基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法

基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法
【专利摘要】一种基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法。其包括获取历史电力负荷数据，确定单项预测模型；计算预测精度；计算新鲜预测精度；计算新鲜预测有效度；对新鲜预测有效度进行归一化处理，得到归一化系数；计算归一化系数的筛选阈值；对m种单项预测模型进行筛选，由此完成对各单项预测模型的筛选等步骤。本发明方法基于新鲜预测有效度，建立了电力负荷组合预测方法筛选标准，对各单项预测模型进行筛选，剔除不适合的单项预测模型，保留适合的单项预测模型。电力负荷组合预测方法利用筛选后的各单项预测模型进行电力负荷预测，能够有效提高预测精度。
【专利说明】
基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法
技术领域
[0001] 本发明属于电网规划运行技术领域，特别是涉及一种基于新鲜预测有效度的电力 负荷组合预测筛选方法。
【背景技术】
[0002] 电力负荷预测是电网扩展规划、调度运行、电源建设的重要决策依据，对于保障电 网安全、经济、优质运行具有重要意义。随着电力体制改革的深入进行，电力市场化改革重 启，对于电力企业的市场化运行，提高电力负荷的中长期预测精度是电网经济安全运行的 重要保障。组合预测方法能够利用各个单项预测模型的优点及包含的有用信息，减少单项 预测模型带来的预测风险。但是如何合理去除误差较大的单项预测模型，从而提高组合预 测方法的准确度，尚需进一步的研究和探索。

