特殊负荷对日负荷的相关性分析方法.pdf

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1、第28卷第7期电力系统及其自动化学报Vo1．28No．72016年7月ProceedingsoftheCSU—EPSAJu1．2016特殊负荷对日负荷的相关性分析方法于浩祺，金小明。，姚建刚(1．湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082；2．南方电网科学研究院，广州510080)摘要：针对由于特殊负荷的不确定性导致不准确的日负荷预测，本文提出～一了一～一～一种_一董基一～于～灰一一色一关联一～一分～一析一和模糊推理的相关性分析方法。根据不同特殊负荷对Et负荷的影响因素的本质不同，将特殊负荷进行分类，

2、并将特殊负荷的影响因素作为联系特殊负荷与日负荷的中间变量。该方法可以很好地实现特殊负荷对日负荷的相关性分析，进而得到相关性数据，为日负荷预测提供有效的依据。通过对某地区电力部门的历史数据进行验证，证明了该方法的准确性。关键词：特殊负荷；日负荷；相关性分析；灰色关联分析；模糊推理法中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—8930(2016)07—0042—05DOI：10．39690．issn．1003—8930．2016。07。008CorrelationAnalysisforSpeci

3、alLoadtoDailyLoadYUHaoqi，JINXiaoming，YAOJianga．ng(1．SchoolofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，China；2．CSGTechnologyScientificResearchInstitute，Guangzhou510080，China)．～A一略．～一．一㈨一一一出一～～_～三_一蓦一一日负荷预测是指提前对未来一天甚至几天的关联，具有不同程度的相

4、关性。日负荷进行估计，是短期负荷预测中的重要组成部目前相关性分析主要集中在单一或者几个影分，是电网制定运行方式和实现优化运行的主要依响因素对Et负荷的相关性分析，并没有比较系统地据⋯。在日负荷预测中可将日负荷分解为基本负荷考虑多种影响因素共同对日负荷的综合作用。文和特殊负荷-。基本负荷即在较长持续时间内保持献[7—8]主要研究了气象因素对日负荷的影响，文献一定总量，具有某种总的发展趋势，具有一定的稳『91主要研究了节假日因素对日负荷的影响，文献定性、周期性和季节性；而特殊负荷在本文中主要『101主要研究

5、了季节因素对日负荷的影响。其实这考虑分为空调负荷、节假Et负荷、事故灾害负荷、工些影响因素是导致特殊负荷变化的根本原因，因此业非正常冲击负荷等，由于特殊负荷的不稳定性、在进行特殊负荷对日负荷相关性分析的时候，可以非周期性、随机性，导致日负荷预测的不准确性，因将特殊负荷的影响因素作为联系特殊负荷与日负此特殊负荷对Et负荷的相关性分析就显得尤为重荷的中间变量，从而进行特殊负荷对日负荷的相关要。对日负荷产生影响的因素主要是人们的生产性分析。和生活，它们又受到天气因素、人体舒适度、节假日针对以上情况，本文利用特

6、殊负荷及其相关影T业开停工状况、突发事故、工业非正常冲击负荷响因素的历史数据，对其进行数据挖掘”，分析各等因素的重要影响1。因此这些因素与日负荷相特殊负荷的影响因素与日负荷特性的关联特性，得收稿日期：2015一O卜30；修回日期：2016一Ol一06基金项目：南方电网公司科技资助项目(K—ZB201卜033)第28卷于浩祺等：特殊负荷对日负荷的相关性分析方法·43·到其相关性数据，进而将这些影响因素作为联系特工比例、突发事件比例、工业冲击比例，将这9类因殊负荷与日负荷的中间变量，可以构建出特殊负荷素依次

7、用向量，I、，2、，3、，4、，5、，6、，7、，8、，9表示。对日负荷的相关性分析的模型，为日负荷预测提供2．2灰色关联法分析的运用良好而有效的依据，从而进行更精确的日负荷预测。灰色关联分析是一种多因素统计分析方法，以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来描述因l相关性分析方法的设计思想素之间关系的强弱、大小和次序u“。其关键是计首先，采集电网历史日负荷数据及其对应的特算关联度，通常采用距离分析法进行关联度的分析殊负荷和影响因素信息，将特殊负荷分为空调负计算。其基本思想是，选择最优和最劣的样本作为荷、

8、节假日负荷、事故灾害负荷、工业非正常冲击负参考样本，计算各个样本离参考样本的距离，从而荷等，根据不同特殊负荷的特点，分析这类特殊负确定各个影响因素与负荷曲线的关联度。灰色关荷对日负荷的几种主要影响因素，得到其相应的影联法有如下几个基本步骤。响因子序列，，分别根据影响因子对日负荷的影响(1)用矩阵表示影响因素的关联因素样本，即程度，将其模糊化，建立含有这几种影响因素的模⋯]糊分类器；其次，采用灰色关联分析法得到各影响X=；il(1)⋯因素与日