本發(fā)明屬于大電網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

電網(wǎng)作為一種特殊的非線性能量輸送系統(tǒng)，其不同電氣量(電壓幅值、相角、負(fù)荷、有功功率)在不同運(yùn)行場(chǎng)景下對(duì)外表現(xiàn)為不同的數(shù)值變化特征。在電網(wǎng)中，由于元件間的拓?fù)溥B接關(guān)系客觀存在，它們之間必然存在或多或少的相互作用力，站在電網(wǎng)所有元件運(yùn)行狀態(tài)完全可測(cè)角度，各元件間的拓?fù)潢P(guān)系及相互作用力必然蘊(yùn)含于廣域時(shí)空量測(cè)信息中。要實(shí)施電網(wǎng)動(dòng)態(tài)的調(diào)控，就必須能夠依據(jù)電網(wǎng)當(dāng)前廣域量測(cè)結(jié)果，針對(duì)關(guān)鍵電氣量集合，預(yù)估出電網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，以掌握未來(lái)調(diào)控時(shí)段電網(wǎng)的運(yùn)行態(tài)勢(shì)。因此，對(duì)電網(wǎng)中關(guān)鍵電氣量的發(fā)展規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)是新穎而亟需的。

在電氣量預(yù)測(cè)技術(shù)方面，目前使用最多的是回歸分析法和時(shí)間序列法，回歸分析預(yù)測(cè)方法是通過(guò)分析電氣量的歷史表現(xiàn)和影響電氣量變化的因素，確定描述自變量與因變量關(guān)系的回歸方程式，并據(jù)此推斷將來(lái)時(shí)刻的負(fù)荷值。時(shí)間序列方法則是根據(jù)負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，建立描述電氣量隨時(shí)間變化的數(shù)學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上確定出預(yù)測(cè)的表達(dá)式，從而完成預(yù)測(cè)。在負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域，目前調(diào)度常用的是相似日法，相似日法首先找到與待預(yù)測(cè)日相似的某些日負(fù)荷，然后采用差異評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行修正，從而得出預(yù)測(cè)日的負(fù)荷。上述方法模型簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快，但是精度較低，無(wú)法深入挖掘影響電氣量變化的因素，也無(wú)法描述相同電氣量不同節(jié)點(diǎn)之間、不同電氣量之間的復(fù)雜相互作用。近年來(lái)，隨著人工智能的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的智能方法應(yīng)用到電氣量的預(yù)測(cè)當(dāng)中，專(zhuān)家系統(tǒng)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、小波分析法等是這一類(lèi)方法的代表，與之前的方法相比，智能預(yù)測(cè)方法在一定程度上提高了預(yù)測(cè)精度，但是這些方法對(duì)電網(wǎng)廣域量測(cè)信息的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性并沒(méi)有進(jìn)行深入挖掘及有效利用，造成了巨大的廣域量測(cè)信息資源浪費(fèi)。

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其隱含規(guī)律，得到對(duì)決策有價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則的過(guò)程。面對(duì)智能電網(wǎng)運(yùn)行可觀性和實(shí)控性的要求，在廣域時(shí)空大數(shù)據(jù)背景下，將數(shù)據(jù)挖掘用于系統(tǒng)電氣量的預(yù)測(cè)是非常有利的，尤其在環(huán)境因素和社會(huì)信息等變化較大的條件下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在錯(cuò)綜復(fù)雜的龐大歷史數(shù)據(jù)中，剔除錯(cuò)誤和無(wú)用的數(shù)據(jù)，得出隱含在數(shù)據(jù)中電氣量間復(fù)雜的相互作用關(guān)系，確定電氣量的真正變化規(guī)律，從而提高預(yù)測(cè)精度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決廣域時(shí)空大數(shù)據(jù)背景下現(xiàn)有電氣量預(yù)測(cè)技術(shù)模型過(guò)于簡(jiǎn)單，缺乏對(duì)電網(wǎng)廣域量測(cè)信息進(jìn)行深入挖掘及有效利用的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)方法。

