[发明专利]一种基于大数据思维模式的短期负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据思维模式的短期负荷预测的方法，采用大数据的思想，将各行业用电负荷与对应总网供负荷建立相关关系，对已经发生的负荷进行分析处理，构建不同地区各个行业的负荷占比模型，实现各地区各行业的负荷预测，最终汇总形成全省网供负荷。本发明实现了对全省及各个地区未来一天负荷的短期预测，为电力系统的决策提供了依据。

主权项

一种基于大数据思维模式的短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据预测日查找最近相似日；2)循环地区，根据地区编码，最近相似日和预测日分别获取地区下最近相似日和预测日96时间点温度；3)循环96时间点，获取最近相似日一个时间点的全省网供负荷；4)根据负荷占比模型，查找全省99行业负荷占比；5)根据全省网供负荷和全省99行业负荷占比，计算出全省各个行业的负荷；6)根据地区编码，查找负荷占比模型中，地区对应的99行业负荷占比；7)根据全省各个行业的负荷和地区行业负荷占比，计算地区下行业的负荷；8)判断时间点对应温度是否存在，如果是，则根据地区编码，时间点，最近相似日和预测日温度，查找每个时间点与温度对应的地区行业负荷影响率，地区行业负荷影响率根据全部专变和配变的历史负荷数据分析得出，然后转入步骤9)；如果否，则转入步骤10)；9)根据地区行业负荷影响率，计算地区下行业的预测负荷，转入步骤11)；10)通过负荷占比模型计算出的负荷作为地区下行业的预测负荷，转入步骤11)；11)全部循环完96时间点和所有地区，累加所有地区下行业的预测负荷，作为全省网供预测负荷。