【发明内容】

[0003] 为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于新鲜预测有效度电力负荷组 合预测筛选方法。
[0004] 为了达到上述目的，本发明提供的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选 方法包括按顺序执行的下列步骤：
[0005] 步骤1)获取历史电力负荷数据Xt的N期历史序列{&4=1，2，-，}，然后确定待筛 选的m种单项预测模型，令 Xlt为第i种预测模型第t期预测值，t = l，2，-_N，i = l，2，~m;
[0006] 步骤2)计算第i种预测模型第t期预测值的预测精度alt，对于第i种单项预测模型， 能够得到预测精度序列{ai t，t = l，2,…N};
[0007] 步骤3)利用上述预测精度alt计算第i种预测模型第t期预测值的新鲜预测精度 & it ；
[0008] 步骤4)利用上述新鲜预测精度Y lt计算第i种预测模型的新鲜预测有效度Μ/ ;
[0009] 步骤5)对第i种预测模型的新鲜预测有效度Μ/进行归一化处理，得到归一化系数 ki；
[0010] 步骤6)计算上述归一化系数的筛选阈值该阈值为参与筛选的单项预测模型个 数的倒数；
[0011] 步骤7)对m种单项预测模型进行筛选，如果其归一化系数&>#,则在组合预测模 型中保留该单项预测模型；如果，在组合预测模型中剔除该单项预测模型，由此完成 对各单项预测模型的筛选。
[0012] 在步骤2)中，所述的预测精度alt由下式计算：
[0013]
[0014] 其中elt为第i种预测模型第t期预测值Xlt的预测误差：
[0015]
[0016] 在步骤3)中，所述的新鲜预测精度a' it由下式定义和计算：
[0017]
[0018] 其中，为新鲜度函数;ait为预测精度。 ! /-I
[0019] 在步骤4)中，所述的新鲜预测有效度M/由下式计算：
[0020] Mi7 =E(a7 it) (1-〇(87 it) )i = 1,2, ··· ,m
[0021] 上式中，EWh)为第i种预测模型新鲜预测精度序列{&1〇=1，2，~《的期望值， ?(a 7 it)为其均方差：
[0022]
[0023]
[0024] 在步骤5)中，所述的归一化系数ki由下式计算：
[0025]
[0026] 其中，M/为新鲜饿测有效度。
[0027] 本发明提供的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法的有益效果：
[0028] 与现有电力负荷组合预测筛选方法相比，本方法引入新鲜度函数，定义了新鲜预 测有效度，克服了没有区别对待不同历史阶段预测精度的缺点，符合越接近预测点的负荷 变化对负荷预测的准确性影响越大的实际情况。本方法基于新鲜预测有效度，建立了电力 负荷组合预测方法筛选标准，对各单项预测模型进行筛选，剔除不适合的单项预测模型，保 留适合的单项预测模型。电力负荷组合预测方法利用筛选后的各单项预测模型进行电力负 荷预测，能够有效提高预测精度。
【附图说明】
[0029] 图1为本发明提供的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法的流程 图。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合附图和具体实施例对本发明提供的基于新鲜预测有效度的电力负荷组 合预测筛选方法进行详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0031] 如图1所示，本发明提供的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法包 括按顺序执行的下列步骤：
[0032] 步骤1)获取历史电力负荷数据Xt的N期历史序列{^4=1，2，-，}，然后确定待筛 选的m种单项预测模型，令 Xlt为第i种预测模型第t期预测值，t = l，2，-_N，i = l，2，~m;
[0033] 步骤2)计算第i种预测模型第t期预测值的预测精度alt，对于第i种单项预测模型， 能够得到预测精度序列{ait，t = l，2,…N};
[0034] 步骤3)利用上述预测精度alt计算第i种预测模型第t期预测值的新鲜预测精度 B it ；
[0035] 步骤4)利用上述新鲜预测精度Y lt计算第i种预测模型的新鲜预测有效度姐'； [0036]步骤5)对第i种预测模型的新鲜预测有效度1 /进行归一化处理，得到归一化系数 ki；
[0037] 步骤6)计算上述归一化系数的筛选阈值￡，该阈值为参与筛选的单项预测模型个 数的倒数；
[0038] 步骤7)对m种单项预测模型进行筛选，如果其归一化系数& ，则在组合预测模 型中保留该单项预测模型；如果<i，在组合预测模型中剔除该单项预测模型，由此完成 对各单项预测模型的筛选。
[0039] 在步骤2)中，所述的预测精度ait由下式计算：
[0040]
[0041] 其中elt为第i种预测模型第t期预测值Xlt的预测误差：
[0042] U.
V-1.. ~Λα)!Λ, ^ 1
[0043] 在步骤3)中，所述的新鲜预测精度a' it由下式定义和计算：
[0044]
[0045] 其中为新鲜度函数;ait为预测精度；
[0046] 在步骤4)中，所述的新鲜预测有效度M/由下式计算：
[0047] Mi7 =E(a7 it) (1-〇(87 it) )i = 1,2, ··· ,m
[0048] 上式中，EWJ为第i种预测模型新鲜预测精度序列{&1〇=1，2，~《的期望值， ?(a 7 it)为其均方差：
[0051]此步骤中引入了新鲜度函数，定义了新鲜预测有效度;新鲜度函数是数据挖掘中
[0049]
[0050] 的一个概念，用来表述数据在挖掘中所受到的重视程度，越是新近产生的数据，越应该受到 重视;在电力负荷预测中，越是接近预测点的负荷变化，对负荷未来的发展趋势贡献越大， 在表征预测有效度时引入新鲜度函数，与预测中"近大远小"的原则相一致，越是新近产生 的数据，在新鲜预测有效度中比重越大，有利于反应单项预测方法的预测准确性，有利于筛 选出符合发展趋势的单项预测方法。
[0052] 在步骤5)中，所述的归一化系数ki由下式计算：
[0053]
[0054]其中，为新鲜预测有效度。
[0055]以上所述仅为本发明的较佳实施实例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的 精神和原则之内所做的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 [0056]本发明提供的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法基于电力系统 负荷预测"近大远小"的原则，在预测有效度的概念中引入新鲜度函数，定义新鲜预测有效 度，克服了预测有效度没有区别对待不同历史阶段预测精度的缺点，量化不同时刻预测误 差对预测准确性的影响，建立了电力负荷组合预测方法筛选准则，筛选各个单项预测模型。 电力负荷组合预测利用筛选后的各单项预测模型进行负荷预测，能够有效提高中长期电力 系统负荷的预测准确性。
【主权项】
1. 一种基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法，其特征在于:所述的基于 新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法包括按顺序执行的下列步骤： 步骤1)获取历史电力负荷数据Xt的N期历史序列{xt，t = l，2，…N}，然后确定待筛选的m 种单项预测模型，令xit为第i种预测模型第t期预测值，t = 1，2，···N，i = 1，2，…m; 步骤2)计算第i种预测模型第t期预测值的预测精度ait，对于第i种单项预测模型，能够 得到预测精度序列{ait，t = 1，2，…N}; 步骤3)利用上述预测精度ait计算第巧巾预测模型第t期预测值的新鲜预测精度曰/It; 步骤4)利用上述新鲜预测精度a/ It计算第巧巾预测模型的新鲜预测有效度Μ/1; 步骤5)对第i种预测模型的新鲜预测有效度Μ/1进行归一化处理，得到归一化系数ki; 步骤6)计算上述归一化系数的筛选阔值该阔值为参与筛选的单项预测模型个数的 倒数； 步骤7)对m种单项预测模型进行筛选，如果其归一化系数^>1，则在组合预测模型中 保留该单项预测模型；如果A,<A'，在组合预测模型中剔除该单项预测模型，由此完成对各 单项预测模型的筛选。2. 根据权利要求1所述的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法，其特征 在于:在步骤2)中，所述的预测精度ait由下式计算：其中eit为第巧巾预测模型第t期预测值xit的预测误差：3. 根据权利要求1所述的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法，其特征 在于:在步骤3)中，所述的新鲜预测精度a/ It由下式定义和计算：其中为新鲜度函数;ait为预测精度。4. 根据权利要求1所述的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法，其特征 在于:在步骤4)中，所述的新鲜预测有效度1由下式计算： M' i = E(a' it)(l-〇(a' it))i = l，2,... ,m 上式中，EU^it)为第i种预测模型新鲜预测精度序列{ait，t = l，2,…N}的期望值，ο (曰/It)为其均方差：5.根据权利要求1所述的基于新鲜预测有效度的电力负荷组合预测筛选方法，其特征 在于:在步骤5)中，所述的归一化系数ki由下式计算：其中，为新鲜预测有效度。
【文档编号】G06Q10/04GK105976050SQ201610278238
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月27日
【发明人】宣文博, 丁承第, 雷铮, 王魁, 李媛媛, 闫大威, 周进, 宋佳, 梁群, 毛华
【申请人】国网天津市电力公司, 国家电网公司