[发明专利]一种短期负荷预测模型建立方法及装置

权利要求书

1.一种短期负荷预测模型建立方法，其特征在于，包括：

获取历史电力负荷数据，以及与所述历史电力负荷数据对应的历史时刻的温度，其中，所述历史电力负荷数据对应的历史时刻的温度为历史温度；

建立所述历史电力负荷数据与所述历史温度之间的关系式，其中，所述关系式为第一负荷预测模型；

获取与所述历史电力负荷数据对应的日期因素，所述日期因素包括月份、星期和小时；

将所述日期因素与所述第一负荷预测模型融合，获得第二负荷预测模型，其中，所述第二负荷预测模型为短期负荷预测模型；

所述将所述日期因素与所述第一负荷预测模型融合，获得第二负荷预测模型，包括：

根据所述历史电力负荷数据与各个所述日期因素之间的对应关系，确定第三负荷预测模型为：

其中，i为时间节点，y_i为时间节点i的电力负荷预测值，β₁，β₂，…，β₉为回归系数，t为时间节点i对应的温度，M_i为时间节点i对应的月份，W_i为时间节点i对应的星期，H_i为时间节点i对应的小时；

利用K-means聚类分析方法，根据历史电力负荷数据与日期因素中的小时之间的关系，将所述电力负荷数据对应的历史时刻划分为各个日期类型；

建立所述日期类型与所述历史电力负荷数据的对应关系，并将所述日期类型与所述历史电力负荷数据的对应关系添加至所述第三负荷预测模型，得到第二负荷预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立所述历史电力负荷数据与所述历史温度之间的关系式，其中，所述关系式为第一负荷预测模型，包括：

根据历史电力负荷数据与历史温度之间的对应关系，确定所述第一负荷预测模型为：

y_i＝α₁+α₂t+α₃t²+α₄t³；

其中，i为时间节点，y_i为时间节点i的电力负荷预测值，α₁，α₂，α₃，α₄为回归系数，t为时间节点i对应的温度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二负荷预测模型为：

其中，i为时间节点，y_i为时间节点i的电力负荷预测值，ψ₁，ψ₂，…，ψ₁₀为回归系数，t为时间节点i对应的温度，M_i为时间节点i对应的月份，W_i为时间节点i对应的星期，H_i为时间节点i对应的小时，D_i为时间节点i对应的日期类型。