[发明专利]一种考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统考虑多气象因素影响的中短期负荷预测方法，具体是一种考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统。

背景技术

电力系统非工作日最大日负荷预测是电网重要的工作内容之一，是电力系统中短期负荷预测领域的重要组成部分，准确的负荷预测有利于提高系统运行的经济性和可靠性。非工作日包含法定节假日与周末；法定节假日包括农历节假日(春节、端午节、中秋节)和公历节假日(国庆节、元旦节、清明节、五一节)等，此外还有一些传统庆祝和祭祀的节日，如南方的中元节，也对负荷比较敏感。随着人们生活水平的提高，对非工作日的生活、工作观念发生了较大的变化，非工作日负荷与正常工作日相比呈现出不同的变化规律；不同类型的节假日(休假时间的长短、性质)对负荷影响也不同，每种节假日都有自己独特的假日负荷特性，并且部分节假日负荷属于天气敏感负荷，受气象因素影响较大。再者电力企业连续生产的特点决定了需要提前多日对节假日的负荷进行预测，一般要求连续预测若干日(例如，春节期间需预测日可能长达7天)负荷，而所掌握的数据及节日期间气象等未来信息又模糊有限，负荷容易受到各种随机波动因素和潜在干扰因素的影响。这些因素使电网非工作日负荷规律性变得很复杂，给电网非工作日负荷预测、负荷管理、电网规划带来许多困难。

发明内容

本发明将根据电网非工作日实际负荷、各种气象因素等历史数据，系统分析不同节假日和周末负荷特性和影响因素，对电网历史气象中的24个气象因子与节假日最大日负荷关联性进行分析研究，探求不同节假日和周末负荷随时间变化横向和纵向规律性，提出了一种考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统。该系统考虑不同非工作日本身的负荷特性，更重点考虑多气象因素对非工作日最大日负荷预测的影响，能够针对不同的非工作日负荷特点单独建模，得到不同节假日和周末最大日负荷预测模型。通过建立气象多因素影响的电网非工作日最大日负荷预测模型，提高非工作日最大日负荷预测的精度，为电网运行人员做好非工作日发电计划提供依据。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统，包括非工作日数据获取模块、非工作日数据分析模块、非工作日最大日负荷预测建模模块、非工作日最大日负荷预测计算模块和系统界面显示模块。

非工作日数据获取模块，获取历史节假日和周末的负荷数据及与其相应的气象数据，并进行分类筛选；非工作日数据分析模块，分析各个不同节假日和周末的负荷特性和影响因素，总结其各自的规律性，与24个气象因子进行关联性分析，寻找关键气象因子；非工作日最大日负荷预测建模模块，将非工作日分为各个法定节假日与周末，通过建立多气象因素判定函数，寻找与气象因子相像的工作日，利用选定负荷与综合气象因子构建不同节假日最大日负荷预测模型，利用选定负荷与多气象因素判定函数构建周末最大日负荷预测模型；非工作日最大日负荷预测计算模块，获取未来气象预测数据，通过非工作日最大日负荷预测模型，预测非工作日最大日负荷；系统界面显示模块，将预测的非工作日最大日负荷在界面上显示。

所述的考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统的预测方法，包括以下步骤：

(1)对负荷数据和气象数据进行分类筛选，并将坏数据剔除；

(2)采用相关性分析方法，寻找关键气象因子；分析历史节假日气象数据中的最大温度、平均温度、最低温度、最大湿度、平均湿度、最低湿度、最大风速、平均风速、最低风速、最大降雨量、平均降雨量、最低降雨量、最高温湿指数、平均温湿指数、最低温湿指数、最高实感温度、平均实感温度、最低实感温度、最高舒适度指数、平均舒适度指数、最低舒适度指数、最高寒湿指数、平均寒湿指数和最低寒湿指数，得到节假日最大日负荷与上述24个气象因子的相关度，相关度最大的即为关键气象因子；

(3)根据地级市多种气象指数和地级市负荷的相关性，基于地级市电力负荷和地级市气象指数计算省级综合气象因子；

(4)建立多气象因素判定函数，利用非工作日最大日负荷与24个气象因子的相关度，寻找与待预测节假日气象因子较相像的工作日，其中查找相像的工作日范围为待预测非工作日的前一个月；