基于相关因素矩阵的省级电网短期负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN109636010B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN201811406861.4

    申请日:2018-11-23

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于相关因素矩阵的省级电网短期负荷预测方法及系统,方法包括:构建历史样本日期以及待预测日相应的相关因素矩阵;其中,所述相关因素矩阵的行指标为相关地市,列指标为相关因素;所述相关因素至少包括:日类型、温度、湿度、降雨、风速;应用主成分分析法对所述相关因素矩阵进行降维,得到优化后的特征矩阵;计算与所述待预测日相应的特征矩阵与每个历史样本日期的特征矩阵的相似度;对相似度进行排序,并获取相似度最高的前N个历史样本日期的负荷曲线;根据这N个历史样本日期的相似度以及负荷曲线进行加权平均,预测所述待预测日的负荷曲线。本发明能够提高短期负荷的相似日的预测精度。

    基于相关因素矩阵的省级电网短期负荷预测方法及系统

    公开(公告)号:CN109636010A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811406861.4

    申请日:2018-11-23

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    CPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于相关因素矩阵的省级电网短期负荷预测方法及系统,方法包括:构建历史样本日期以及待预测日相应的相关因素矩阵;其中,所述相关因素矩阵的行指标为相关地市,列指标为相关因素;所述相关因素至少包括:日类型、温度、湿度、降雨、风速;应用主成分分析法对所述相关因素矩阵进行降维,得到优化后的特征矩阵;计算与所述待预测日相应的特征矩阵与每个历史样本日期的特征矩阵的相似度;对相似度进行排序,并获取相似度最高的前N个历史样本日期的负荷曲线;根据这N个历史样本日期的相似度以及负荷曲线进行加权平均,预测所述待预测日的负荷曲线。本发明能够提高短期负荷的相似日的预测精度。