一种适合于台风天气下的短期负荷预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于负荷预测技术领域，更具体地，设及一种适合于台风天气下的短期负 荷预测方法。
【背景技术】
[0002] 台风是造成严重灾害的主要因素之一，给电网带来了严峻的考验，如强台风往往 会导致线路故障、设备损坏等。因此，分析台风对电力负荷的影响，提高台风期间电力负荷 预测精度，对电网运行的安全性、经济性W及电能质量都有着重要意义。在现有公开技术 中，尚未有充分考虑台风天气下的短期负荷预测技术。现有技术中，主要是研究正常天气下 的短期负荷预测技术，而台风天气下的负荷预测研究更具挑战性。
[000引 中国专利公开号CN103268524A，公开日是2013年8月28日，公开了一种提高电网 短期负荷预测准确度的方法，包括有如下步骤；（1)采集历史负荷值和影响因素信息；（2) 按设定时长从数据库抽取历史数据；（3)通过误差确定对短期电网负荷值影响最大的影响 因素；(4)建立短期电网负荷预测计算公式；（5)对历史电网负荷值进行参数估计；(6)计 算短期电网负荷预测值；（7)通过测试周期对负荷预测值进行修正。
[0004] 但上述方法需要大量的历史负荷数据和气象数据作为样本，而且现有技术尚未对 台风天气下的负荷需求有充分的考虑。台风天气下的负荷需求无明显波动规律，单单采用 常规方法进行负荷预测，无法满足台风天气下的负荷预测精度要求。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种适合于台风天气下的短期负荷 预测方法，旨在解决现有负荷预测技术中仅考虑正常天气（相对于台风天气）情况导致无 法满足台风天气下的负荷预测精度的问题。
[0006] 本发明提供了一种适合于台风天气下的短期负荷预测方法，包括W下步骤：
[0007] (1)获取基本相似日样本数据W及对短期负荷影响较大的气象数据；
[000引基本相似日是指从历史日中选取的和待预测台风日具有相同气象特征的台风 曰；
[0009] (1. 1)根据该地区是否在台风最外围风圈内作为标准，若该地区在台风最外围风 圈W内，则称该台风对该地区有明显影响。选取近N年对某地有明显影响的历史台风日作 为基本相似日样本，即假设Y年10号台风A明显影响某地的当天作为待预测日，则Y年10 号台风A之前近N年对该地有明显影响的台风日都作为基本相似日。
[0010] (1.。由于每年的台风日相对较少，对某地有明显影响的台风更少，则对应的基本 相似日就很少，该给在台风天气下准确地进行负荷预测带来较大挑战。鉴于此，现把待预测 日前30天加入到基本相似日中，W扩大基本相似日的样本数。
[0011] 由（1. 1)和（1.2)，基本相似日范围为历史台风日和待预测台风日前30天的总和。
[0012] (1. 3)选取对短期负荷影响较大的气象因素一一温度（包括最高温度和平均温 度）、湿度（包括最高湿度和平均湿度）、风速（包括最高风速和平均风速）和降雨量，构成 气象因素的日特征向量，用灰色分析法计算得出气象关联度系数。
[0013] 选择气象因素后，可形成分析矩阵序列如式（1)所示。
[0014]
【主权项】
1. 一种适合于台风天气下的短期负荷预测方法，其特征在于，包括下述步骤： (1) 获取基本相似日样本数据以及对短期负荷影响较大的气象数据；
所述基本相似日是指从历史日中选取的和待预测台风日具有相同气象特征的台风日； 所述气象数据包括温度、湿度、风速和降雨F? (2) 根据所述气象数据计算气象关联孩 其中，q(t)为待预测台风日与第i个基本相似日在第t个特征的关联系数；i为基本 相似日的序号，t为各台风日气象因素特征向量的维数，t= 1，2,…，n，n为气象因素的个 数；i=l，2，…，m，m为基本相似日的个数； (3) 根据所述气象关联度a1获得最优相似日，具体为： 将所述气象关联度ai由大到小进行排序，排名前e个被选取为最优相似日； (4) 根据日类型差异和年度类型差异对所述最优相似日的负荷进行修正； (4.1)日类型差异修正 