[发明专利]短期负荷预测方法、系统以及存储介质在审
申请号: | 202010005048.7 | 申请日: | 2020-01-03 |
公开(公告)号: | CN111199318A | 公开(公告)日: | 2020-05-26 |
发明(设计)人: | 艾精文;汪清;张华赢;徐青山;陶思钰;丁逸行 | 申请(专利权)人: | 深圳供电局有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 黄丽 |
地址: | 518001 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 短期 负荷 预测 方法 系统 以及 存储 介质 | ||
本发明涉及一种短期负荷预测方法、系统以及存储介质。所述方法包括获取负荷数据时间序列历史数据;对所述负荷数据时间序列历史数据进行分解,获取基础分量和天气敏感分量;基于Holt‑Winters模型和所述基础分量得到所述基础分量的预测结果,以及基于回归模型和所述天气敏感分量得到天气敏感分量的预测结果;根据所述基础分量的预测结果和所述天气敏感分量的预测结果得到并输出负荷预测值。
技术领域
本发明涉负荷预测技术领域,特别是涉及一种短期负荷预测方法、系统以及存储介质。
背景技术
电力系统短期负荷预测具有重要的功能和意义,短期负荷预测在电力系统运行中起着重要作用。因为电能不能大量储存,电能的产生、传输、配送、消耗,必须在同时进行,机组的功率输出应跟随保持功率平衡的负荷曲线。因此,负载应提前预测,以便更好地安排发电机组。此外,负荷预测还提供电力市场,尤其是现货市场参与者参与解除管制投标的基本依据。负载高精度的预测有助于提高电力系统运行的经济效益,因此研究一套能够提高短期负荷的精确度的方法,显得格外重要。
发明内容
基于此,有必要提供一种短期负荷预测方法、系统以及存储介质,以提高短期负荷预测准确性,保证电网的精确调度和稳定运行。
本发明提供了一种短期负荷预测方法,包括:
获取负荷数据时间序列历史数据;
对所述负荷数据时间序列历史数据进行分解,获取基础分量和天气敏感分量;
基于Holt-Winters模型和所述基础分量得到所述基础分量的预测结果,以及基于训练完的回归模型和所述天气敏感分量得到天气敏感分量的预测结果;
根据所述基础分量的预测结果和所述天气敏感分量的预测结果得到并输出负荷预测值。
在其中一个实施例中,所述对所述负荷数据时间序列历史数据进行分解,包括:
将所述时间序列分解为趋势项、季节项和残差项;
利用局部加权回归散点平滑法,对所述趋势项和所述季节项进行分解,得到随时间变换的所述基础分量。
在其中一个实施例中,所述局部加权回归散点平滑法由内部回路和外部回路组成,其中所述基础分量是利用所述内部回路对所述趋势项和所述季节项进行分解得到的。
在其中一个实施例中,Holt-Winters模型包括预测方程和状态转换方程;
所述状态转换方程为:
所述预测方程为:
其中,xt为t时刻的实际负荷,为t+i时刻的所述基础分量的预测结果,bi和pi为所述残差项、所述趋势项和所述季节项的估计值,lt为中间量,k表示所述季节项的时间段,α,β和γ为取值范围在0-1之间的平滑因子。
在其中一个实施例中,所述基于Holt-Winters模型和所述基础分量得到所述基础分量的预测结果,包括:
根据所述基础分量和所述状态转换方程得到所述残差项、所述趋势项和所述季节项的估计值;
根据所述残差项、所述趋势项和所述季节项的估计值,以及所述预测方程得到所述基础分量的预测结果。
在其中一个实施例中,所述训练完的回归模型为
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