[发明专利]一种馈线基线负荷预测方法

摘要

本发明提供一种馈线基线负荷预测方法，该方法包括导入历史气象数据、馈线上所有用户历史负荷数据和预测时段气象数据；上年度历史负荷数据修正；气象相似历史日选择；RBF径向基人工神经网络法馈线所有用户基线负荷预测；运用调整因子对馈线所有用户基线负荷预测值进行调整；馈线所有用户基线负荷预测结果求和。本发明在负荷相似历史日的选择中既考虑了气象因素对负荷的影响，又进行了节假日、需求响应事件日、预定削减日、负荷低于阈值日的剔除，保证了相似历史日选择的合理性。馈线基线负荷的计算方法选择径向基人工神经网络，径向基人工神经网络较电力系统负荷预测常用的BP神经网络具有收敛速度快、易寻到全局最小值等优点。

主权项

一种馈线基线负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：(1)导入历史气象数据、馈线上所有用户历史负荷数据和预测时段气象数据至内存；(2)历史负荷数据修正；(3)气象相似历史日选择，包括：节假日、需求响应事件日、预定削减日和负荷低于阈值日排除以及灰色关联度法气象相似历史日选择；其中，需求响应事件日为曾实施需求响应的日期，预定削减日为实施有序用电的日期；(4)采用RBF径向基人工神经网络对馈线所有用户基线负荷进行预测；(5)运用调整因子调整馈线所有用户基线负荷预测值；(6)馈线所有用户基线负荷预测结果求和。