申请/专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司

申请日：2022-12-25

公开（公告）日：2023-03-21

公开（公告）号：CN115833114A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.04.07#实质审查的生效;2023.03.21#公开

摘要：本发明公开了一种考虑区间优化的KDE‑GRU负荷区间预测方法，包括以下步骤：1.获得某地区历史负荷数据；2.计算相邻时刻负荷功率差值；3.采用MEMD算法同时将负荷变化量ΔPt和基础负荷Pt分解为两组K个负荷分量；4.基于KDE法建立ΔP1区间预测模型；5.基于GRU网络建立重构分量ΔP2点预测模型；6.叠加高频分量ΔP1区间预测结果[ΔP1,min,ΔP1,max]和重构分量ΔP2点预测结果ΔP′2t获得负荷变化量的预测区间；7.基于区间优化系数建立预测区间优化模型；本发明的预测方法在分析负荷时序相关性的基础上，计算负荷序列的差分量将其分为基础负荷和负荷变化量两部分，精准定义区间边界优化系数，基于GRU网络建立区间边界优化系数的预测模型对初始预测结果进行优化。

主权项：1.一种考虑区间优化的KDE-GRU负荷区间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：获得某地区历史负荷数据，为经固定时间间隔采集到的实际负荷数据，为一个带时刻标签的负荷值的时间序列数据，一条历史负荷数据的时长为一天；第二步：计算相邻时刻负荷功率差值，将原始负荷拆分为基础负荷Pt和负荷变化量ΔPt两部分，计算公式如式1所示：ΔPt＝Pt+1-Pt1式中，Pt表示t时刻的电力负荷功率；Pt+1表示t+1时刻的电力负荷功率；ΔPt表示t+1时刻相对于t时刻的负荷变化量；第三步：采用MEMD算法同时将负荷变化量ΔPt和基础负荷Pt分解为两组K个负荷分量Mode1,Mode2,…,ModeK；将第一个分量作为高频分量分别记为ΔP1和P1，剩余分量分别叠加为重构分量记为ΔP2和P2；第四步：基于KDE法建立ΔP1区间预测模型；第五步：基于GRU网络建立重构分量ΔP2点预测模型；第六步：基于式3叠加高频分量ΔP1区间预测结果[ΔP1,min,ΔP1,max]和重构分量ΔP2点预测结果ΔP′2t获得负荷变化量的预测区间，并按照式1进一步计算训练集和测试集的负荷初始预测区间[PL,t,Pu,t]； 式中，ΔPmin,t和ΔPmax,t分别为t时刻负荷变化量的预测下界和预测上界；第七步：基于区间优化系数建立预测区间优化模型，具体包括以下步骤：步骤7.1：按照式4-5计算训练集的区间边界优化系数w1,t和w2,t； 式中，Ps,t为t时刻负荷实际值，Pu,t和PL,t分别表示t时刻负荷初始预测上界和初始预测下界，b1,t和b2,t分别表示t时刻上界比值和下界比值，w1,t和w2,t分别表示t时刻区间上界优化系数和下界优化系数，k1和k2分别表示区间上界约束因子和下界约束因子，其值满足0k1≤1，k2≥1，可根据经验人为设置；步骤7.2：基于GRU网络分别建立区间边界优化系数的预测模型，得到测试集的区间边界优化系数预测值；步骤7.3：结合第五步的初始预测区间[PL,t,Pu,t]和步骤7.2的区间边界优化系数预测值，按照式6计算优化后的负荷预测区间； 式中，w′1,t和w′2,t分别表示t时刻区间上界优化系数和下界优化系数的预测值；P′u,t和P′L,t分别表示t时刻优化后的负荷预测上界和预测下界。

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