基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法

基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法
【專利摘要】一種基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法。其包括獲取歷史電力負荷數據，確定單項預測模型；計算預測精度；計算新鮮預測精度；計算新鮮預測有效度；對新鮮預測有效度進行歸一化處理，得到歸一化系數；計算歸一化系數的篩選閾值；對m種單項預測模型進行篩選，由此完成對各單項預測模型的篩選等步驟。本發明方法基于新鮮預測有效度，建立了電力負荷組合預測方法篩選標準，對各單項預測模型進行篩選，剔除不適合的單項預測模型，保留適合的單項預測模型。電力負荷組合預測方法利用篩選后的各單項預測模型進行電力負荷預測，能夠有效提高預測精度。
【專利說明】
基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法
技術領域
[0001] 本發明屬于電網規劃運行技術領域，特別是涉及一種基于新鮮預測有效度的電力 負荷組合預測篩選方法。
【背景技術】
[0002] 電力負荷預測是電網擴展規劃、調度運行、電源建設的重要決策依據，對于保障電 網安全、經濟、優質運行具有重要意義。隨著電力體制改革的深入進行，電力市場化改革重 啟，對于電力企業的市場化運行，提高電力負荷的中長期預測精度是電網經濟安全運行的 重要保障。組合預測方法能夠利用各個單項預測模型的優點及包含的有用信息，減少單項 預測模型帶來的預測風險。但是如何合理去除誤差較大的單項預測模型，從而提高組合預 測方法的準確度，尚需進一步的研究和探索。

