[发明专利]一种考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法

权利要求书

1.一种考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一，将负荷曲线分为凌晨、白天和夜晚，确定待预测日，对凌晨和夜晚的负荷进行预测，得到待预测日凌晨和夜晚的负荷预测值，筛选出与凌晨负荷以及夜晚负荷相关系数最强的气象指标，依据筛选出的相关系数最强的气象指标和历史日的实际电力负荷基值建立预测模型得到待预测日的分段基值，然后通过同类型日预测标幺曲线，将得到的待预测日凌晨和夜晚的基值负荷预测值带入标幺曲线，得到待预测日的凌晨负荷预测结果和夜晚负荷预测结果；

步骤二，采用相似日算法预测待预测日白天的负荷，寻找相似日的实际负荷结果作为对白天负荷的临时预测结果；

步骤三，保持凌晨的负荷预测结果和夜晚的负荷预测结果不变，将白天负荷的临时预测结果根据凌晨的负荷预测结果和夜晚的负荷预测结果进行平移重合，得到最终的负荷预测值。

2.根据权利要求1所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述凌晨的时间为0点到7点，白天的时间为7点到17点，夜晚的时间为17点到24点。

3.根据权利要求1所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述凌晨的负荷预测具体步骤如下：首先计算过去N天凌晨时段每天的基值，如平均负荷；然后计算过去N天和未来M天中的气象因素值；选取对凌晨时段基值影响最大的K种气象因素；建立回归方程，对未来M天基值进行预测。

4.根据权利要求1所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述计算过去N天和未来M天中的气象因素值的具体步骤如下：采集过去N天的最高气温、最低低温和平均气温的历史值，采集未来M天的最高气温、最低低温和平均气温的预测值；计算过去N天和未来M天的累积最高气温、累积最低气温和累积平均气温；基于累积最高气温，计算过去N天和未来M天的温湿指数、实感温度和人体舒适度；基于累积最低气温，计算过去N天和未来M天的温湿指数、实感温度和人体舒适度。

5.根据权利要求3或4所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述选取对凌晨时段基值影响最大的K种气象因素的具体步骤如下：计算过去N天的15种气象因素与基值的相关系数，对相关系数进行排序，从中选取影响最大的前K种气象因素。

6.根据权利要求3所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述建立回归方程，对未来M天基值进行预测的具体步骤如下：根据过去N天的基值与K种气象因素，建立K元回归方程，将未来M天的K种因素预测值代入回归方程，得到未来M天的基值预测值。

7.根据权利要求1所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述步骤二中相似日算法的依据为天气类型和星期类型。

8.根据权利要求7所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述相似日算法的具体步骤如下：选取与待预测日的天气类型值、星期类型值最接近的日期作为相似日，选择相似日白天的实际负荷值作为待预测日白天负荷的临时预测结果。

9.根据权利要求1或8所述的考虑气象因素的逐日分段短期负荷预测算法，其特征在于，所述白天负荷的临时预测结果根据凌晨的负荷预测结果和夜晚的负荷预测结果进行平移重合的具体步骤如下：计算白天负荷的临时预测结果与凌晨的负荷预测结果的差值，计算白天负荷的临时预测结果与夜晚的负荷预测结果的差值，将白天负荷的全部临时预测结果依据之前计算的差值进行移动，此时的数值即为待预测日白天负荷的预测值。