本發(fā)明涉及一種中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)方法，屬電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

中長期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃的基礎(chǔ)之一，它的內(nèi)容主要是用電量的預(yù)測(cè)，最大負(fù)荷的預(yù)測(cè)以及負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)。其中對(duì)負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)相關(guān)研究工作相對(duì)較少，這些文獻(xiàn)普遍采用了已經(jīng)確定好典型日負(fù)荷曲線的前提下，計(jì)算出預(yù)測(cè)日的負(fù)荷特征參數(shù)作為約束，提出一種算法使得既滿足約束，又使得預(yù)測(cè)日的負(fù)荷曲線和基準(zhǔn)曲線之間的相似程度達(dá)到最大。

康重慶提出了一種基于用電結(jié)構(gòu)分析的日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)方法，在建模時(shí)引進(jìn)了灰色系統(tǒng)的數(shù)據(jù)生成思想，計(jì)算方法簡便，預(yù)測(cè)效果滿足一定的要求；何光宇提出了一種基于相似性原理和雙向逼近思想的新方法，用兩條分別對(duì)基準(zhǔn)曲線放大了α和β倍的曲線來夾逼預(yù)測(cè)曲線，同時(shí)又使得預(yù)測(cè)曲線滿足一定的參數(shù)約束，物理意義明確是該方法的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)；蔡國偉等人提出通過歷史典型日負(fù)荷數(shù)據(jù)構(gòu)造出典型日年度發(fā)展時(shí)間序列，運(yùn)用支持向量機(jī)方法對(duì)預(yù)測(cè)日各時(shí)刻的負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)測(cè)并得到了典型日負(fù)荷曲線，這種方法實(shí)際上是采用支持向量機(jī)來進(jìn)行橫向的預(yù)測(cè)，能滿足一定的要求，但并不能很好地反映每天各時(shí)間點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)。

灰色關(guān)聯(lián)法是灰色系統(tǒng)理論中一個(gè)十分活躍也是應(yīng)用較多的一個(gè)分支，其基本思想是通過序列曲線的相似程度來判斷序列聯(lián)系是否緊密。通常是將序列分段進(jìn)行插值，然后計(jì)算不同序列虛線之間的面積，通過某個(gè)灰色關(guān)聯(lián)度的判別公式來進(jìn)行判斷比較兩端序列的緊密程度，或曲線的相似程度。這一特點(diǎn)十分適合中長期負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)，同時(shí)在其它的曲線預(yù)測(cè)上也有同樣的應(yīng)用前景。因此，采用改進(jìn)后的灰色關(guān)聯(lián)法來描述曲線的相似程度，作為非線性規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)，能夠構(gòu)造出物理意義明確，精度較高的數(shù)學(xué)模型。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是，針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中描述的不足，提供一種客觀、科學(xué)、全面、準(zhǔn)確的基于灰色關(guān)聯(lián)度的一種中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)方法。

為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案如下：

一種中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)方法，步驟如下：

步驟s1，確定待預(yù)測(cè)年份，歷史數(shù)據(jù)的年份，待預(yù)測(cè)的典型日季度或月份，假設(shè)選取n個(gè)歷史年份的數(shù)據(jù)，待預(yù)測(cè)年份為第(n+1)年，待預(yù)測(cè)的典型日季度為i；

步驟s2，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第(n+1)年典型日的最大負(fù)荷m，第(n+1)年的基準(zhǔn)曲線d和第(n+1)年典型日的日特征參數(shù)u、v；

(1)計(jì)算最大負(fù)荷：

根據(jù)所確定的待預(yù)測(cè)典型日的季度或月份，選取n個(gè)歷史年份第i季的部分天數(shù)k的最大負(fù)荷{mn,i(a)}，(a＝1,2,…,k)，對(duì)同一年的最大負(fù)荷取平均值，即得到典型日最大負(fù)荷的歷史序列{mt}(t＝1,2,…,n)，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，如果末尾年份呈現(xiàn)明顯變化趨勢(shì)，則引入變權(quán)緩沖算子，對(duì)最大負(fù)荷的歷史序列進(jìn)行處理，然后采用灰色gm(1,1)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)年份典型日的最大負(fù)荷預(yù)測(cè)值m；

(2)計(jì)算基準(zhǔn)曲線：

通過對(duì)各歷史年份中第i季所選取的部分天數(shù)的日負(fù)荷曲線進(jìn)行平均，得到各年的典型日負(fù)荷曲線，記為l1,l2,…,li,…,ln；

