CN107730045B - 一种基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法 - Google Patents

一种基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法，包括如下步骤：收集负荷周边的历史环境数据，通过选择变量法挖掘出负荷与气温的影响关系；将连续动力学***离散化，修正气温T′与实际气温T之间的滞后关系，并最终计算得出考虑气温、基线负荷参数的离散惯性动力学***模型；利用粒子群算法计算得出惯性动力学***模型关键参数；利用惯性动力学***模型对实际气温T进行修正获得修正气温T′，再将修正气温T′代替实际气温T作为负荷预测的输入量，获得精确的基线负荷预测。该基线负荷热惯性修正方法通过建立基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正模型，根据优化得到的参数与历史实际的气温就可得到修正后的气温。

Description

一种基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法
技术领域
本发明涉及一种基线负荷热惯性修正方法，尤其是一种基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法。
背景技术
在众多影响预测负荷的因素中，温度是一种重要的影响因素，因为电力负荷对温度极其敏感，温度升高，负荷升高，反之亦然。在夏季，负荷还受到热惯性的作用。热惯性具体体现在负荷的变化滞后于温度的变化，导致热惯性的原因有以下两个方面：
(1)由于建筑物的保温效应，室内温度滞后于室外温度的变化；
(2)人的用电行为相对于环境变化有一定滞后，当气温突然升高时，人们需要为高温天的到来做准备。
因此，有必要在负荷预测中考虑负荷的这种热惯性，从而增强预测精度。
发明内容
本发明要解决的技术问题是现有的负荷温度测量精度受到热惯性影响，导致无法精确预测负荷温度。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，收集负荷周边的历史环境数据，通过选择变量法挖掘出负荷与气温的影响关系；
步骤2，将连续动力学***离散化，修正气温T′与实际气温T之间的滞后关系，该滞后关系用一阶惯性环节描述为：
Figure BDA0001440091840000011
式中，T(s)和T′(s)分别是输入与输出，h为时间常数，再利用拉普拉斯逆变换与离散化的方法得出离散条件下的时域迭代表达式为：
Figure BDA0001440091840000012
式中，hs是离散***的采样周期，T(n)与T′(n)分别是一阶惯性环节在第n个采样周期的输入与输出，再令
Figure BDA0001440091840000013
得到：
T′(n)＝kT′(n-1)+(1-k)T(n)
再令T′(0)＝0，对上式通过迭代计算得出考虑气温、基线负荷参数的离散惯性动力学***模型为：
T′(n)＝kn-1(1-k)T(1)+kn-2(1-k)T(2)+…+k(1-k)T(n-1)+(1-k)T(n)
式中，T(n)表示当天的实际最高气温，T(n-1)表示前一天的实际最高气温，T(2)表示前n-2 天的实际最高气温，T(1)表示前n-1天的实际最高气温；
步骤3，利用粒子群算法计算得出惯性动力学***模型关键参数k，粒子群算法的优化目标是使得负荷与修正的气温相关性系数最大，即：
Min-COR(P,T′)
式中，P是基线负荷，T′是修正后的气温，函数COR为相关系数；
步骤4，利用惯性动力学***模型对实际气温T进行修正获得修正气温T′，再将修正气温T′代替实际气温T作为负荷预测的输入量，获得精确的基线负荷预测。
作为本发明的进一步限定方案，步骤3中，利用粒子群算法的具体步骤为：
步骤3.1，随机初始化种群中各粒子的位置和速度；
步骤3.2，评价每个微粒的适应度，将当前各微粒的位置和适应值存储在各微粒的个体极值中，将所有个体极值中适应值最优个体的位置和适应值存储于全局最优解中；
步骤3.3，用更新公式更新粒子的速度和位置，更新公式为：
vi,j(t+1)＝wvi,j(t)+c1r1[pi,j-xi,j(t)]+c2r2[pg,j-xi,j(t)]
xi,j(t+1)＝xi,j(t)+vi,j(t+1),j＝1,2,…n
式中：设定n维搜索空间中的第i个粒子的位置和速度分别为Xi＝(xi,1xi,2…xi,n)和Vi＝(vi,1 vi,2…vi,n)，个体极值Pi＝(pi,1pi,2…pi,n)，全局最优解为Pg，w为惯性权重，c1和c2为正的学习因子，r1和r2为0到1之间的随机数；
步骤3.4，对每个微粒将其适应值和其经历过的最好位置作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置，否则最好位置不变；
步骤3.5，比较当前所有个体极值和全局最优解的值，更新全局最优解；
步骤3.6，若满足停止条件，停止条件为预设的运算精度或迭代次数，搜索停止，输出结果，否则返回步骤3.3继续搜索。
作为本发明的进一步限定方案，步骤2中，n取3～5。
