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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司

摘要：本发明公开了一种风光母线负荷自适应预测方法、装置、计算机设备。其中，所述方法包括：对风光母线的负荷数据和对应的气象数据进行预处理，对该经预处理后的风光母线的负荷数据和对应的气象数据进行映射与归一化处理，对该经映射与归一化处理后的风光母线的负荷数据和对应的气象数据，进行基于模式特征匹配的日、夜负荷分割整合预测，得到最终待预测日负荷预测结果，根据该得到的最终待预测日负荷预测结果，基于粒子群算法的自适应特征权重调整，对该风光母线的负荷自进行预测。通过上述方式，能够实现针对带有分布式新能源的风光母线，在分布式新能源预测机制的不完善以及相对应实时预测气象数据缺失的情况下，能够对该风光母线进行自适应预测。

主权项：1.一种风光母线负荷自适应预测方法，其特征在于，包括：对风光母线的负荷数据和对应所述负荷数据的气象数据进行预处理；按天气类型、气温、日类型、日期跨度四类影响因素，对经预处理后的风光母线的负荷数据和对应所述负荷数据的气象数据进行映射与归一化处理；根据当地的日出日落时间，每日的负荷分割为日负荷和夜负荷，日负荷部分受分布式光伏出力影响，而夜负荷部分则不受影响；因此，模式特征向量中各特征对日负荷、夜负荷的影响程度有所不同；特征向量中各特征对日负荷的影响程度由参数向量表示，其中K表示模式特征数量，各特征对夜负荷的影响程度由参数向量表示；分别求取历史上各天与待预测日的日负荷差异度和夜负荷差异度计算公式如下： 根据如下公式将日负荷差异度和夜负荷差异度分别归一化： 选取日负荷差异度最低的前M个历史日的日负荷，通过如下公式计算待预测日的日负荷： 其中，t＝tsunrise,...,tsundown，tsunrise表示距离待预测日日出时刻最近的数据采样时刻点；tsundown表示距离待预测日日落时刻最近的数据采样时刻点；同理，针对夜负荷，选取差异度最低的前M个历史日的夜负荷，通过如下公式计算待预测日的夜负荷： 其中，t＝1,...,tsunrise,...,tsundown,....,T，tsunrise表示距离待预测日日出时刻最近的数据采样时刻点；tsundown表示距离待预测日日落时刻最近的数据采样时刻点；和将预测得到的日负荷和夜负荷按照数据点时间进行整合，即可得到最终待预测日负荷预测结果根据所述得到的最终待预测日负荷预测结果，基于粒子群算法的自适应特征权重调整，对所述风光母线的负荷自进行预测。

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