[发明专利]用于馈线短期负荷预测的参考样本优选方法

权利要求书

1.用于馈线短期负荷预测的参考样本优选方法，其特征在于，具体步骤如下：

（1）将电力调控中心电网能量管理系统中的实测馈线负荷数据、历史气象数据导入数据库，建立馈线负荷预测所需的参考样本；

（2）根据选择的参考样本采用拟合算法得到拟合结果，根据参考样本与拟合结果间的偏离距离的分布函数，选取分布集中的区域，划定参考样本的边界；

（3）在划定的参考样本边界内根据迭代过程中偏差量的变化规律选取参考样本。

2.根据权利要求1所述的用于馈线短期负荷预测的参考样本优选方法，其特征在于，所述步骤（2）中根据选择的参考样本采用拟合算法得到拟合结果，根据参考样本与拟合结果间的偏离距离的分布函数，选取分布集中的区域，划定参考样本的边界，包括以下步骤：

1）读取数据库的参考样本数据，建立参考样本数据的样本集合；

2）采用最小二乘法生成拟合曲线；

3）计算样本集合中各样本与拟合曲线的偏差值；

4）生成拟合偏差的概率分布，确定偏差边界；

5）剔除超出边界的样本，形成新的样本集合。

3.根据权利要求1或2所述的用于馈线短期负荷预测的参考样本优选方法，其特征在于，所述步骤（3）中样本数据的分析迭代过程包括如下步骤：

步骤1）计算参考样本存在情况下拟合曲线的误差，该误差记为e₁；

步骤2）计算无该参考样本情况下拟合曲线的误差情况，该误差记为e₂；

步骤3）遍历每个样本，对比（e₁-e₂），选取值最大的一个作为该迭代步骤的剔除样本；

步骤4）剔除样本后，当e₂小于设定值或迭代次数大于设定值时，进入步骤5）；否则返回步骤1），重新计算参考样本的误差变化；

步骤5）样本数据的分析迭代过程结束，获得优化的参考样本。

4.根据权利要求3所述的用于馈线短期负荷预测的参考样本优选方法，其特征在于：所述e₂的设定值为参考样本均值的20%。

5.根据权利要求3所述的用于馈线短期负荷预测的参考样本优选方法，其特征在于：所述迭代次数的设定值为参考样本总数的1/3。