[发明专利]一种配电台区负荷预测方法及装置

说明书

本发明涉及一种配电台区负荷预测方法及装置，属于电力系统技术领域。本发明首先获取配电台区设定时间段的历史负荷数据和相关因素数据，然后建立包括历史负荷数据、相关因素数据、日期类型权值、温度因素影响权值和断电时长影响权值的预测模型，最后根据该模型对未来的负荷值进行预测。本发明不仅考虑了温度和日期类型的影响，还考虑了断电时长的影响，所建立的预测模型能够更加精准地描述负荷与各因素的关系，提高了预测精度，且该方案无需复杂的数据处理，简单、容易实现。

技术领域

本发明涉及一种配电台区负荷预测方法及装置，属于电力系统技术领域。

背景技术

电力负荷预测是以电力负荷为对象进行的一系列预测工作，是根据过去和现在负荷的发展，以及过去、现在和将来社会经济的发展、规划，对未来电力负荷水平、出现时间、地点等做出科学合理的推测，从预测对象来看，电力负荷预测包括对未来电力需求量的预测和对未来用电量的预测以及对负荷曲线的预测。而目前对负荷曲线的预测主要是基于历史负荷数据和环境数据，例如申请公布号为CN110163429A的专利申请文件，该专利申请文件公开了一种基于相似日优化筛选的短期负荷预测方法，该方法基于最小绝对收缩算子对不同时刻的温度值对应负荷值进行拟合，基于温度对于负荷的拟合度要求，将24小时的全部时刻划分为关键时刻与非关键时刻，给定关键时刻与非关键时刻不同权重，计算历史温度数据与预测日温度数据间加权欧式距离，构建相似日集，基于相似日集中负荷数据及温度因素数据，构建差分自回归移动平均模型，结合预测日当天的温度数据，以及前两日的负荷数据进行负荷预测。该方案虽然能够实现负荷预测，但是该方案实现过程复杂，且仅考虑历史负荷和温度，考虑因素不全面，导致预测结果不准确。

发明内容

本发明的目的是提供一种配电台区负荷预测方法及装置，以解决目前负荷预测过程存在复杂、预测结果准确性低的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种配电台区负荷预测方法，该方法包括以下步骤：

1)获取配电台区设定时间段的历史负荷数据和相关因素数据，所述历史负荷数据包括历史负荷数据测量点的绝对时间、测量点日期类型和实际负荷值，相关因素数据包括实际温度值和断电时长；

2)根据获取的负荷历史数据建立预测模型，该预测模型包括历史负荷数据、相关因素数据、日期类型权值、温度因素影响权值和断电时长影响权值；

3)根据所建立的预测模型预测对设定时间段后的负荷数据进行预测，得到与历史负荷数据测量点一致的各测量点的预测负荷值。

本发明还提供了一种配电台区负荷预测装置，该负荷预测装置包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器与所述存储器相耦合，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明的配电台区负荷预测方法。

本发明首先获取配电台区设定时间段的历史负荷数据和相关因素数据，然后建立包括历史负荷数据、相关因素数据、日期类型权值、温度因素影响权值和断电时长影响权值的预测模型，最后根据该模型对未来的负荷值进行预测。本发明不仅考虑了温度和日期类型的影响，还考虑了断电时长的影响，所建立的预测模型能够更加精准地描述负荷与各因素的关系，提高了预测精度，且该方案无需复杂的数据处理，简单、容易实现。

进一步地，为提高模型的准确性，所述的预测模型为：