日的t时刻负荷进行预测，分别得到各单一算法的预测结果z_tm：z_tm表示第m种算法对预测日t时刻负荷的预测值；5)单点负荷的综合预测：根据步骤3)和步骤4)计算结果建立信息损失最小的目标函数，求解该目标函数，得到预测日t时刻的预测结果v_t；6)多点负荷的综合预测：对于预测日全天的总共T个时刻点(t取值从1到T)，分别重复以上的步骤二至步骤五，就可以得到预测日全天T点的负荷预测值序列：(v₁，v₂，…，v_T)。