一種基于云模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于云模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)是負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要組成部分，電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)主要指預(yù)報(bào)未 來(lái)幾小時(shí)、一天至幾天的電力負(fù)荷，是制定調(diào)度計(jì)劃、供電計(jì)劃、交易計(jì)劃的基礎(chǔ)，對(duì)于保障 電力系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。目前短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法較多，但隨著電力生產(chǎn)和 消費(fèi)日益市場(chǎng)化，對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和可靠性要求越來(lái)越高。
[0003] 負(fù)荷隨時(shí)間處于動(dòng)態(tài)變化之中，氣象因素、日類型、季節(jié)類型等對(duì)負(fù)荷影響較大， 要提高短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，需綜合考慮影響負(fù)荷的多個(gè)因素?，F(xiàn)有預(yù)測(cè)技術(shù)能夠達(dá)到一定 預(yù)測(cè)精度，但隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展，電力負(fù)荷的性質(zhì)和負(fù)荷量同時(shí)也在快速變化，需有 新的預(yù)測(cè)方法適應(yīng)未來(lái)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的需要。基于云模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法將評(píng)價(jià)方法 中的打分法應(yīng)用在負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域，提出一種電力負(fù)荷預(yù)測(cè)新思路。該方法將影響負(fù)荷的定 性指標(biāo)和定量指標(biāo)通過(guò)統(tǒng)一規(guī)范化處理，求取加權(quán)偏離度并繪制云圖，負(fù)荷分類直觀、有 效，具有較好的應(yīng)用前景。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明主要解決負(fù)荷預(yù)測(cè)中負(fù)荷分類問(wèn)題，對(duì)影響負(fù)荷的定性指標(biāo)和定量指標(biāo)提 出一種較為實(shí)用的規(guī)范化處理方法，并提供一種直觀有效的負(fù)荷分類云圖。
[0005] 本發(fā)明的上述技術(shù)問(wèn)題主要是通過(guò)下述技術(shù)方案得以解決的：
[0006] 一種基于云模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于:基于一個(gè)三層負(fù)荷分類模型， 該三層負(fù)荷分類模型是基于季節(jié)，日類型和氣象因素建立的一個(gè)三層負(fù)荷分類模型；分別 是：
[0007] 四個(gè)一級(jí)指標(biāo)的分類模型:具體是根據(jù)季節(jié)不同，分別建立春、夏、秋、冬四個(gè)一級(jí) 指標(biāo)的分類模型；
[0008] 三個(gè)二級(jí)指標(biāo)模型：在一級(jí)指標(biāo)模型下，根據(jù)日類型的不同，將日類型分成普通工 作日，周末、節(jié)假日三個(gè)二級(jí)指標(biāo)模型；