本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)方法，包括：

對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性聚合度和最優(yōu)嵌入維數(shù)e的計(jì)算，以考察給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的非線性程度；

根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e，計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ；

根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)；

構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)動(dòng)態(tài)模型，在重構(gòu)相空間內(nèi)對(duì)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)量的預(yù)測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步的，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的數(shù)據(jù)采用s映射的方法來(lái)計(jì)算其非線性聚合度。

其中，s映射計(jì)算的是滯后的坐標(biāo)矢量和目標(biāo)變量之間的局部線性映射，它包括一個(gè)調(diào)整因子θ，該因子用來(lái)控制每個(gè)向量之間聯(lián)系的權(quán)重：θ＝0時(shí)s映射為線性自回歸模型；而θ＞0則在計(jì)算局部線性映射時(shí)賦予了相鄰狀態(tài)量更多的權(quán)重，從而表現(xiàn)出非線性。

進(jìn)一步的，采用復(fù)自相關(guān)法來(lái)計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ。

具體地，采用復(fù)自相關(guān)法來(lái)計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ的過(guò)程如下：

設(shè)時(shí)間序列{xi}的m維相空間重構(gòu)的平均位移為

其中，n為觀測(cè)序列{xi}的點(diǎn)數(shù)，平均位移體現(xiàn)了相空間矢量與相空間主對(duì)角之間的距離，忽略邊緣點(diǎn)的差別，可認(rèn)為為常數(shù)，記為將上式展開(kāi)，有：

其中，rxx(jτ)是序列{xi}以jτ為跨度的自相關(guān)函數(shù)，即：

定義：

選取的第一個(gè)過(guò)零點(diǎn)作為時(shí)間序列延遲時(shí)間τ，這就是利用復(fù)自相關(guān)法求時(shí)間延遲的計(jì)算過(guò)程。

為了便于推廣到一般情況下，本發(fā)明中采用的是去偏復(fù)自相關(guān)法，m維空間的去偏復(fù)自相關(guān)法為：

其中，為數(shù)據(jù)均值。則去偏復(fù)自相關(guān)函數(shù)為：

相似地，選取的第一個(gè)過(guò)零點(diǎn)為時(shí)間序列的延遲時(shí)間。

進(jìn)一步的，在對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)的過(guò)程中，根據(jù)塔肯斯定理，當(dāng)最優(yōu)嵌入維數(shù)e滿足e≥2m+1時(shí)，給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)由單維觀測(cè)量的時(shí)序觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)；其中，m為原動(dòng)力系統(tǒng)維數(shù)。

其中，相空間重構(gòu)是指用單維的時(shí)序觀測(cè)值對(duì)原非線性動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)，從而描述其演化規(guī)律和發(fā)展態(tài)勢(shì)。根據(jù)塔肯斯定理，只要最優(yōu)嵌入維數(shù)e滿足e≥2m+1(m為原動(dòng)力系統(tǒng)維數(shù))時(shí)，給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)可由單維觀測(cè)量的時(shí)序觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)。因此，只要選取合適的最優(yōu)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，就可以將原動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)重構(gòu)到一個(gè)高維相空間當(dāng)中，在重構(gòu)空間中實(shí)現(xiàn)對(duì)原系統(tǒng)的分析。

進(jìn)一步的，在重構(gòu)相空間內(nèi)對(duì)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程中，利用單純形投影法來(lái)計(jì)算狀態(tài)量相鄰點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡的加權(quán)平均值，進(jìn)而預(yù)測(cè)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

