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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;沈阳工业大学;国家电网有限公司

摘要：一种电网负荷预测方法涉及一种基于大数据与部分可观测马尔可夫决策过程的电网负荷检验及预测策略的研究。它以电网数据中心采集的负荷历史数据为基础，同时考虑负荷类型的分类：如低谷类负荷和可转移类负荷，以部分可观测马尔可夫决策过程为目标函数，结合正交匹配跟踪算法，建立数学模型并进行现时负荷分析、校验以及短时负荷预测，生成日前负荷分析报告。这一研究使得电网负荷校验以及短时电网负荷预测得以实现，调度中心可根据结果对收集到的负荷数据进行校验及对部分可控负荷进行有效日前调度，从而实现用户和电网最优经济运行。

主权项：1.一种电网负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1数据提取对要分析电网负荷进行负荷曲线提取，并对其进行初步分类，以功率大小进行第一步分类：功率小于等于50kW为中等功率用户，功率大于50kW小于等于100kW为大功率用户，功率大于100kW为超大功率用户；2建立目标函数根据第一步，分类结果提取的同类型用户数据，建立基于部分可观测马尔可夫决策过程与正交匹配追踪算法的电网负载模型：拟定目标用户负荷s，估算一系列同组其他负荷，公式1 Xk为目标负荷曲线，k为用户负荷编号，Xk用户负荷曲线；使得公式2最小，并且f为线性函数 找到X1在用户负荷s下的最大相关性r，如公式3 xi是欲选取用户目标负荷；计算公式4 α是比例系数；计算公式5res＝s-xi·αi5res是残差值；计算出结果后，将公式5结果设为新的s值，并重复公式2、3、4、5步骤；当f为非线性函数时，对公式1中各个负荷创建基础函数g1、g2、...、gm，应用正交匹配跟踪算法对非线性基础函数进行线性回归计算，如公式6 对s采用经验模态分解EmpiricalModeDecomposition，简称EMD，对s曲线分段极大值、极小值点分别做曲线，然后取极大值、极小值的平均值形成固有模态函数1，对固有模态函数1进行上述分解，形成固有模态函数2，重复上述步骤，形成得固有模态函数3、4、5，并将其固有模态函数1、2、3、4、5作为基础函数；将各负荷Xk的各自固有模态函数1作为第一组数据，将此组数据通过OMP算法计算出第一个非线性基础函数g1，公式如下7、8： 用此方法，分别计算出其他基础函数值g2、...、g5；由此POMDP方法生成的负荷预测曲线可与目标实际负荷曲线进行对比，用来检验目标负荷是否存在用电行为异常现象；3短期负荷预测根据历史数据100天为一个数据窗口，采用建立的负荷模型，对其窗口后一至两天的电网用户负荷进行预测，并依预测结果的实际数据对窗口内数据进行更新，从而实现短期电网用户负荷预测；4负荷分类以数据采样周期5分钟一次为例，形成用户负荷曲线；当用户负荷在连续6个及以上采样周期中，负荷功率小于同组平均负荷功率2倍或以上，或者负荷功率大于等于平均负荷5倍或以上时，将此负荷归类为低谷负荷；以数据采样周期5分钟一次为例，形成用户负荷曲线；当用户负荷值P1与前一周期负荷值P0增长率如公式9： 当增长率R大于等于0.2或者小于等于-0.2时，定义为有可转移负荷启动或者停止；将在此时间段内增长或减少的负荷定义为可转移负荷。

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