[发明专利]一种系统负荷预测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明涉及一种系统负荷预测方法，包括采用聚类算法根据母线的负荷曲线，将具有相似特征的母线进行聚类，得到母线集合，并确定所述母线集合的类别，即所述母线集合的类别是所述母线集合中的每一条母线的类别；计算每一个历史日时母线的负荷值的影响因子值与待预测日时所述母线的影响因子值的相似度值，并根据所述相似度值，确定所述母线的相似日；根据所述母线的类别、所述相似日时所述母线的负荷值和综合预测模型，得到所述母线的预测负荷值；将所有所述母线集合中母线的预测负荷值聚合，得到系统在所述待预测日的预测负荷值。本发明可显著提高系统负荷预测精度。本发明还涉及一种系统负荷预测装置、设备和存储介质。

技术领域

本发明涉及电力系统及其自动化领域，尤其涉及一种系统负荷预测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

近年来，电网公司逐步落实推进电力市场改革的各项措施，各级电力交易中心相继建立。按照调度机构与交易中心的职责分工，调度部门落实发电计划和交易计划安全校核职责的任务日益紧迫。尤其是在电力现货市场新形势下，根据新版现货交易规则，电网系统负荷预测不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，为调度计划、供电计划、交易计划的编制提供参考，同时也支撑了日前及实时市场价格的形成。除此之外，系统负荷预测工作还可以为电网的潮流计算、安全校核、调度计划定量分析等工作的开展提供强有力的支持。

以往的系统负荷预测方法往往基于宏观的系统历史负荷数据对未来的系统负荷进行预测，造成系统负荷预测的精度堪忧。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种系统负荷预测方法、装置、设备和存储介质。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种系统负荷预测方法，包括以下步骤；

采用聚类算法根据历史日母线的负荷曲线，将具有相似负荷特征的母线进行聚类，得到母线集合，并确定所述母线集合的类别，即所述母线集合中的每一条母线的类别均相同；

计算每一个历史日时母线的负荷值的影响因子值与待预测日中母线的影响因子值的相似度值，并根据所述相似度值，确定所述待预测日中母线的相似日；

根据所述相似日中母线的类别、所述相似日中所述母线的负荷值和综合预测模型，得到所述待预测日中所述母线的预测负荷值；

将所述待预测日中所有所述母线集合中母线的预测负荷值聚合，得到系统在所述待预测日中的预测负荷值。

本方法发明的有益效果是：提供了一种系统负荷预测方法，采用聚类算法根据母线的负荷曲线，将具有相似特征的母线进行聚类，得到母线集合，并确定母线集合的类别，计算每一个历史日时母线的负荷值的影响因子值与待预测日时母线的影响因子值的相似度值，并根据相似度值，确定母线的相似日，根据母线的类别、相似日时母线的负荷值和综合预测模型，得到母线的预测负荷值，将所有母线集合中母线的预测负荷值聚合，得到系统在待预测日的预测负荷值。本方法可以避免单独将基数小和规律弱的母线预测负荷值进行叠加后，所造成的系统的预测负荷值中包含大量的预测误差，同时本发明中利用将母线进行聚类后，针对不同类别的母线采用不同的方法进行预测，从而显著提高系统负荷预测精度。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步地，所述计算每一个历史日时母线的负荷值的影响因子值与待预测日时所述母线的影响因子值的相似度值，并根据所述相似度值，确定所述母线的相似日，具体包括：

获取每一个历史日时影响母线的负荷曲线的影响因子；

基于所述影响因子，确定所述母线分别在各历史日时的第一影响因子值，并将所述第一影响因子值组成第一特征向量；

基于所述影响因子，确定所述母线在所述待预测日中的第二影响因子值，并将所述第二影响因子值组成第二特征向量；