其中，單純形投影法是將時(shí)間延遲嵌入到一個(gè)單一的時(shí)間序列中以產(chǎn)生吸引子重構(gòu)，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)，其原理簡(jiǎn)述如下：?jiǎn)渭冃瓮队胺ㄍㄟ^(guò)計(jì)算狀態(tài)量相鄰點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡的加權(quán)平均值來(lái)預(yù)測(cè)新系統(tǒng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)軌跡。給定一個(gè)重構(gòu)相空間和一個(gè)狀態(tài)量xs，首先找到xs周?chē)腷個(gè)相鄰點(diǎn)(通常設(shè)置b＝e+1，e為嵌入維數(shù))，將這些相鄰點(diǎn)記為向量xn(s,i)，其中n(s,i)表示距離xs第i近的時(shí)序觀測(cè)值，即xn(s,1)是距離xs最近的點(diǎn)，xn(s,2)是距離xs第二近的點(diǎn)，以此類(lèi)推；然后觀察并記錄這些相鄰點(diǎn)的變化軌跡，計(jì)算其演變(h個(gè)時(shí)間步長(zhǎng))軌跡的加權(quán)平均值，以此估計(jì)xs在h個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)后的位置xs+h：

其中權(quán)重系數(shù)wi(s)是以xs到xn(s,i)的距離與xs到xn(s,1)的距離的比值為基礎(chǔ)計(jì)算得到的，其表達(dá)式為wi(s)＝exp(-d(xs,xn(s,i))/d(xs,xn(s,1)))，d(xs,xt)為xs與xt之間的歐氏距離。

本發(fā)明還提供了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：

非線性聚合度和嵌入維數(shù)計(jì)算模塊，其用于對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性聚合度和最優(yōu)嵌入維數(shù)e的計(jì)算，以考察給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的非線性程度；

延遲時(shí)間計(jì)算模塊，其用于根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e，計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ；

相空間重構(gòu)模塊，其用于根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)；

預(yù)測(cè)模塊，其用于構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)動(dòng)態(tài)模型，在重構(gòu)相空間內(nèi)對(duì)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)量的預(yù)測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步的，在所述非線性聚合度和嵌入維數(shù)計(jì)算模塊中，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的數(shù)據(jù)采用s映射的方法來(lái)計(jì)算其非線性聚合度。

進(jìn)一步的，在所述延遲時(shí)間計(jì)算模塊中，采用復(fù)自相關(guān)法來(lái)計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ。

進(jìn)一步的，在所述相空間重構(gòu)模塊中，根據(jù)塔肯斯定理，當(dāng)最優(yōu)嵌入維數(shù)e滿足e≥2m+1時(shí)，給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)由單維觀測(cè)量的時(shí)序觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)；其中，m為原動(dòng)力系統(tǒng)維數(shù)。

進(jìn)一步的，在所述預(yù)測(cè)模塊中，利用單純形投影法來(lái)計(jì)算狀態(tài)量相鄰點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡的加權(quán)平均值，進(jìn)而預(yù)測(cè)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

(1)作為一種基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)方法，本發(fā)明將待預(yù)測(cè)量的歷史時(shí)間序列作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以充分利用電網(wǎng)中的廣域量測(cè)信息；同時(shí)，模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中考慮了鄰近節(jié)點(diǎn)對(duì)待預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的影響效用，故可以反映電力系統(tǒng)的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性，從而更精確的描繪狀態(tài)量的變化規(guī)律及運(yùn)行態(tài)勢(shì)，降低了預(yù)測(cè)誤差，獲得了更為可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。

(2)作為一種動(dòng)態(tài)建模方法，本發(fā)明不受固定參數(shù)方程的限制，可以根據(jù)狀態(tài)量的變化趨勢(shì)對(duì)模型不斷進(jìn)行調(diào)整，從而使得模型具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。因此，在穩(wěn)態(tài)情況下，模型能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的變化自動(dòng)調(diào)整到最優(yōu)狀態(tài)，從而保證了高精度的預(yù)測(cè)結(jié)果。

附圖說(shuō)明

構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分的說(shuō)明書(shū)附圖用來(lái)提供對(duì)本申請(qǐng)的進(jìn)一步理解，本申請(qǐng)的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本申請(qǐng)，并不構(gòu)成對(duì)本申請(qǐng)的不當(dāng)限定。

圖1為本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)方法流程圖；

圖2為本發(fā)明中實(shí)例驗(yàn)證所用的萊陽(yáng)地區(qū)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D；

