全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统中短期负荷预测领域，具体涉及一种全天候96点日负荷曲 线预测及优化修正系统。
【背景技术】
[0002] 电力系统日负荷曲线预测是电网调度的重要工作之一，是保证电力系统安全经济 运行和电网科学管理的重要方面，准确的负荷曲线预测对于保持电力系统的安全稳定运 行、保障人们生产活动和生活的有序进行具有重要的意义。研究表明，不同日期类型的负荷 都有其独特的负荷特性，同样也存在着不同的技术难点。随着电力系统历史数据的有效积 累和科学处理，电力负荷预测技术与相关科学领域技术（如气象，经济等）的交叉渗透，负 荷建模时需要考虑的因素不断增加，预测模型不断更新。按日期类型对气象-负荷数据进 行聚类分析表明，目前存在的主要难点有：工作日负荷受到气象滞后性和累积效应的影响 较大，在夏季高温时段热累积效应的存在常会导致负荷峰值异常拔高；节假日的负荷预测 一般要求要提前多日进行并且要连续预测多日，所掌握的数据及节日期间气象等未来信息 又模糊有限；极端天气台风所造成的负荷变化及其登陆的时间、地点、强度的不同对某地区 的影响也会不尽相同。这些因素使电网负荷规律性变得很复杂，给电力系统短期全天候日 负荷曲线预测带来许多困难。
【发明内容】
[0003] 为解决上述存在问题，根据电网负荷、经济、气象、降水等历史数据，系统分析电网 负荷特性，本发明旨在建立同时考虑气象、温度累积效应、节假日特性和国民经济增长状况 等条件的电网多因素负荷模型，预测96点日负荷曲线，并开发负荷预测工具软件进行模型 测试、论证，减轻对专家经验的依赖，缩短工作流程和时间，提高电网负荷预测准确度，全面 提高电网调度运行安全稳定性。
[0004] 本发明所采取的技术方案是：
[0005] -种全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统，包括数据捕获模块、日期类型 判别模块、气象识别模块、预测模型生成模块、日负荷极值推算模块、全天候负荷曲线预测 模块和曲线校正输出模块；
[0006] 数据捕获模块，获取历史气象、负荷数据、实时气象数据以及待预测日的预测气象 数据；日期类型判别模块，对待预测日期类型进行是否节假日判断，若是节假日，则结合系 统农历年辨识体系判别节假日类型，并对判断结果进行分析以及后续计算；气象识别模块， 根据待预测日的气象数据，判断该日是否遭受极端天气的影响，如果受到极端天气的影响 则该模块将对待预测日进行预标记；预测模型生成模块，根据历史气象和负荷数据，经相关 性分析、回归分析，通过交叉修正法分别建立适用于不同日期类型的负荷预测模型；日负荷 极值推算模块，其作用是根据待预测日日期类型选择相应的模型对待预测日负荷最大值、 最小值进行预测，其中相应的极值预测模型包括分别适用于一般工作日、周末、各种节假日 以及受极端天气影响日的模型；全天候负荷曲线预测模块，对比待预测日气象与历史日气 象的相似度，找到相似度最高的历史日负荷曲线形状作为待预测日初步形状，结合日负荷 极值的预测情况，修正后得到待预测日全天候96点负荷曲线的预测值；曲线校正输出模 块，判断待预测日曲线形状是否存在畸变，若存在不合理点则进行针对性修正，而后将预测 结果输出至系统界面。
[0007] -种利用所述的全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统进行负荷曲线预测 及优化修正的方法，包括以下具体步骤：
[0008] 1 ?建模
[0009] (1)获取历史气象、负荷数据；对气象数据进行气象归一化处理，得到适用于某地 区的综合气象指标；对负荷数据进行标准化处理，剔除经济增长因素带来的影响；
[0010] (2)按季节、日期类型将气象-负荷数据进行聚类，按不同类别分别进行相关性分 析，选出影响不同季节、不同日期类型的负荷的关键气象因子；
[0011] (3)由关键气象因子进行建模分析，由多因素回归拟合分析结合灵敏度分析法建 立各类型日的在正常气象条件下的日负荷峰值、均值、谷值负荷预测实用化模型；
