[发明专利]电网负荷预测方法

权利要求书

1.一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括：

获取历史数据，所述历史数据包括日最大负荷数据列和日平均气温数据列；

对所述日最大负荷数据列中每一日期的最大负荷数据进行校正，以使所述日最大负荷数据的变化量控制在预设范围内；

根据校正后的所述日最大负荷数据列以及所述日平均气温数据列进行累加处理，并根据累加处理后的数据列构建GM(1,2)模型；

计算以指数增加的所述日最大负荷数据与累加处理后的所述日最大负荷数据的比值得到第一校正系数，以及计算以指数增加的日平均气温数据与累加处理后的所述日平均气温数据的比值，得到第二校正系数；

根据所述第一校正系数和所述第二校正系数分别对所述GM(1,2)模型中日最大负荷数据参数和日平均气温数据的参数进行校正，得到校正后的GM(1,2)模型；

对校正后的GM(1,2)模型进行累减运算得到电网日负荷预测模型，并利用电网日负荷预测模型对下一日期的电网进行预测；

所述对所述日最大负荷数据列中每一日期的最大负荷数据进行校正采用下述公式：

若，则令；

若，则令；

其中，,为日最大负荷数据，e为常数，为所述日最大负荷数据列的平均值；

所述第一校正系数的计算公式为：

，为累加处理后的所述日最大负荷数据，；

所述第二校正系数的计算公式为：

，其中，为历史数据中的日平均气温数据，为累加处理后的所述日平均气温数据。

2.如权利要求1所述的电网负荷预测方法，其特征在于，e取值为0.1~0.3。

3.如权利要求1所述的电网负荷预测方法，其特征在于，所述根据校正后的所述日最大负荷数据列以及所述日平均气温数据列构建GM(1,2)模型的步骤包括：

分别对所述日最大负荷数据列，以及所述日平均气温数据 列进行一次累加生成，得到如下公式，

根据得到的公式构建一阶线性微分方程，GM(1,2)模型，所述GM(1,2)模型为：

，，其中，为最大负荷数据的参数，b₁为日平均气温数据的参数。

4.如权利要求3所述的电网负荷预测方法，其特征在于，校正后的GM(1,2)模型为：

；

其中，且，为日最大负荷预测值的累加值，为日平均气温预测值的累加值，，为衰减系数，为最大负荷数据的参数，b₁为日平均气温数据的参数。