圖3為本發(fā)明實(shí)例驗(yàn)證中嵌入維數(shù)與預(yù)測(cè)精度的關(guān)系圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)例驗(yàn)證中調(diào)整因子與預(yù)測(cè)誤差的關(guān)系圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)例驗(yàn)證中延遲時(shí)間計(jì)算結(jié)果圖；

圖6為本發(fā)明中單純形投影法的預(yù)測(cè)過(guò)程示意圖；

圖7為本發(fā)明實(shí)例驗(yàn)證中的預(yù)測(cè)結(jié)果圖；

圖8是本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

應(yīng)該指出，以下詳細(xì)說(shuō)明都是例示性的，旨在對(duì)本申請(qǐng)?zhí)峁┻M(jìn)一步的說(shuō)明。除非另有指明，本文使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語(yǔ)具有與本申請(qǐng)所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員通常理解的相同含義。

需要注意的是，這里所使用的術(shù)語(yǔ)僅是為了描述具體實(shí)施方式，而非意圖限制根據(jù)本申請(qǐng)的示例性實(shí)施方式。如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數(shù)形式也意圖包括復(fù)數(shù)形式，此外，還應(yīng)當(dāng)理解的是，當(dāng)在本說(shuō)明書(shū)中使用術(shù)語(yǔ)“包含”和/或“包括”時(shí)，其指明存在特征、步驟、操作、器件、組件和/或它們的組合。

本發(fā)明實(shí)施例對(duì)萊陽(yáng)地區(qū)下屬萊西變電站的有功負(fù)荷進(jìn)行了未來(lái)五分鐘的超短期預(yù)測(cè)，下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。

如圖1所示，基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)方法，主要包括如下步驟：

步驟(1)：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及處理---對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性聚合度和最優(yōu)嵌入維數(shù)e的計(jì)算，以考察給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的非線性程度。

萊陽(yáng)地區(qū)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示，選擇萊西站的有功負(fù)荷為待預(yù)測(cè)量。

將待預(yù)測(cè)量的時(shí)間序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化。

其中，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化是將待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列轉(zhuǎn)化成服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的時(shí)間序列，即使其期望為0，方差為1：

vt'＝(vt-μ(vt))/σ(vt)(1)

式中，vt為待預(yù)測(cè)量的原時(shí)間序列，μ(vt)為該時(shí)間序列的期望，σ(vt)為該時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差，vt'是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的時(shí)間序列。

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行非線性聚合計(jì)算。

非線性聚合度的計(jì)算是采用s映射的方法。s映射計(jì)算的是滯后的坐標(biāo)矢量和目標(biāo)變量之間的局部線性映射，它包括一個(gè)調(diào)整因子θ，該因子用來(lái)控制每個(gè)向量之間聯(lián)系的權(quán)重：θ＝0時(shí)s映射為線性自回歸模型；而θ＞0則在計(jì)算局部線性映射時(shí)賦予了相鄰狀態(tài)量更多的權(quán)重，從而表現(xiàn)出非線性。

具體地，首先，將嵌入維數(shù)e以0.1為間隔從1到10代入到模型中進(jìn)行相空間重構(gòu)，并使用單純形投影法進(jìn)行預(yù)測(cè)，找出預(yù)測(cè)精度ρ最大時(shí)所對(duì)應(yīng)的e作為模型的嵌入維數(shù)。然后，將確定好的e作為參數(shù)代入到s映射中，計(jì)算得出平均絕對(duì)誤差(mae)最小時(shí)(即1-mae最大時(shí))所對(duì)應(yīng)的θ值作為模型的調(diào)整因子θ。隨著e與θ取值的不同，ρ與(1-mae)的變化情況如圖3、4所示。

其中，預(yù)測(cè)精度ρ采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)表示，其計(jì)算公式為：

