【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，尤其涉及一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法和装置。
技术介绍
1、在现货市场持续深入和新型电力系统构建的双重背景下，现有电网的电源结构、负荷特性、电网形态、技术基础、运行特性都将发生显著性变化。母线负荷预测是制定电网调度运行方式、计算线路输送能力、确保电网安全可靠经济运行的重要依据,也是电力现货市场、辅助服务市场公平性和经济性的重要保障，其精度直接影响着市场运行和市场主体的报价行为。
2、然而，现有技术针对电网系统的母线负荷预测未全面考虑到各类电力系统中各类基础数据包括温度、辐照度、风速等天气因素以及可再生能源出力等因素对于母线负荷预测的影响，又或是将母线负荷预测的计算方法过于偏向于母线负荷历史数据拟合算法，因此在净负荷产生剧烈变化时无法取得理想的精度，即针对母线负荷概率预测结果计算准确性不高。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法和装置，以实现提高母线负荷概率预测结果准确性的技术效果。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，包括以下步骤：
3、采集相应电力系统的基础数据，并对所述基础数据进行异常数据识别与修正，获得第一母线负荷数据；
4、依次通过预设的核密度估计算法和copula函数对所述第一母线负荷数据进行边缘分布估计和联合概率分布建模，继而确定所述第一母线负荷数据的联合概率密度函数；
5、通过预设的条件概率算法
6、本专利技术提供的负荷概率预测方法在采集到系统需要的基础数据后，首先将通过异常数据识别与修正方法对所述基础数据进行异常数据识别与修正，以此剔除基础数据中的异常数据，提高后续根据该基础数据进行母线负荷概率预测的准确性。同时，在对异常数据进行剔除之后，系统还将通过数据修正方法对基础数据中被剔除了异常数据的缺失值进行相应数据补充修正，以此填补剔除了异常数据后基础数据的缺失，提高了第一母线负荷数据的完整度，同时由于该填补数据为正常数据，因此也进一步提高了根据所述第一母线负荷数据进行负荷概率预测的准确性和科学性。
7、在完成了针对系统采集的基础数据的异常数据筛查之后，系统将根据筛选获得的第一负荷数据进行边缘分布估计和联合概率分布建模，获得相应的联合概率密度函数，作为后续计算确定负荷概率预测结果的数据基础。同时，首先对第一负荷数据进行边缘分布估计降低了后续联合概率分布建模的数据量，也缩小了联合概率分布建模的数据范围，进而提高了联合分布建模的准确性和效率。边缘分布估计之后，系统对估计后数据中的各种数据类型进行联合概率分布建模而非直接对其进行概率分布建模进一步提高了建模成功率和准确性。
8、在获得第一负荷数据的联合概率密度函数后，系统即可通过条件概率算法对联合概率密度函数进行进一步计算，进而获得第一负荷数据的负荷概率预测结果，即电力系统的负荷概率预测结果，并根据该负荷概率预测结果对电力系统各项运行参数进行调整。因此，本专利技术提供的负荷概率预测方法不仅提高了负荷概率预测结果的准确性和科学性，同时也进一步提高了针对电力系统总体调度方案进行调整的准确性和精准性，使得电力系统的总体调度方案更符合电力系统的实时状态。
9、作为优选例子，所述对所述基础数据进行异常数据识别与修正，获得第一负荷数据，具体为：
10、按照第一分类规律对所述基础数据进行分类，获得相应的第一数据集和第二数据集；
11、调用预设的期望值准则对所述第一数据集中的数据进行异常数据识别，获得相应的第一异常数据，同时调用预设的四分位距算法对所述第二数据集中的数据进行异常数据识别，获得相应的第二异常数据；
12、调用预设的位置修补方法根据所述第一异常数据和所述第二异常数对所述第一数据集和所述第二数据集进行数据填充，并将填充后第一数据集和填充后第二数据集汇总成所述第一母线负荷数据。
13、为了进一步提高第一负荷数据的完整性和准确性，降低后续边缘分布估计和联合概率分布建模出现故障的概率，本专利技术提供的异常数据识别和修正方法首先将基础数据按照是否符合正态分布规律分成了两种数据，并调用不同的方法对这两种不同的数据进行异常数据识别剔除。
14、通过上述两种不同的异常数据识别方法对两种不同类型的数据进行异常数据识别剔除，提高了异常数据识别的准确性以及针对性，进而也提高了后续根据第一负荷数据获得负荷概率预测结果的准确性。而对剔除异常数据后的基础数据进行数据修正和补充则提高了第一负荷数据的完整性和可靠性。
15、作为优选例子，所述依次通过预设的核密度估计算法和copula函数对所述第一母线负荷数据进行边缘分布估计和联合概率分布建模，继而确定所述第一母线负荷数据的联合概率密度函数，具体为：
16、根据核密度估计算法调用预设的核密度函数对所述第一母线负荷数据中各类负荷预测数据与母线实际负荷数据进行核密度估计，获得与所述第一母线负荷数据中各类负荷预测数据与母线实际负荷数据一一对应的边缘概率分布函数；
