[发明专利]空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的CEEMD方法

说明书

本发明是一种空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的CEEMD方法，其特点是，首先将待预测区域的基础资料进行整合，进而建立电力地理信息系统并生成两类元胞；然后结合互补集合经验模态分解技术将各I类元胞负荷序列分别进行分解，对每个I类元胞得到一组本征模态分量，采用游程检验技术对每个本征模态分量进行随机性检验，建立识别其中高频分量的判据，剔除刻画元胞负荷随机波动性的高频本征模态分量，对余下表征元胞负荷规律性与趋势性的本征模态分量进行重构得到主体分量，将主体分量最大值作为I类元胞负荷合理最大值，最后利用该合理最大值进行基于I类元胞的空间负荷预测，并通过网格化技术得到基于II类元胞的空间负荷预测结果。

技术领域

本发明涉及配电网规划中空间负荷预测领域，是一种空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的CEEMD方法。

背景技术

空间负荷预测(spatial load forecasting,SLF)，也称为小区负荷预测，不仅要预测负荷的数值大小，而且还要预测负荷增长的空间和时间，即负荷的时空分布。只有在确定了负荷空间分布的基础上，才能准确地进行电网的变电站布点和线路通道的规划设计，从而建立合理可靠的网架结构。

在实现SLF的过程中，一般需要使用元胞的年负荷最大值。但若直接使用实测的元胞负荷最大值进行预测，则很可能因该最大值本身就是奇异数据或者是极少出现的正常值而导致预测结果精度降低，所以需要研究确定元胞负荷合理最大值的方法。

发明内容

本发明的目的是，为了克服现有技术的不足，提出一种空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical ModeDecomposition，CEEMD)方法，所使用的元胞年负荷最大值数据能够合理地反映元胞负荷发展的趋势和规律，从而提高SLF质量，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。

实现本发明目的所采用的技术方案是，一种空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的CEEMD方法，其特征在于，它包括以下步骤：

1)基础资料整合

将待预测区域的网架结构、市政信息、用地信息和历史负荷数据相关的基础资料进行归纳和整合；

2)建立电力地理信息系统

首先配准基图，然后在待预测区域内创建用地信息图层、I类元胞图层和II类元胞图层，并建立与之对应的数据库，进而形成电力地理信息系统；

3)合理最大值的确定

采用CEEMD对I类元胞负荷时间序列进行分解，将分解得到的各本征模态分量，本征模态分量的英文全称是Intrinsic Mode Function，英文缩写是IMF，通过判据筛选出其中的高频分量并予以剔除，将余下IMF分量重构为主体分量，所述主体分量中的最大值即为I类元胞负荷合理最大值；

①CEEMD分解各元胞负荷时间序列

首先向原始信号中加入g组辅助白噪声，每组噪声均由正噪声和负噪声组成，从而生成2组混合的时间序列M₁和M₂；

其中，S为原始数据；N为添加的白噪声；M₁为原始信号与正噪声的叠加；M₂为原始信号与负噪声的叠加，从而得到2g个信号；

然后对M₁和M₂进行EMD分解，从而得到2组IMF的集合，分别包含正噪声和负噪声；最后将包含正噪声和负噪声的每对IMF分量整合为最终的IMF分量：