当待预测台风日为周末，且最优相似日为工作日时，将其负荷修正为Lg' =LgLteg/Ltwg; 当待预测台风日为工作日，且最优相似日为周末时，将其负荷修正为Lg' =LgLtwg/Lteg; 当待预测台风日为法定节假日，且最优相似日为周末时，将其负荷修正为Lg' =LgLtsg/ Lteg； 当待预测台风日为周末，且最优相似日为法定节假日时，将其负荷修正为Lg' =LgLteg/Ltsg; 当待预测台风日为工作日，且最优相似日为法定节假日时，将其负荷修正为Lg' =LgLtwg/Ltsg； 当待预测台风日为法定节假日，且最优相似日为工作日时，将其负荷修正为Lg' =LgLtwg/Lteg； 其中，Lg、Lg'分别为最优相似日修正前及修正后g时刻的负荷；Lteg为每年6月-11月 期间所有周末g时刻的平均负荷，Ltwg为每年6月-11月期间所有工作日g时刻的平均负 荷，Ltsg为每年6月-11月期间所有节假日的g时刻平均负荷； (4. 2)年度类型差异修正 当最优相似日与待预测台风日的时间跨度比较大，跨度达一年、两年甚至更长时间时， 根据年度类型差异修正系数对其负荷进行修正；并获得按年度差异修正后的负荷Lig' = DgyX Lig； 其中DPy为年减去Y年的相似日年度类型差异修正系数，DPY =LPav/LYav，LPavS0年6月-11月剔除节假日和恶劣天气日的平均负荷，LYav为Y年6月-11月剔除节假 日和恶劣天气日的平均负荷；Lig为修正前第i个最优相似日g时刻的负荷；L' 18为修正后 第i个最优相似日g时刻的负荷； (5) 根据修正后的最优相似日的负荷，获得待预测台风日的负荷
其中，较大的前e个对应的气象关联度分别为0:，02，…，0,，…，0e，其修正后的 负荷分别为L'i，L'2，…，L'i，…，L'e，U为预测待预测台风日的负荷。
2. 如权利要求1所述的短期负荷预测方法，其特征在于，步骤（2)具体为： 根据分析矩阵序列获得气象特征序列，对待预测台风日与基本相似日的气象因素进行 差值运算，计算第i个基本相似日在第t个气象因素特征的差值，获得序列矩阵△&(〇 ; 对所述序列矩阵(t)进行差异归一化处理，获得归一化后的序列矩阵A'^a); 选择A'Jt)中的最大值A_和最小值Amin，并获得待预测台风日与第i个基本相似 日在第t个特征的关联系数
综合各个特征的关联系数，获得待预测台风日与第i个基本相似日的气象关联度
其中，A?、=maxmfxA:v(，)，A_ =minm)nAa,⑴；P是介于0与1之间的常数。
3. 如权利要求1所述的短期负荷预测方法，其特征在于，步骤（3)中，e值取基本相似 日总数的5%?7%。
4. 如权利要求1所述的短期负荷预测方法，其特征在于，步骤（4)中，对于某些相似日， 既存在日类型的差异，又有年度类型差异，则先按不同类型日的修正方法进行修正，再用修 正后的负荷值乘以相应的年度类型差异获得修正后的负荷。
【专利摘要】本发明公开了一种适合于台风天气下的短期负荷预测方法，包括获取基本相似日样本数据以及对短期负荷影响较大的气象数据，根据气象数据计算气象关联度，根据气象关联度获得最优相似日，根据日类型差异和年度类型差异对最优相似日的负荷进行修正；根据修正后的最优相似日的负荷，获得待预测台风日的负荷。本发明可以应对台风天气下的负荷波动性，以历史台风日作为基本相似日，基于灰关联方法，从中选取与待预测台风日气象特征接近的作为最优相似日，利用日类型差异和年度类型差异对最优相似日负荷进行修正，大大提高了台风天气下的负荷预测精度，从而指导电网调度做好台风日的负荷预测工作，制定针对台风破坏的有序用电方案，保证电网的安全稳定运行。
【IPC分类】G06Q50-06, G06Q10-04
【公开号】CN104616075
【申请号】CN201510048277
【发明人】黎静华, 桑川川, 兰飞
【申请人】广西大学
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2015年1月30日