[发明专利]基于气象相似日及误差校正的短期负荷预测方法

摘要

本发明公开了基于气象相似日及误差校正的短期负荷预测方法，涉及电力系统调度、运行和规划领域。本发明首先运用SPSS软件进行气象因素回归分析，选出各季节中影响负荷最显著的气象因素，确定各因素的权重并以此作为选择气象相似日的依据。建立历史预测误差数据样本集，针对某一预测日，提取其相似日的误差数据样本建立集合，并建立其概率密度分布拟合模型。对预测点的误差波动情况进行分析，得到预测误差的补偿值，选取最接近误差补偿值的误差抽样值作为该时刻的误差拟合值，并叠加到预测值上，以提高预测精度。

主权项

基于气象相似日及误差校正的短期负荷预测方法，其特征在于：其步骤为：首先建立多元线性回归模型，将历史数据：负荷数据、气象数据，进行数据的预处理，再按照多元线性回归模型对历史数据进行多元逐步回归分析，选出各季节中影响负荷最显著的气象因素，确定各因素的权重并以此作为选择气象相似日的依据；按季节类型建立历史预测误差数据样本集，针对某一预测日，提取其相似日的误差数据样本建立集合，并按季节对其进行概率密度分布拟合；对预测点的误差波动情况进行分析，得到预测误差补偿值，选取最接近预测误差补偿值的误差抽样值作为该时刻的误差拟合值，并叠加到预测值上，作为最终负荷预测结果。