其中cov(x,y)為變量x,y的相關(guān)系數(shù)，σx,σy分別為x,y的標(biāo)準(zhǔn)差。

其中，平均絕對(duì)誤差mae的計(jì)算公式為：

其中psimu.k為預(yù)測(cè)值，ptrag.k為觀測(cè)值。

步驟(2)：根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e，計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ。

其中，延遲時(shí)間τ的計(jì)算采用的是復(fù)自相關(guān)法，其計(jì)算過(guò)程如下：

設(shè)時(shí)間序列{xi}的m維相空間重構(gòu)的平均位移為

其中，n為觀測(cè)序列{xi}的點(diǎn)數(shù)，平均位移體現(xiàn)了相空間矢量與相空間主對(duì)角之間的距離，忽略邊緣點(diǎn)的差別，可認(rèn)為為常數(shù)，記為將上式展開(kāi)，有：

其中，rxx(jτ)是序列{xi}以jτ為跨度的自相關(guān)函數(shù)，即：

定義

選取的第一個(gè)過(guò)零點(diǎn)作為時(shí)間序列延遲時(shí)間τ，這就是利用復(fù)自相關(guān)法求時(shí)間延遲的計(jì)算過(guò)程。

本發(fā)明實(shí)施例中采用的是去偏復(fù)自相關(guān)法，m維空間的去偏復(fù)自相關(guān)法為：

其中，為數(shù)據(jù)均值。

則去偏復(fù)自相關(guān)函數(shù)為：

選取的第一個(gè)過(guò)零點(diǎn)為時(shí)間序列的延遲時(shí)間，延遲時(shí)間的計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

步驟(3)：根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)。

在步驟(3)的相空間重構(gòu)是指用單維的時(shí)序觀測(cè)值對(duì)原非線性動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)，從而描述其演化規(guī)律和發(fā)展態(tài)勢(shì)。根據(jù)塔肯斯定理，只要最優(yōu)嵌入維數(shù)e滿足e≥2m+1(m為原動(dòng)力系統(tǒng)維數(shù))時(shí)，給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)可由單維觀測(cè)量的時(shí)序觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)。因此，只要選取合適的最優(yōu)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，就可以將原動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)重構(gòu)到一個(gè)高維相空間當(dāng)中，在重構(gòu)空間中實(shí)現(xiàn)對(duì)原系統(tǒng)的分析。

根據(jù)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，對(duì)萊西站有功負(fù)荷的時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，模型表達(dá)式為：

xt＝<vt>(10)

其中xt為由時(shí)序觀測(cè)值{xt}構(gòu)造的e維向量，xt＝<xt,xt-τ,xt-2τ,…,xt-(e-1)τ>，vt為萊西站有功負(fù)荷觀測(cè)序列。

步驟(4)：構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)動(dòng)態(tài)模型，在重構(gòu)相空間內(nèi)對(duì)萊西站有功負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)結(jié)果。

在重構(gòu)相空間內(nèi)對(duì)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程中，利用單純形投影法來(lái)計(jì)算狀態(tài)量相鄰點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡的加權(quán)平均值，進(jìn)而預(yù)測(cè)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

單純形投影法是將時(shí)間延遲嵌入到一個(gè)單一的時(shí)間序列中以產(chǎn)生吸引子重構(gòu)，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)，其原理簡(jiǎn)述如下：?jiǎn)渭冃瓮队胺ㄍㄟ^(guò)計(jì)算狀態(tài)量相鄰點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡的加權(quán)平均值來(lái)預(yù)測(cè)新系統(tǒng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

給定一個(gè)重構(gòu)相空間和一個(gè)狀態(tài)量xs，首先找到xs周?chē)腷個(gè)相鄰點(diǎn)(通常設(shè)置b＝e+1，e為嵌入維數(shù))，將這些相鄰點(diǎn)記為向量xn(s,i)，其中n(s,i)表示距離xs第i近的時(shí)序觀測(cè)值，即xn(s,1)是距離xs最近的點(diǎn)，xn(s,2)是距離xs第二近的點(diǎn)，以此類(lèi)推；然后觀察并記錄這些相鄰點(diǎn)的變化軌跡，計(jì)算其演變(h個(gè)時(shí)間步長(zhǎng))軌跡的加權(quán)平均值，以此估計(jì)xs在h個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)后的位置xs+h：