其中l(wèi)i＝{li1,li2,…,lik,…,l24}(i＝1,2,…,n；k＝1,2,…,24)，k表示一天中的某時(shí)刻，再設(shè)權(quán)重比例系數(shù)為λ，采用等比權(quán)重λⁱ進(jìn)行加權(quán)平均得出日負(fù)荷基準(zhǔn)曲線為：

得到l＝{l1,l2,…,lk,…,l24}，設(shè){lk}中最大負(fù)荷為l0，對(duì)基準(zhǔn)曲線進(jìn)行歸一化，即：

將歸一化之后的基準(zhǔn)曲線記為d＝{dk}；

第n年的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值偏差最小的可變權(quán)重λ如圖2所示。

(3)采用基于用電結(jié)構(gòu)的方法計(jì)算最小負(fù)荷系數(shù)u和日負(fù)荷率v：

步驟s3，以改進(jìn)后的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度作為目標(biāo)函數(shù)，處理后的數(shù)據(jù)作為約束條件，將中長期日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)問題轉(zhuǎn)化為線性約束下的非線性規(guī)劃問題；

(1)歸一化，從基準(zhǔn)曲線d中分別得到最大和最小負(fù)荷出現(xiàn)的時(shí)刻p和q，然后假設(shè)待預(yù)測(cè)的日特征曲線為y＝{y1,y2,…,yk,…,y24}，將其歸一化得到x＝{x1,x2,…,xk,…,x24}；

(2)建立約束，約束條件如下：

最大負(fù)荷約束和最小負(fù)荷系數(shù)約束：

日負(fù)荷率約束：

中間變量約束：

上式中和均為始點(diǎn)零化像，有：

(3)構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)為灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度最大，即：

(4)寫成矩陣形式，求解非線性規(guī)劃問題，反歸一化。

所述引入變權(quán)緩沖算子和gm(1,1)模型預(yù)測(cè)，對(duì)最大負(fù)荷的歷史序列進(jìn)行處理的具體步驟如下：

(1)將典型日最大負(fù)荷歷史序列{mt}(t＝1,2,…,n)設(shè)為灰色gm(1,1)模型x⁽⁰⁾(k)+az⁽¹⁾(k)＝b的原始序列：

x⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),…,x⁽⁰⁾(n))

x⁽⁰⁾的一次累加序列為：

x⁽¹⁾＝(x⁽¹⁾(1),x⁽¹⁾(2),…,x⁽¹⁾(n))

其中，z⁽¹⁾為x⁽¹⁾的近鄰均值生成序列；

z⁽¹⁾＝(z⁽¹⁾(2),z⁽¹⁾(3),…,z⁽¹⁾(n))，其中，

設(shè)為參數(shù)列，且：

則gm(1,1)模型x⁽⁰⁾(k)+az⁽¹⁾(k)＝b的最小二乘估計(jì)參數(shù)列滿足：

gm(1,1)模型x⁽⁰⁾(k)+az⁽¹⁾(k)＝b的時(shí)間響應(yīng)序列為：

累減還原值為：

由此可以計(jì)算出第(n+1)年的預(yù)測(cè)值即為待預(yù)測(cè)年份的典型日最大負(fù)荷值；

(2)如果觀察出典型日最大負(fù)荷歷史序列{mt}(t＝1,2,…,n)近幾年的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出新的趨勢(shì)，直接對(duì)原始數(shù)據(jù)建立模型往往難以得到理想的預(yù)測(cè)結(jié)果；這時(shí)先采用灰色變權(quán)緩沖算子對(duì)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，對(duì)修正后的序列構(gòu)建灰色gm(1,1)模型，通過步驟(1)計(jì)算出待預(yù)測(cè)年份的典型日最大負(fù)荷值。

所述最小負(fù)荷系數(shù)u和日負(fù)荷率v與用電結(jié)構(gòu)有關(guān)；用電結(jié)構(gòu)一般按產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分類，分為第一產(chǎn)業(yè)用電、第二產(chǎn)業(yè)用電、第三產(chǎn)業(yè)用電以及城鎮(zhèn)居民生活用電，序號(hào)分別記為i＝1,2,3,4；總用電量e和日特征參數(shù)u、v來進(jìn)行多元線性回歸預(yù)測(cè)，建立的回歸方程如下：

先得出回歸參數(shù)ai和bi(i＝1,2,3,4)的值，然后用灰色預(yù)測(cè)gm(1,1)模型得出預(yù)測(cè)年份各產(chǎn)業(yè)的用電量，代入回歸方程中得到預(yù)測(cè)年份的日負(fù)荷率v和最小負(fù)荷系數(shù)u。

所述灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度用以描述曲線的相似程度，改進(jìn)后的絕對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度定義如下：