本发明的有益效果在于：(1)利用收集的负荷周边的历史环境数据能够较准确地描述负荷随气温变化的滞后关系；(2)建立了考虑热惯性的基线负荷修正模型，由于修正气温T′考虑了热惯性，其与负荷P具有较高的线性程度，将修正气温T′代替实际气温作为负荷预测的输入量，能够显著提高基线负荷预测精度。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的修正前的气温散点图；
图3为本发明的修正后的气温散点图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供的基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法，包括如下步骤：
步骤1，收集负荷周边的历史环境数据，通过选择变量法挖掘出负荷与气温的影响关系，其中历史环境数据主要收集某一地区的负荷、气温、降雨量、湿度、风力、日期类型等历史数据，用于分析负荷的主要影响因素，在确定其它影响因素的前提下挖掘负荷-气温的关系；
步骤2，将连续动力学***离散化，修正气温T′与实际气温T之间的滞后关系，该滞后关系用一阶惯性环节描述为：
Figure BDA0001440091840000031
式中，T(s)和T′(s)分别是输入与输出，h为时间常数，再利用拉普拉斯逆变换与离散化的方法得出离散条件下的时域迭代表达式为：
Figure BDA0001440091840000032
式中，hs是离散***的采样周期，T(n)与T′(n)分别是一阶惯性环节在第n个采样周期的输入与输出，再令
Figure BDA0001440091840000033
得到：
T′(n)＝kT′(n-1)+(1-k)T(n)
再令T′(0)＝0，对上式通过迭代计算得出考虑气温、基线负荷参数的离散惯性动力学***模型为：
T′(n)＝kn-1(1-k)T(1)+kn-2(1-k)T(2)+…+k(1-k)T(n-1)+(1-k)T(n)
式中，T(n)表示当天的实际最高气温，T(n-1)表示前一天的实际最高气温，T(2)表示前n-2 天的实际最高气温，T(1)表示前n-1天的实际最高气温；
对公式T′(n)＝kT′(n-1)+(1-k)T(n)迭代计算的具体步骤为：
T′(n-1)＝kT′(n-2)+(1-k)T(n-1)
T′(n-2)＝kT′(n-3)+(1-k)T(n-2)
……
T′(3)＝kT′(2)+(1-k)T(3)
T′(2)＝kT′(1)+(1-k)T(2)
T′(1)＝kT′(0)+(1-k)T(1)
令式T′(1)＝kT′(0)+(1-k)T(1)中T′(0)＝0，则：
T′(1)＝(1-k)T(1)
从下往上代入，即得到：
T′(2)＝k(1-k)T(1)+(1-k)T(2)
T′(3)＝k2(1-k)T(1)+k(1-k)T(2)+(1-k)T(3)
最终可以得到考虑气温、基线负荷参数的离散惯性动力学***模型为：
T′(n)＝kn-1(1-k)T(1)+kn-2(1-k)T(2)+…+k(1-k)T(n-1)+(1-k)T(n)；
步骤3，利用粒子群算法计算得出惯性动力学***模型关键参数k，粒子群算法的优化目标是使得负荷与修正的气温相关性系数最大，即：
Min-COR(P,T′)
式中，P是基线负荷，T′是修正后的气温，函数COR为相关系数；
步骤4，利用惯性动力学***模型对实际气温T进行修正获得修正气温T′，再将修正气温T′代替实际气温T作为负荷预测的输入量，获得精确的基线负荷预测。
其中，步骤3中，利用粒子群算法的具体步骤为：
步骤3.1，随机初始化种群中各粒子的位置和速度；
步骤3.2，评价每个微粒的适应度，将当前各微粒的位置和适应值存储在各微粒的个体极值中，将所有个体极值中适应值最优个体的位置和适应值存储于全局最优解中；
步骤3.3，用更新公式更新粒子的速度和位置，更新公式为：
vi,j(t+1)＝wvi,j(t)+c1r1[pi,j-xi,j(t)]+c2r2[pg,j-xi,j(t)]
xi,j(t+1)＝xi,j(t)+vi,j(t+1),j＝1,2,…n
式中：设定n维搜索空间中的第i个粒子的位置和速度分别为Xi＝(xi,1xi,2…xi,n)和Vi＝(vi,1 vi,2…vi,n)，个体极值Pi＝(pi,1pi,2…pi,n)，全局最优解为Pg，w为惯性权重，c1和c2为正的学习因子，r1和r2为0到1之间的随机数；
步骤3.4，对每个微粒将其适应值和其经历过的最好位置作比较，如果较好，则将其作为当前的最好位置，否则最好位置不变；
步骤3.5，比较当前所有个体极值和全局最优解的值，更新全局最优解；
步骤3.6，若满足停止条件，停止条件为预设的运算精度或迭代次数，搜索停止，输出结果，否则返回步骤3.3继续搜索。
其中，在实际情况中，气温的累积效应与近几天的气温关系比较密切，因此步骤2中，n 取3～5；优选为4，即n＝4，则：
T′(4)＝(1-k)T(4)+k(1-k)T(3)+k2(1-k)T(2)+k3(1-k)T(1)
本实施方式将上式作为考虑气温、基线负荷参数的离散惯性动力学***模型，根据优化得到的参数与历史实际的气温就可得到修正后的气温。
如图2和3所示，对比两幅图可以看出，修正气温后图3的散点分布更为集中，说明线性程度更好，进一步说明建立基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正模型的必要性。