其中權(quán)重系數(shù)wi(s)是以xs到xn(s,i)的距離與xs到xn(s,1)的距離的比值為基礎(chǔ)計(jì)算得到的，其表達(dá)式為wi(s)＝exp(-d(xs,xn(s,i))/d(xs,xn(s,1)))，d(xs,xt)為xs與xt之間的歐氏距離。

圖6展示了單純形投影法的預(yù)測(cè)過(guò)程，圖7展示了萊西站未來(lái)五分鐘有功負(fù)荷的預(yù)測(cè)結(jié)果。

選取萊西站有功負(fù)荷數(shù)據(jù)作為樣本，樣本長(zhǎng)度為8000點(diǎn)，時(shí)間間隔為5分鐘。對(duì)樣本進(jìn)行未來(lái)5分鐘(即下一個(gè)點(diǎn))的預(yù)測(cè)，并采用交叉驗(yàn)證的方式進(jìn)行檢驗(yàn)。

交叉驗(yàn)證的含義是在給定的樣本中，拿出樣本的大部分進(jìn)行建模，小部分用來(lái)檢驗(yàn)所建模型的準(zhǔn)確性，并記錄預(yù)測(cè)誤差。本發(fā)明實(shí)施例對(duì)模型采用四倍交叉驗(yàn)證方案：將數(shù)據(jù)平均分為四段，每段2000點(diǎn)，依次選取三段用于訓(xùn)練模型，其余一段用于預(yù)測(cè)，在此過(guò)程中，模型對(duì)每段樣本均進(jìn)行了一次預(yù)測(cè)。

精度評(píng)價(jià)指標(biāo)：本發(fā)明將平均相對(duì)誤差用作精度評(píng)價(jià)指標(biāo)。平均相對(duì)誤差的計(jì)算公式為：

其中psimu.k為預(yù)測(cè)值，ptrag.k為觀測(cè)值，n為預(yù)測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

采用本發(fā)明方法的預(yù)測(cè)結(jié)果如表1所示：

表1萊西站有功負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果(部分)

本發(fā)明方法與其他預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度比較如表2所示：

表2預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

由表2可以看出，使用本發(fā)明方法進(jìn)行預(yù)測(cè)可以獲得更為可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，表明對(duì)電網(wǎng)中的有效測(cè)量信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘有利于提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度，本發(fā)明實(shí)施例僅對(duì)電網(wǎng)中的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)際上，本發(fā)明方法可以廣泛應(yīng)用于電網(wǎng)中其他電氣量(電壓幅值、相角)的預(yù)測(cè)，并可獲得理想的預(yù)測(cè)結(jié)果。

作為一種基于數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)方法，本發(fā)明將待預(yù)測(cè)量的歷史時(shí)間序列作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以充分利用電網(wǎng)中的廣域量測(cè)信息；同時(shí)，模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中考慮了鄰近節(jié)點(diǎn)對(duì)待預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的影響效用，故可以反映電力系統(tǒng)的時(shí)空關(guān)聯(lián)特性，從而更精確的描繪狀態(tài)量的變化規(guī)律及運(yùn)行態(tài)勢(shì)，降低了預(yù)測(cè)誤差，獲得了更為可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。

作為一種動(dòng)態(tài)建模方法，本發(fā)明不受固定參數(shù)方程的限制，可以根據(jù)狀態(tài)量的變化趨勢(shì)對(duì)模型不斷進(jìn)行調(diào)整，從而使得模型具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。因此，在穩(wěn)態(tài)情況下，模型能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的變化自動(dòng)調(diào)整到最優(yōu)狀態(tài)，從而保證了高精度的預(yù)測(cè)結(jié)果。

