[发明专利]一种基于多变量模型与盲数理论的空间负荷预测方法

说明书

一种基于多变量模型与盲数理论的空间负荷预测方法，其特点是,包括的步骤有：以对影响总量电力负荷变化的众多因素为依据，分别与总量电力负荷进行相关性分析，确定其中影响总量电力负荷变化的主要因素；运用多变量分析方法，构建以影响总量电力负荷变化的主要因素作为输入量的对总量电力负荷进行预测的多变量预测模型；建立评估影响总量电力负荷变化主要因素的发展状况的指标体系，并利用盲数理论计算影响总量电力负荷变化主要因素的目标年值，采用该多变量预测模型对总量电力负荷进行预测；利用总量电力负荷预测结果求得目标年分类电力负荷值，建立包含待预测区用地信息的电力地理信息系统，求出分类电力负荷密度，得到各供电小区的电力负荷值。

本发明涉及城市配电网规划中的空间负荷预测领域，是一种基于多变量模型与盲数理论的空间负荷预测方法。

背景技术

空间负荷预测(spatial load forecasting，SLF)不仅要预测未来负荷的大小，还要预测未来负荷增长的位置。它是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先估计和推测，因此空间负荷预测是城网规划领域中一个极为重要的研究课题。

空间负荷预测方法主要分为四类：多变量法、趋势法、用地仿真法及负荷密度指标法(分类分区法)，其中，趋势类SLF方法在预测过程中未挖掘负荷与其影响因素之间的关系，难以充分把握负荷发展规律；用地仿真法主要适用于用地规划比较不确定的情况，由于我国城市规划的逐渐规范化，未来城市土地使用性质基本已经明确，所以在国内城网规划中用地仿真法应用较少。

现有技术中，利用多变量预测模型进行空间负荷预测时，各变量目标年值的确定方法普遍采用线性回归、指数平滑、灰色理论等传统方法，这样做在实际应用中难以满足精度的要求。基于盲数理论的空间负荷预测，则普遍存在对负荷影响因素考虑不够充分的问题，并且在取值区间可信度确定时主观性强，没有充分挖掘与历史负荷影响因素相关的评价指标的数据，其预测精度低。

发明内容

本发明的目的是，提供一种方法科学、合理，简单、实用，计算速度快，精度更高，能够充分利用电力负荷数据、影响电力负荷变化的因素以及对各因素产生影响的指标数据、待预测区的用地信息的一种基于多变量模型与盲数理论的空间负荷预测方法。

实现本发明目的所采用的技术方案是，一种基于多变量模型与盲数理论的空间负荷预测方法，其特征在于，它包括以下步骤：

1)总量电力负荷预测

①影响总量电力负荷变化主要因素的确定

给出影响总量电力负荷变化的众多因素，通过对影响总量电力负荷变化的众多因素分别与总量电力负荷进行相关性分析，确定出其中影响总量电力负荷变化的主要因素。

②多变量预测模型的建立

建立以影响总量电力负荷变化的主要因素作为输入量的对总量电力负荷进行预测的多变量预测模型，见公式(1)。

Y＝α₀+α₁x₁+α₂x₂+...+α_ix_i+...+α_nx_n+ε (1)

式中，Y表示总量电力负荷；i表示第i个主要因素；i＝1,2,…,n；n表示影响总量电力负荷变化的主要因素的个数；x_i表示影响总量电力负荷变化的第i个主要因素的历史数据，α₀,α₁,α₂,…,α_i,…,α_n表示多变量预测模型的系数；ε表示随机误差。