Claims (3)

1.一种基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法，其特征在于，根据考虑气温、基线负荷参数的离散惯性动力学***模型，建立基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正模型，根据优化得到的参数与历史实际的气温就得到修正后的气温；包括如下步骤：
步骤1，收集负荷周边的历史环境数据，通过选择变量法挖掘出负荷与气温的影响关系；
步骤2，将连续动力学***离散化，修正气温T′与实际气温T之间的滞后关系，该滞后关系用一阶惯性环节描述为：
Figure FDA0004228661800000011
式中，T(s)和T′(s)分别是输入与输出，h为时间常数，再利用拉普拉斯逆变换与离散化的方法得出离散条件下的时域迭代表达式为：
Figure FDA0004228661800000012
式中，hs是离散***的采样周期，T(n)与T′(n)分别是一阶惯性环节在第n个采样周期的输入与输出，再令
Figure FDA0004228661800000013
得到：
T′(n)＝kT′(n-1)+(1-k)T(n)
再令T′(0)＝0，对上式通过迭代计算得出考虑气温、基线负荷参数的离散惯性动力学***模型为：
T′(n)＝kn-1(1-k)T(1)+kn-2(1-k)T(2)+…+k(1-k)T(n-1)+(1-k)T(n)
式中，T(n)表示当天的实际最高气温，T(n-1)表示前一天的实际最高气温，T(2)表示前n-2天的实际最高气温，T(1)表示前n-1天的实际最高气温；
步骤3，利用粒子群算法计算得出惯性动力学***模型关键参数k，粒子群算法的优化目标是使得负荷与修正的气温相关性系数最大，即：
Min-COR(P,T′)
式中，P是基线负荷，T′是修正后的气温，函数COR为相关系数；
步骤4，利用惯性动力学***模型对实际气温T进行修正获得修正气温T′，再将修正气温T′代替实际气温T作为负荷预测的输入量，获得精确的基线负荷预测。
2.根据权利要求1所述的基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法，其特征在于，步骤3中，利用粒子群算法的具体步骤为：
步骤3.1，随机初始化种群中各粒子的位置和速度；
步骤3.2，评价每个微粒的适应度，将当前各微粒的位置和适应值存储在各微粒的个体极值中，将所有个体极值中适应值最优个体的位置和适应值存储于全局最优解中；
步骤3.3，用更新公式更新粒子的速度和位置，更新公式为：
vi,j(t+1)＝wvi,j(t)+c1r1[pi,j-xi,j(t)]+c2r2[pg,j-xi,j(t)]
xi,j(t+1)＝xi,j(t)+vi,j(t+1),j＝1,2,…n
式中：设定n维搜索空间中的第i个粒子的位置和速度分别为Xi＝(xi,1xi,2…xi,n)和Vi＝(vi,1vi,2…vi,n)，个体极值Pi＝(pi,1pi,2…pi,n)，全局最优解为Pg，w为惯性权重，c1和c2为正的学习因子，r1和r2为0到1之间的随机数；
步骤3.4，对每个微粒将其适应值和其经历过的最优位置作比较，如果较优，则将其作为当前的最优位置，否则最优位置不变；
步骤3.5，比较当前所有个体极值和全局最优解的值，更新全局最优解；
步骤3.6，若满足停止条件，停止条件为预设的运算精度或迭代次数，搜索停止，输出结果，否则返回步骤3.3继续搜索。
3.根据权利要求1所述的基于离散惯性动力学***的基线负荷热惯性修正方法，其特征在于，步骤2中，n取3～5。
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