[发明专利]一种电缆线路短时负荷预测方法

摘要

本发明提供一种电缆线路短时负荷预测方法。一种电缆线路短时负荷预测方法，以负荷预测时刻对应的平均气温和天气特征值，以及其前四个时刻对应的负荷电流为输入，负荷预测时刻对应的负荷电流为输出，构建BP神经网络；使用训练样本对网络进行初步训练，再使用粒子群优化算法对网络进行进一步的训练，将负荷预测时刻对应的平均气温和天气特征值，以及其前四个时刻对应的负荷电流输入到最终训练好的神经网络，即可预测出该时刻的负荷电流。本发明的预测方法可以精确地预测负荷电流，可以为电力系统调度提供依据。

主权项

一种电缆线路短时负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)训练样本选取：每组样本里面包括负荷电流和气象特征状态量，其中负荷电流包括时刻t及其前四个时刻t‑1，t‑2，t‑3，t‑4对应的负荷电流It，It‑1，It‑2It‑3，It‑4；气象特征状态量包括时刻t对应的平均气温K1t和天气特征值K2t；(2)网络初步训练：以步骤(1)中的负荷电流It‑1，It‑2It‑3，It‑4，平均气温K1t以及天气特征值K2t做为输入，负荷电流It做为输出，构建BP神经网络，并使用训练样本对网络进行训练，得到初步训练好的神经网络；(3)网络进一步训练：对于步骤(2)得到的初步训练好的神经网络，保持网络结构不变，使用训练样本并结合粒子群优化算法，对网络的连接权值和阈值进行进一步的优化，得到最终训练好的神经网络；(4)负荷预测：将负荷预测时刻对应的平均气温和天气特征值，以及其前四个时刻对应的负荷电流输入到步骤(3)最终训练好的神经网络，即可预测出该时刻的负荷电流。