設(shè)x0與xi為長度相同的等間距序列，設(shè)x0與xi的始點(diǎn)零化像為取則改進(jìn)后的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度為：

所述中間變量約束，將中間變量約束寫進(jìn)目標(biāo)函數(shù)中，把約束條件寫成矩陣形式：

上式中，c1、c2、c3均為24維行向量，c1對(duì)應(yīng)日負(fù)荷率約束，其元素均為1；c2對(duì)應(yīng)最大負(fù)荷約束，其第p列元素為1；c3對(duì)應(yīng)最小負(fù)荷系數(shù)約束，其第q列元素為1；c2和c3其它元素均為0，而x＝[x1,x2,…,x24]^t；將這個(gè)問題描述成一個(gè)線性約束下的非線性規(guī)劃問題，然后利用matlab或者lingo計(jì)算出結(jié)果，得到最優(yōu)的x；將求得的x通過最大負(fù)荷m進(jìn)行反歸一化，即可得到待預(yù)測(cè)的日特征曲線y＝{y1,y2,…,yk,…,y24}。

所述變權(quán)緩沖算子處理原始數(shù)據(jù)的具體步驟如下：

(1)將(n-1)年的典型日最大負(fù)荷歷史序列{mt}(t＝1,2,…,n-1)設(shè)為原始序列x＝(x(1),x(2),…,x(n-1))，令xd1＝(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n-1)d1)；

其中，x(k)d1＝λx(n-1)+(1-λ)x(k)；

其中，λ為可變權(quán)重，0<λ<1；k＝1,2,…,n-1；d1為緩沖算子；

(2)以序列xd1建立灰色gm(1,1)模型得到第n年的預(yù)測(cè)值

(3)以0<λ<1作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，求出使得第n年的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值偏差最小的可變權(quán)重λ；

(4)將可變權(quán)重代入到式x(k)d1＝λx(n-1)+(1-λ)x(k)中，得到經(jīng)變權(quán)緩沖算子處理的數(shù)據(jù)(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n-1)d1)，再加上第n年的實(shí)際數(shù)據(jù)可以得到新的序列，設(shè)為以此構(gòu)建灰色gm(1,1)模型得到待預(yù)測(cè)年份的典型日最大負(fù)荷。

本發(fā)明的有益效果在于，本發(fā)明首次將灰色關(guān)聯(lián)度引入日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)，提出了一種基于灰色關(guān)聯(lián)度的中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)方法。針對(duì)傳統(tǒng)灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度不能有效描述曲線相似程度的問題，作了相應(yīng)改進(jìn)。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用等比加權(quán)平均的方式得到基準(zhǔn)曲線，應(yīng)用考慮用電結(jié)構(gòu)的處理方法計(jì)算出預(yù)測(cè)年份的日特征參數(shù)。以處理后的數(shù)據(jù)為約束條件，利用改進(jìn)的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，將中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)問題轉(zhuǎn)化為線性約束下的非線性規(guī)劃問題，從而得到中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明為電源建設(shè)規(guī)劃和中長期調(diào)峰策略研究提供了切實(shí)可靠的依據(jù)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)流程圖；

圖2為第n年的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值偏差最小的可變權(quán)重λ；

圖3為2015年的典型日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較。

具體實(shí)施方式

本發(fā)明的具體實(shí)施方式如圖1所示，為中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)流程圖。

本實(shí)施例一種中長期日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)方法，步驟如下：

步驟s1，確定待預(yù)測(cè)年份，歷史數(shù)據(jù)的年份，待預(yù)測(cè)的典型日季度或月份，假設(shè)選取n個(gè)歷史年份的數(shù)據(jù)，待預(yù)測(cè)年份為第(n+1)年，待預(yù)測(cè)的典型日季度為i；

步驟s2，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第(n+1)年典型日的最大負(fù)荷m，第(n+1)年的基準(zhǔn)曲線d和第(n+1)年典型日的日特征參數(shù)u、v；

具體步驟如下：

步驟s2.1，計(jì)算最大負(fù)荷。根據(jù)所確定的待預(yù)測(cè)典型日的季度或月份，選取n個(gè)歷史年份第i季的部分天數(shù)k的最大負(fù)荷{mn,i(a)}，(a＝1,2,…,k)，對(duì)同一年的最大負(fù)荷取平均值，即得到典型日最大負(fù)荷的歷史序列{mt}(t＝1,2,…,n)，通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，如果末尾年份呈現(xiàn)明顯變化趨勢(shì)，則引入變權(quán)緩沖算子，對(duì)最大負(fù)荷的歷史序列進(jìn)行處理，然后采用灰色gm(1,1)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)年份典型日的最大負(fù)荷預(yù)測(cè)值m。