[0012] (4)提取历史模拟集中气象情况复杂的同类型日，分别建立适用于累积日、台风日 和寒潮气象影响下的日负荷峰值、均值、谷值负荷预测实用化模型；
[0013] (5)由聚类分析法对日期类型相同的日负荷曲线典型日进行筛选，并结合气象类 似日及日负荷极值、拐点预测模型建立日负荷曲线预测模型；
[0014] 2?虚拟预测
[0015] (1)采用虚拟预测集的数据对日负荷极值预测模型进行仿真分析，计算极值模型 的预测准确度，并对各类型日极值预测模型进行参数优化；
[0016] (2)采用虚拟预测集的数据对日负荷96点曲线预测模型进行仿真分析，计算日负 荷96点曲线模型的预测准确度，并对各类型日曲线预测模型参数进行优化；
[0017] 3?预测未来
[0018] (1)以待预测日的气象采样值、同日期类型的历史日负荷96点数据作为输入值， 用优化后的96点日负荷曲线模型对指定日进行预测；
[0019] (2)由曲线校正输出模块对预测曲线进行输出预判，修正不合理点，输出预测结 果，为电力部门制定日前发电计划提供参考。
[0020] 与现有技术方案相比，本发明的有益效果是：
[0021] 传统的负荷预测通常把节假日、极端天气的影响当成是模型中的一个影响因素， 即只是在正常工作日的基础上叠加上受其影响的负荷变化量。这种处理方法并没有很好的 考虑到特殊天负荷的特性，且节假日、极端天气日由于历史样本数据少，缺乏建模所需的统 计数据，会使得对正常工作日有较高准确度的预测方法并不适用。气象对负荷的影响因素 很大，特别是气象的累积性和滞后性。这些因素都使得传统的负荷预测方法得到的结果并 不理想。
[0022] 本发明提供的全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统，充分的考虑了现负 荷预测存在的问题，并建立了相应的解决方案。对历史负荷数据进行标准化处理，可剔除经 济增长等因素带来的影响；对24个气象数据进行标么化处理，可模糊各个气象因子数值的 差异性，后与负荷数据进行相关性分析，筛选出关键气象因子。这样可使得计算量大幅度 减少，同时可屏蔽相关度较小的气象因素对模型造成的影响。依据不同的日期类型有不同 的负荷特性，把全天候分为正常工作日、周末、节假日、台风，根据各自受到的影响因素的不 同，建立了适合不同日期类型极值拐点的预测模型，均能得到较为满意的预测精度。通过分 析可知气象情况类似的两天，其负荷曲线的形状也极其相似。抓住这一特点，构建了类似气 象日负荷曲线辨析函数，通过预测气象与历史气象的相似度辨析出类似负荷曲线。通过极 值点和类似负荷曲线相结合，通过优化修正得到最终曲线。本发明提高了全天候日负荷曲 线预测的精度，为电网调度人员做好发电计划和预防措施提供了依据。
【附图说明】
[0023] 图1为本发明所述的全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统的流程图。
[0024] 图2为本发明所述的全天候96点日负荷曲线预测及优化修正系统的框架图。
[0025] 图3为实施例所述的正常气象日负荷极值预测流程图。
[0026] 图4为实施例所述的节假日（周末）负荷极值预测流程图。
[0027] 图5为实施例所述的极端气象-台风日负荷极值预测流程图。
[0028] 图6为实施例所述的系统执行96点日负荷曲线预测工作流程图。
[0029]图7为实施例所述的系统执行一般工作日96点负荷曲线预测效果图。
[0030]图8为实施例所述的系统执行节假日96点负荷曲线预测效果图。
[0031]图9为实施例所述的系统执行台风日96点负荷曲线预测效果图。
【具体实施方式】
[0032] 本发明在对电网实际的负荷、经济、各种气象因素等历史数据进行整理分析后，根 据负荷特性的不同把全天候分为工作日、周末、节假日和极端天气影响日。通过对不同日期 类型的极值和类似曲线进行分析研究，提出了一种计及全天候的电力系统日负荷曲线预测 及优化修正的方法。本发明采用分