17、调用copula函数对若干个所述边缘概率分布函数进行联合概率分布建模，并求解构建的联合概率分布模型获得所述第一母线负荷数据中各项负荷预测数据与母线实际负荷数据之间的所述联合概率密度函数。
18、为了进一步提高负荷概率预测结果的准确性，本专利技术在计算确定系统的负荷概率预测结果之前，首先通过密度算法和理论函数算法对第一负荷数据进行联合概率密度函数构建。系统通过核密度算法对第一负荷数据进行边缘分布计算，可获得与第一负荷数据中各项数据类型一一对应的密度函数，同时上述通过边缘分布计算获得的密度函数将有效提高后续联合概率密度函数的构建效率和构建合理性。
19、在完成密度函数生成后，系统将通过copula函数对上述若干个密度函数进行联合概率分布建模，并根据上述若干个函数对构建的联合概率模型求解获得系统各项数据之间的联合概率密度函数，为后续计算获得系统的负荷概率预测结果提供数据基础。
20、作为优选例子，所述通过预设的条件概率算法对所述联合概率密度函数进行计算处理，获得相应母线负荷概率预测结果，具体为：
21、调用所述条件概率算法中的所述条件概率计算公式对所述第一母线负荷数据中各项数据之间的所述联合概率密度函数进行计算，进而确定所述第一母线负荷数据中各项数据相应预测值对应的母线负荷概率密度函数；
22、调用预设的第一置信水平计算获得对应的第一显著性水平，并根据所述第一显著性水平对所述母线负荷概率密度函数进行预测结果计算，进而获得所述母线负荷概率预测结果。
23、为了获得系统的负荷概率预测结果，本专利技术将通过条件概率计算公式对联合概率密度函数进行计算进而获得第一负荷数据中各项数据类型预测值对应的负荷概率密度函数，即多随机变量下的不同负荷概率密度函数，提高了针对第一负荷数据中各项本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，所述对所述基础数据进行异常数据识别与修正，获得第一负荷数据，具体为：
3.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，所述依次通过预设的核密度估计算法和Copula函数对所述第一母线负荷数据进行边缘分布估计和联合概率分布建模，继而确定所述第一母线负荷数据的联合概率密度函数，具体为：
4.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，所述通过预设的条件概率算法对所述联合概率密度函数进行计算处理，获得相应母线负荷概率预测结果，具体为：
5.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，在所述获得相应母线负荷概率预测结果之后，还包括：
6.一种针对电力系统的母线负荷概率预测装置，其特征在于，所述母线负荷概率预测装置包括数据采集模块、函数计算模块和结果确定模块；
7.如权利要求6所述的一种针对电力系统
8.如权利要求6所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测装置，其特征在于，所述函数计算模块依次通过预设的核密度估计算法和Copula函数对所述第一母线负荷数据进行边缘分布估计和联合概率分布建模，继而确定所述第一母线负荷数据的联合概率密度函数，具体为：
9.如权利要求6所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测装置，其特征在于，所述结果确定模块通过预设的条件概率算法对所述联合概率密度函数进行计算处理，获得相应母线负荷概率预测结果，具体为：
10.如权利要求6所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测装置，其特征在于，所述母线负荷概率预测装置还包括结果评价模块；
...【技术特征摘要】
1.一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，所述对所述基础数据进行异常数据识别与修正，获得第一负荷数据，具体为：
3.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，所述依次通过预设的核密度估计算法和copula函数对所述第一母线负荷数据进行边缘分布估计和联合概率分布建模，继而确定所述第一母线负荷数据的联合概率密度函数，具体为：
4.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，所述通过预设的条件概率算法对所述联合概率密度函数进行计算处理，获得相应母线负荷概率预测结果，具体为：
5.如权利要求1所述的一种针对电力系统的母线负荷概率预测方法，其特征在于，在所述获得相应母线负荷概率预测结果之后，还包括：
6.一种针对电力系统的母线负荷概率预测装...
【专利技术属性】
技术研发人员：段秦尉，潮铸，陈卉灿，付聪，左剑，杨韵，钟雅珊，杨民京，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：
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