[0009] -個(gè)分層多級(jí)指標(biāo)模型:將氣象因素作為第三級(jí)指標(biāo)，對(duì)負(fù)荷進(jìn)一步進(jìn)行分類;所 述氣象因素包括日天氣類型（晴，多云，陰，雨，雪），溫度(最高溫度，最低溫度，平均溫度）， 風(fēng)速，濕度。按氣象指標(biāo)進(jìn)行分類時(shí)，需綜合考慮日天氣類型，溫度，風(fēng)速和濕度等表征天氣 特征的參量。對(duì)于直接量化的指標(biāo)，如溫度，風(fēng)速和濕度，可采取線性映射，或分段映射。以 溫度為例，取當(dāng)?shù)馗邷亻撝岛偷蜏亻撝?，假設(shè)高溫為30°c和33°C，低溫為0°C和4°C。對(duì)于4°C 到30°C采用線性映射取值，取值隨溫度變化不大;30°C到33°C之間，采用另一組線性映射取 值，取值隨溫度變化較大;溫度高于33°C，采用非線性映射取值，低溫區(qū)間的處理辦法與高 溫區(qū)間相同。對(duì)于日天氣類型等定性指標(biāo)，按分類進(jìn)行映射。
[0010]具體包括以下步驟：
[0011]步驟1:提取第三級(jí)指標(biāo)負(fù)荷分類的特征量，根據(jù)相關(guān)系數(shù)法分析影響負(fù)荷的相關(guān) 因素。
[0012]
[0013] 其中，R為相關(guān)系數(shù);cov (乂，￥)為乂和￥的協(xié)方差
分別為X和Y均 方差。
[0014] 步驟2:建立定性指標(biāo)和定量指標(biāo)的打分標(biāo)準(zhǔn)，利用隸屬度函數(shù)得到第三級(jí)指標(biāo)各 個(gè)特征量的分值。分值越大表明該特征量使負(fù)荷量越大;具體包括以下子步驟：
[0015] 步驟2.1:根據(jù)步驟1獲得第三級(jí)指標(biāo)中影響負(fù)荷量的相關(guān)因素，其中分別有定性 指標(biāo)和定量指標(biāo)，定性指標(biāo)為天氣類型;定量指標(biāo)有日最高溫度，日最低溫度，日平均溫度， 風(fēng)速，濕度等。定性指標(biāo)直接進(jìn)行打分，定量指標(biāo)利用隸屬度函數(shù)進(jìn)行打分；
[0016] 步驟2.2:將定性指標(biāo)，即天氣類型分值劃分為五個(gè)區(qū)間，分別為[0，&1]，[&1， &2]， [a2，a3 ]，[a3，a4]，[a4，100 ]，分別代表負(fù)荷量小，較小，一般，較多，多。取區(qū)間相應(yīng)均值作 為落入該區(qū)間的天氣類型的分值，即
[0017]
[0018] 其中Cmin、Cmax分別為相應(yīng)區(qū)間的邊界值，E xi為對(duì)應(yīng)天氣類型下的分值，al，a2，a3， a4均為相應(yīng)天氣類型下取值區(qū)間的邊界值，邊界值求取方法如下所述。
[0019] 定性指標(biāo)打分標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)歷史負(fù)荷相關(guān)數(shù)據(jù)，在其他各種指標(biāo)大致相同情況下， 分別計(jì)算晴天、多云、陰天、雨天、雪天歷史負(fù)荷量，取出最小負(fù)荷值，分別用其他天氣類型 下的負(fù)荷值與最小負(fù)荷值相除，得出相應(yīng)比值;按照比值從小到大，分別將相應(yīng)的天氣類型 歸入上述五個(gè)取值區(qū)間，并根據(jù)比值確定相應(yīng)的各個(gè)區(qū)間邊界值。
[0020] 步驟2.3:對(duì)定量指標(biāo)，建立相應(yīng)隸屬度函數(shù)，利用隸屬度函數(shù)進(jìn)行打分。建立隸屬 函數(shù)即建立一個(gè)從論域到[0，1]上的映射，來(lái)反映某對(duì)象具有某種模糊性質(zhì)或?qū)儆谀硞€(gè)模 糊概念的程度。具體的程度值大小即為隸屬度。將隸屬函數(shù)分成成本型、效益型和適中型三 種。即相應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)特征量和負(fù)荷量分別成反比、正比和區(qū)間類型。確定四個(gè)典型評(píng)分點(diǎn) ((11，20)、（(12,40)、（(13,60)、（(14,80)并以曲線的首末點(diǎn)為評(píng)分值等于0和100的點(diǎn)。依據(jù)這 六個(gè)典型點(diǎn)，即可確定對(duì)應(yīng)于該指標(biāo)的隸屬函數(shù)，即指標(biāo)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)。針對(duì)每一個(gè)定量指 標(biāo)，具體評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)包括以下子步驟：