【發明內容】

[0003] 為了解決上述問題，本發明的目的在于提供一種基于新鮮預測有效度電力負荷組 合預測篩選方法。
[0004] 為了達到上述目的，本發明提供的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選 方法包括按順序執行的下列步驟：
[0005] 步驟1)獲取歷史電力負荷數據Xt的N期歷史序列{&4=1，2，-，}，然后確定待篩 選的m種單項預測模型，令 Xlt為第i種預測模型第t期預測值，t = l，2，-_N，i = l，2，~m;
[0006] 步驟2)計算第i種預測模型第t期預測值的預測精度alt，對于第i種單項預測模型， 能夠得到預測精度序列{ai t，t = l，2,…N};
[0007] 步驟3)利用上述預測精度alt計算第i種預測模型第t期預測值的新鮮預測精度 & it ；
[0008] 步驟4)利用上述新鮮預測精度Y lt計算第i種預測模型的新鮮預測有效度Μ/ ;
[0009] 步驟5)對第i種預測模型的新鮮預測有效度Μ/進行歸一化處理，得到歸一化系數 ki；
[0010] 步驟6)計算上述歸一化系數的篩選閾值該閾值為參與篩選的單項預測模型個 數的倒數；
[0011] 步驟7)對m種單項預測模型進行篩選，如果其歸一化系數&>#,則在組合預測模 型中保留該單項預測模型；如果，在組合預測模型中剔除該單項預測模型，由此完成 對各單項預測模型的篩選。
[0012] 在步驟2)中，所述的預測精度alt由下式計算：
[0013]
[0014] 其中elt為第i種預測模型第t期預測值Xlt的預測誤差：
[0015]
[0016] 在步驟3)中，所述的新鮮預測精度a' it由下式定義和計算：
[0017]
[0018] 其中，為新鮮度函數;ait為預測精度。 ! /-I
[0019] 在步驟4)中，所述的新鮮預測有效度M/由下式計算：
[0020] Mi7 =E(a7 it) (1-〇(87 it) )i = 1,2, ··· ,m
[0021] 上式中，EWh)為第i種預測模型新鮮預測精度序列{&1〇=1，2，~《的期望值， ?(a 7 it)為其均方差：
[0022]
[0023]
[0024] 在步驟5)中，所述的歸一化系數ki由下式計算：
[0025]
[0026] 其中，M/為新鮮餓測有效度。
[0027] 本發明提供的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法的有益效果：
[0028] 與現有電力負荷組合預測篩選方法相比，本方法引入新鮮度函數，定義了新鮮預 測有效度，克服了沒有區別對待不同歷史階段預測精度的缺點，符合越接近預測點的負荷 變化對負荷預測的準確性影響越大的實際情況。本方法基于新鮮預測有效度，建立了電力 負荷組合預測方法篩選標準，對各單項預測模型進行篩選，剔除不適合的單項預測模型，保 留適合的單項預測模型。電力負荷組合預測方法利用篩選后的各單項預測模型進行電力負 荷預測，能夠有效提高預測精度。
【附圖說明】
[0029] 圖1為本發明提供的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法的流程 圖。
【具體實施方式】
[0030] 下面結合附圖和具體實施例對本發明提供的基于新鮮預測有效度的電力負荷組 合預測篩選方法進行詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用于解釋本發明，并 不用于限定本發明。
[0031] 如圖1所示，本發明提供的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法包 括按順序執行的下列步驟：
[0032] 步驟1)獲取歷史電力負荷數據Xt的N期歷史序列{^4=1，2，-，}，然后確定待篩 選的m種單項預測模型，令 Xlt為第i種預測模型第t期預測值，t = l，2，-_N，i = l，2，~m;
[0033] 步驟2)計算第i種預測模型第t期預測值的預測精度alt，對于第i種單項預測模型， 能夠得到預測精度序列{ait，t = l，2,…N};
[0034] 步驟3)利用上述預測精度alt計算第i種預測模型第t期預測值的新鮮預測精度 B it ；
[0035] 步驟4)利用上述新鮮預測精度Y lt計算第i種預測模型的新鮮預測有效度姐'； [0036]步驟5)對第i種預測模型的新鮮預測有效度1 /進行歸一化處理，得到歸一化系數 ki；
[0037] 步驟6)計算上述歸一化系數的篩選閾值￡，該閾值為參與篩選的單項預測模型個 數的倒數；
[0038] 步驟7)對m種單項預測模型進行篩選，如果其歸一化系數& ，則在組合預測模 型中保留該單項預測模型；如果<i，在組合預測模型中剔除該單項預測模型，由此完成 對各單項預測模型的篩選。
[0039] 在步驟2)中，所述的預測精度ait由下式計算：
[0040]
[0041] 其中elt為第i種預測模型第t期預測值Xlt的預測誤差：
[0042] U.
V-1.. ~Λα)!Λ, ^ 1
[0043] 在步驟3)中，所述的新鮮預測精度a' it由下式定義和計算：
[0044]
[0045] 其中為新鮮度函數;ait為預測精度；
[0046] 在步驟4)中，所述的新鮮預測有效度M/由下式計算：
[0047] Mi7 =E(a7 it) (1-〇(87 it) )i = 1,2, ··· ,m
[0048] 上式中，EWJ為第i種預測模型新鮮預測精度序列{&1〇=1，2，~《的期望值， ?(a 7 it)為其均方差：
[0051]此步驟中引入了新鮮度函數，定義了新鮮預測有效度;新鮮度函數是數據挖掘中
[0049]
[0050] 的一個概念，用來表述數據在挖掘中所受到的重視程度，越是新近產生的數據，越應該受到 重視;在電力負荷預測中，越是接近預測點的負荷變化，對負荷未來的發展趨勢貢獻越大， 在表征預測有效度時引入新鮮度函數，與預測中"近大遠小"的原則相一致，越是新近產生 的數據，在新鮮預測有效度中比重越大，有利于反應單項預測方法的預測準確性，有利于篩 選出符合發展趨勢的單項預測方法。
[0052] 在步驟5)中，所述的歸一化系數ki由下式計算：
[0053]
[0054]其中，為新鮮預測有效度。
[0055]以上所述僅為本發明的較佳實施實例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的 精神和原則之內所做的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。 [0056]本發明提供的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法基于電力系統 負荷預測"近大遠小"的原則，在預測有效度的概念中引入新鮮度函數，定義新鮮預測有效 度，克服了預測有效度沒有區別對待不同歷史階段預測精度的缺點，量化不同時刻預測誤 差對預測準確性的影響，建立了電力負荷組合預測方法篩選準則，篩選各個單項預測模型。 電力負荷組合預測利用篩選后的各單項預測模型進行負荷預測，能夠有效提高中長期電力 系統負荷的預測準確性。
【主權項】
1. 一種基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法，其特征在于:所述的基于 新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法包括按順序執行的下列步驟： 步驟1)獲取歷史電力負荷數據Xt的N期歷史序列{xt，t = l，2，…N}，然后確定待篩選的m 種單項預測模型，令xit為第i種預測模型第t期預測值，t = 1，2，···N，i = 1，2，…m; 步驟2)計算第i種預測模型第t期預測值的預測精度ait，對于第i種單項預測模型，能夠 得到預測精度序列{ait，t = 1，2，…N}; 步驟3)利用上述預測精度ait計算第巧巾預測模型第t期預測值的新鮮預測精度曰/It; 步驟4)利用上述新鮮預測精度a/ It計算第巧巾預測模型的新鮮預測有效度Μ/1; 步驟5)對第i種預測模型的新鮮預測有效度Μ/1進行歸一化處理，得到歸一化系數ki; 步驟6)計算上述歸一化系數的篩選闊值該闊值為參與篩選的單項預測模型個數的 倒數； 步驟7)對m種單項預測模型進行篩選，如果其歸一化系數^>1，則在組合預測模型中 保留該單項預測模型；如果A,<A'，在組合預測模型中剔除該單項預測模型，由此完成對各 單項預測模型的篩選。2. 根據權利要求1所述的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法，其特征 在于:在步驟2)中，所述的預測精度ait由下式計算：其中eit為第巧巾預測模型第t期預測值xit的預測誤差：3. 根據權利要求1所述的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法，其特征 在于:在步驟3)中，所述的新鮮預測精度a/ It由下式定義和計算：其中為新鮮度函數;ait為預測精度。4. 根據權利要求1所述的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法，其特征 在于:在步驟4)中，所述的新鮮預測有效度1由下式計算： M' i = E(a' it)(l-〇(a' it))i = l，2,... ,m 上式中，EU^it)為第i種預測模型新鮮預測精度序列{ait，t = l，2,…N}的期望值，ο (曰/It)為其均方差：5.根據權利要求1所述的基于新鮮預測有效度的電力負荷組合預測篩選方法，其特征 在于:在步驟5)中，所述的歸一化系數ki由下式計算：其中，為新鮮預測有效度。
【文檔編號】G06Q10/04GK105976050SQ201610278238
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年4月27日
【發明人】宣文博, 丁承第, 雷錚, 王魁, 李媛媛, 閆大威, 周進, 宋佳, 梁群, 毛華
【申請人】國網天津市電力公司, 國家電網公司