根據(jù)所掌握的萊陽(yáng)電網(wǎng)7節(jié)點(diǎn)10線路負(fù)荷量測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)與相似日法、固定分類(lèi)法對(duì)比相對(duì)預(yù)測(cè)誤差指標(biāo)，本發(fā)明提出的基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)方法的有效性和實(shí)用性已經(jīng)得到驗(yàn)證。

圖8是本發(fā)明的基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

如圖8所示，本發(fā)明的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電氣量超短期預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：

(1)非線性聚合度和嵌入維數(shù)計(jì)算模塊，其用于對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性聚合度和最優(yōu)嵌入維數(shù)e的計(jì)算，以考察給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的非線性程度。

其中，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化是將待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列轉(zhuǎn)化成服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的時(shí)間序列，即使其期望為0，方差為1：

vt'＝(vt-μ(vt))/σ(vt)

式中，vt為待預(yù)測(cè)量的原時(shí)間序列，μ(vt)為該時(shí)間序列的期望，σ(vt)為該時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差，vt'是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的時(shí)間序列。

其中，在所述非線性聚合度和最優(yōu)嵌入維數(shù)計(jì)算模塊中，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后的數(shù)據(jù)采用s映射的方法來(lái)計(jì)算其非線性聚合度。s映射計(jì)算的是滯后的坐標(biāo)矢量和目標(biāo)變量之間的局部線性映射，它包括一個(gè)調(diào)整因子θ，該因子用來(lái)控制每個(gè)向量之間聯(lián)系的權(quán)重：θ＝0時(shí)s映射為線性自回歸模型；而θ＞0則在計(jì)算局部線性映射時(shí)賦予了相鄰狀態(tài)量更多的權(quán)重，從而表現(xiàn)出非線性。

(2)延遲時(shí)間計(jì)算模塊，其用于根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e，計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ。

在所述延遲時(shí)間計(jì)算模塊中，采用復(fù)自相關(guān)法來(lái)計(jì)算待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列的延遲時(shí)間τ。

(3)相空間重構(gòu)模塊，其用于根據(jù)最優(yōu)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，對(duì)待預(yù)測(cè)量時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)。

在所述相空間重構(gòu)模塊中，根據(jù)塔肯斯定理，當(dāng)最優(yōu)嵌入維數(shù)e滿足e≥2m+1時(shí)，給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)由單維觀測(cè)量的時(shí)序觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)；其中，m為原動(dòng)力系統(tǒng)維數(shù)。

相空間重構(gòu)是指用單維的時(shí)序觀測(cè)值對(duì)原非線性動(dòng)力系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu)，從而描述其演化規(guī)律和發(fā)展態(tài)勢(shì)。根據(jù)塔肯斯定理，只要最優(yōu)嵌入維數(shù)e滿足e≥2m+1(m為原動(dòng)力系統(tǒng)維數(shù))時(shí)，給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)可由單維觀測(cè)量的時(shí)序觀測(cè)值進(jìn)行重構(gòu)。因此，只要選取合適的最優(yōu)嵌入維數(shù)e和延遲時(shí)間τ，就可以將原動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)重構(gòu)到一個(gè)高維相空間當(dāng)中，在重構(gòu)空間中實(shí)現(xiàn)對(duì)原系統(tǒng)的分析。

(4)預(yù)測(cè)模塊，其用于構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)動(dòng)態(tài)模型，在重構(gòu)相空間內(nèi)對(duì)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)量的預(yù)測(cè)結(jié)果。

在所述預(yù)測(cè)模塊中，利用單純形投影法來(lái)計(jì)算狀態(tài)量相鄰點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡的加權(quán)平均值，進(jìn)而預(yù)測(cè)給定的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

單純形投影法是將時(shí)間延遲嵌入到一個(gè)單一的時(shí)間序列中以產(chǎn)生吸引子重構(gòu)，通過(guò)計(jì)算狀態(tài)量相鄰點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡的加權(quán)平均值來(lái)預(yù)測(cè)新系統(tǒng)狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)軌跡，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)。

上述雖然結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，但并非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動(dòng)即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以?xún)?nèi)。