步驟s2.2，計(jì)算基準(zhǔn)曲線。通過對(duì)各歷史年份中第i季所選取的部分天數(shù)的日負(fù)荷曲線進(jìn)行平均，得到各年的典型日負(fù)荷曲線，記為l1,l2,…,li,…,ln，

其中l(wèi)i＝{li1,li2,…,lik,…,l24}(i＝1,2,…,n；k＝1,2,…,24)(k表示一天中的某時(shí)刻)，再設(shè)權(quán)重比例系數(shù)為λ，采用等比權(quán)重λⁱ進(jìn)行加權(quán)平均得出日負(fù)荷基準(zhǔn)曲線為

得到l＝{l1,l2,…,lk,…,l24}，設(shè){lk}中最大負(fù)荷為l0，對(duì)基準(zhǔn)曲線進(jìn)行歸一化，即

將歸一化之后的基準(zhǔn)曲線記為d＝{dk}；

步驟s2.3，采用基于用電結(jié)構(gòu)的方法計(jì)算最小負(fù)荷系數(shù)u和日負(fù)荷率v。

步驟s3，以改進(jìn)后的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度作為目標(biāo)函數(shù)，處理后的數(shù)據(jù)作為約束條件，將中長期日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)問題轉(zhuǎn)化為線性約束下的非線性規(guī)劃問題。具體步驟如下，

步驟s3.1，歸一化。從基準(zhǔn)曲線d中分別得到最大和最小負(fù)荷出現(xiàn)的時(shí)刻p和q，然后假設(shè)待預(yù)測(cè)的日特征曲線為y＝{y1,y2,…,yk,…,y24}，將其歸一化得到x＝{x1,x2,…,xk,…,x24}。

步驟s3.2，建立約束。約束條件如下：

(1)最大負(fù)荷約束和最小負(fù)荷系數(shù)約束

(2)日負(fù)荷率約束

(3)中間變量約束

式(3)中和均為始點(diǎn)零化像，有

步驟s3.3，構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)為灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度最大(曲線相似程度最高)，即：

步驟s3.4，寫成矩陣形式，求解非線性規(guī)劃問題，反歸一化。將中間變量約束寫進(jìn)目標(biāo)函數(shù)中，把約束條件寫成矩陣形式

然后利用matlab或者lingo計(jì)算出結(jié)果，得到最優(yōu)的x。將求得的x通過最大負(fù)荷m進(jìn)行反歸一化即可得到待預(yù)測(cè)的日特征曲線y＝{y1,y2,…,yk,…,y24}.

下面以一個(gè)實(shí)例具體說明本發(fā)明。

在江西省調(diào)峰策略規(guī)劃研究中，需要對(duì)江西省中長期的典型日負(fù)荷曲線進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了研究江西省冬季典型日的中長期日負(fù)荷曲線，并驗(yàn)證本方法的有效性和準(zhǔn)確性，選取江西省2007年至2015年這九年每年1月4日至1月17日兩周的日平均負(fù)荷曲線作為各年冬季的基準(zhǔn)負(fù)荷曲線，其中前八年(2007至2014年)的數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)，第九年(2015年)的數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證，并與文獻(xiàn)中的方法進(jìn)行對(duì)比。

江西省冬季典型日的中長期日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)的具體流程如下：

(1)將2007至2014年的基準(zhǔn)負(fù)荷曲線通過等比加權(quán)方式得到2015年的基準(zhǔn)負(fù)荷曲線，并將其歸一化。

(2)通過2007年2014年的基準(zhǔn)負(fù)荷曲線得到各年的日特征參數(shù)，包括日最大負(fù)荷，負(fù)荷率，最小負(fù)荷系數(shù)。

(3)將各年的日最大負(fù)荷通過灰色gm(1,1)模型及變權(quán)緩沖算子得到2015年的日最大負(fù)荷預(yù)測(cè)值，采用基于用電結(jié)構(gòu)的多元線性回歸方法得到2015年日負(fù)荷率，最小負(fù)荷系數(shù)的預(yù)測(cè)值。

(4)以2015年日特征參數(shù)的預(yù)測(cè)值作為約束條件，以改進(jìn)后的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度最大作為目標(biāo)函數(shù)，求解出最優(yōu)的曲線，通過日最大負(fù)荷反歸一化之后得到2015年的典型日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)值，并將其與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比，如表1和圖3所示。

表1江西省2015年冬季典型日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)結(jié)果

負(fù)荷單位：萬千瓦