[发明专利]基于时频变换特征提取及自回归趋势预测技术的电力负荷预测方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于时频变换特征提取及自回归趋势预测技术的电力负荷预测方法及装置，根据经验可知气温和节假日因素是影响负荷变化的重要的因素，采用小波分解将负荷曲线分解为低频和高频信息，根据影响低频和高频系数变化的因素，采用不同的预测方法，与气温和节假日相关的采用回归分析法预测，其余部分采用三次指数平滑算法进行预测，这样能够考虑影响负荷变化的多种因素，从而保障负荷预测的精度。

主权项

1.一种基于时频变换特征提取及自回归趋势预测技术的电力负荷预测方法，其特征是：包括以下步骤:获取气温与节假日影响因素：采集相关日期日最高温和最低温，对每日气温做归一化处理，根据日期结合农历年辨识出节假日；对用户负荷做n层小波分解，利用最高层的低频系数反映负荷变化的趋势,通过聚类提取具有相同趋势的负荷曲线，将分类后的每一类变化曲线与气温及节假日进行关联分析，得到每一类变化曲线与影响因素的相关性；对得到的小波系数与气温或节假日相关的分类采用回归分析法进行预测，反应负荷自身变化趋势的高频系数部分则采用三次指数平滑算法进行预测，得到初步预测计算结果；采用基于小波分解和三次指数平滑算法的短期负荷预测模型进行预测，预测出的每日24点负荷与得到的最大负荷、最小负荷及平均负荷进行对比，进行初步预测计算结果的修正，得到最终的短期预测结果。