[0021 ] 步驟2.3.1:日最高溫度，日最低溫度，日平均溫度三個(gè)定量指標(biāo)對(duì)負(fù)荷量的影響 是相同的，且溫度對(duì)負(fù)荷呈現(xiàn)正向影響的關(guān)系。根據(jù)當(dāng)?shù)氐貐^(qū)氣溫區(qū)間的劃分，低溫區(qū)間和 高溫區(qū)間隨著溫度的變化隸屬度函數(shù)取值變化較大，在常溫區(qū)間，隨著溫度的變化隸屬度 函數(shù)取值變化較為平緩。再基于步驟3.3確定6個(gè)打分點(diǎn)，相鄰兩個(gè)打分點(diǎn)之間呈線性變化， 即可構(gòu)造出溫度指標(biāo)的打分函數(shù)。
[0022] 步驟2.3.2:風(fēng)速與溫度對(duì)負(fù)荷的影響相同，也呈現(xiàn)正向影響關(guān)系，根據(jù)溫度指標(biāo) 的打分方法，對(duì)風(fēng)速制定相同的打分標(biāo)準(zhǔn)。
[0023] 步驟2.3.3:濕度對(duì)負(fù)荷呈現(xiàn)反向影響的關(guān)系，濕度低時(shí)負(fù)荷高，濕度高時(shí)負(fù)荷低。 根據(jù)步驟2.3.1和2.3.2相同的處理方式構(gòu)造濕度的打分函數(shù)。
[0024]步驟3:根據(jù)第三級(jí)指標(biāo)各個(gè)特征量的重要性利用層次分析法求取各個(gè)特征量的 權(quán)值，基于權(quán)值和各個(gè)特征量的分值求和得出某日負(fù)荷獲得的總分；
[0025]步驟3.1:三級(jí)指標(biāo)包括天氣類型、溫度、風(fēng)速、濕度。利用相關(guān)系數(shù)法求得各指標(biāo) 對(duì)負(fù)荷的相關(guān)程度，依據(jù)相關(guān)程度列寫判斷矩陣，即對(duì)三級(jí)指標(biāo)中的兩兩元素進(jìn)行比較，建 立一個(gè)矩陣表，矩陣的行和列按順序依次為日天氣類型、日最高溫度、日最低溫度、日平均 溫度、風(fēng)速、濕度，將以上各個(gè)特征量分別標(biāo)號(hào)為1，2,3,4,5,6。記 Clj為矩陣的元素，如c15表 示日天氣類型和風(fēng)速兩個(gè)特征量進(jìn)行比較后取值。
[0026]矩陣C具有如下性質(zhì)：
[0027] (l)Cij>0
[0028] (2)cij = l/cji(i 關(guān) j)
[0029] (3)Cii = i(i，j = i，2,…，η)
[0030] 步驟3.2:為了使判斷矩陣定量化，形成數(shù)值判斷矩陣，基于一種常用的1~9標(biāo)度 方法，將判斷定量化。具體定量方法描述為:標(biāo)度為1時(shí)，表示兩元素相比，具有同樣的重要 性;標(biāo)度為3時(shí)，表示兩元素相比，前者比后者稍重要;標(biāo)度為5時(shí)，表示兩元素相比，前者比 后者明顯重要;標(biāo)度為7時(shí)，表示兩元素相比，前者比后者強(qiáng)烈重要;標(biāo)度為9時(shí)，表示兩元素 相比，前者比后者極端重要;標(biāo)度為2,4,6,8時(shí)，表示上述相鄰判斷的中間值;若元素1與」重 要性之比為(?，則元素 j與i重要性之比為Cjl= l/ClJ;
[0031] 根據(jù)表格1~9標(biāo)度方法確定步驟4.1中判斷矩陣各個(gè)元素的值，相應(yīng)特征量的權(quán) 重利用下述公式求?。?br>[0032]
[0033]式中i代表第i個(gè)三級(jí)指標(biāo)，Wi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)值。
[0034]步驟4 :基于云模型，求取加權(quán)綜合云的云重心向量，并計(jì)算加權(quán)偏離度，畫出云 圖，通過(guò)云圖對(duì)負(fù)荷進(jìn)行分類。具體包括以下子步驟：
[0035]步驟4.1 :m個(gè)指標(biāo)所反映的系統(tǒng)狀態(tài)可用1個(gè)m維綜合云來(lái)表示。當(dāng)m個(gè)性能指標(biāo)發(fā) 生變化時(shí)，該m維綜合云的形狀亦發(fā)生變化，云重心也會(huì)隨之改變。m維綜合云的重心T用m維 向量表示：
[0036] T=(Ti,T2,---,Tm)=aXb 式四
[0037]其中：Ti = aiXbi，a為云重心的位置向量，即每個(gè)指標(biāo)的分值，b為云重心的高度向 量，即每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。