[发明专利]一种基于气象数据以及数据趋势的负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于气象数据以及数据趋势的负荷预测方法。设定负荷参数和气象因素；根据历史电力数据统计历史全年负荷参数分布变化曲线，对负荷参数与气象因素之间进行相关性分析，获得影响相关性值；对每项负荷参数与各个气象因素的关系采用多种方法预测，获得负荷参数函数及曲线；将负荷参数函数曲线与变化曲线对比进行趋势分析判断筛选，将负荷参数函数中系数与影响相关性值进行比较选择最终负荷参数函数，并计算预测结果。本发明充分考虑气象数据对负荷波动的影响，充分考虑历史数据本身的特性趋势，将气象因素和负荷参数相结合，将趋势和相关性即利用数据本身的特性来快速验证预测的准确性，大大减少原有算法的工作量。

主权项

1.一种基于气象数据以及数据趋势的负荷预测方法，其特征在于：第一步：设定多项负荷参数和多个气象因素；第二步：根据历史电力数据，统计历史全年中各个负荷参数各自的分布情况，获得各个负荷参数各自以日为单位的变化曲线；第三步：根据历史电力数据对每项负荷参数与每个气象因素之间的关系进行相关性分析，获得每个气象因素对每项负荷参数的影响相关性值；第四步：根据历史电力数据针对每项负荷参数与各个气象因素的整体关系采用多元非线性回归分析算法、多元线性回归分析算法、一元非线性回归分析算法和一元线性回归分析算法分别进行预测，获得每项负荷参数的四种负荷参数函数及其函数曲线；第五步：针对每项负荷参数，将第四步通过四种方法预测得到的四种负荷参数函数曲线与步骤三得到的变化曲线进行对比进行趋势分析判断，对负荷参数函数进行筛选，获得吻合度高的负荷参数函数及其函数曲线；第六步：针对每项负荷参数由第五步保留得到的每个负荷参数函数，将负荷参数函数中各个气象因素对应的系数的绝对值分别与第三步得到各项气象因素与该项负荷参数之间的影响相关性值进行比较，获得两者的差值，选择各项系数的差值之和最小的负荷参数函数作为负荷参数的最终负荷参数函数；第七步：历史电力数据用第六步获得的各项负荷参数的最终负荷参数函数对各自的负荷参数进行预测计算获得预测结果。