[发明专利]基于大数据技术的短期负荷预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于大数据技术的短期负荷预测方法及系统，包括以下步骤：获取系统中各用户的用电历史数据；各用户的负荷水平和负荷曲线形状；确定用户的用电模式；根据各用户的用电模式，选择各用户负荷的预测模型；构建各用户负荷的影响因素集合；筛选出若干主导影响因素并赋予权值，然后通过各主导影响因素构建影响因素子集；利用各主导影响因素及其权值对各用户负荷的预测模型的参数进行选择及优化，然后再预测各用户在待预测时间的用电负荷预测值；根据各用户在待预测时间的用电负荷预测值以及系统网损，得到系统在待预测时间的总用电负荷预测值，该方法及系统能够实现短期负荷的预测，并且预测精度较高。

主权项

1.一种基于大数据技术的短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取系统中各用户的用电历史数据；/n利用预设的聚类算法，根据各用户的用电历史数据对各用户的负荷进行聚类，得各用户的负荷水平和负荷曲线形状；/n根据聚类得到的各用户的负荷水平和负荷曲线形状确定用户的用电模式；/n根据各用户的用电模式，选择各用户负荷的预测模型；/n根据各用户的用电历史数据构建各用户负荷的影响因素集合；/n对构建的各用户负荷的影响因素集合进行关联分析，筛选出若干对负荷产生强关联的主导影响因素，然后通过筛选出的各主导影响因素构建影响因素子集，同时对各主导影响因素赋予权值；/n利用影响因素子集中各主导影响因素及其权值对各用户负荷的预测模型的参数进行选择及优化，然后再根据各用户负荷的预测模型预测各用户在待预测时间的用电负荷预测值；/n根据各用户在待预测时间的用电负荷预测值及系统网损，得到系统在待预测时间的总用电负荷预测值，完成基于大数据技术的短期负荷预测。/n