[发明专利]一种基于稀疏表示的电力负荷预测方法

摘要

本发明涉及一种基于稀疏表示的电力负荷预测方法，包括以下步骤：通过电力公司获取真实电力负荷数据，对数据进行预处理得到，包括数据缺失、数据异常和数据归一化等具体操作等处理；通过拼接基础字典、单位矩阵字典和外部因素字典，使其构成过完备字典，过完备字典包括用于求解稀疏系数向量的训练字典和用于预测未来电力负荷的测试字典两部分；根据预处理的电力负荷数据和的训练字典使用正交匹配追踪OMP算法来求解系数向量；结合测试字典和稀疏系数向量来预测未来的电力负荷。该方法在真实存在的电力负荷数据集的基础上，可以有效地预测未来的电力负荷，在添加外部因素的条件下，可以显著地提高负荷预测的精度。

主权项

1.一种基于稀疏表示的电力负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：通过电力公司获取真实电力负荷数据y并对其进行预处理操作得到预处理的电力负荷数据y′，预处理操作包括数据缺失、数据异常和数据归一化；步骤S2：构建过完备字典：通过拼接使用离散小波变换或者离散余炫变换来构造基础字典、由delta函数生成的单位矩阵字典和由外部因素构成的外部因素字典，使其构成过完备字典D，过完备字典分为两部分D₁是训练字典，用于求解稀疏系数向量；D₂是测试字典，通过结合稀疏系数向量来预测未来一段时间的电力负荷；步骤S3：根据预处理的电力负荷数据y′和训练字典D1，使用正交匹配追踪OMP算法来求解稀疏系数向量α；步骤S4：得到的测试字典D2结合稀疏系数向量α来预测未来的电力负荷y″，通过公式(4)来预测未来电力负荷：y"＝D2α       (4)得到的电力负荷预测值与实际的电力负荷值进行比较，来验证该方法的有效性。