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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司计量中心

摘要：本发明公开了一种基于天气参数的电力负荷预测方法、装置及移动终端，所述方法包括：获取第一天气参数集和电力负荷数据集，并计算电力负荷数据集分别与第一天气参数集、第二天气参数集之间的相关系数；其中，第二天气参数集是根据第一天气参数集中多个第一天气参数之间的耦合关系而计算获得；根据相关系数，从第一天气参数集、第二天气参数集中获取最优天气参数；将最优天气参数和电力负荷数据集输入预设的电力负荷预测模型中，以得到基于天气参数的电力负荷预测结果。采用本发明实施例能提高基于天气参数的电力负荷预测的准确性。

主权项：1.一种基于天气参数的电力负荷预测方法，其特征在于，包括：获取第一天气参数集和电力负荷数据集，并计算所述电力负荷数据集分别与所述第一天气参数集、第二天气参数集之间的相关系数；其中，所述第二天气参数集是根据所述第一天气参数集中多个第一天气参数之间的耦合关系而计算获得；所述第一天气参数为单一天气参数，包括：干球温度、相对湿度、风速和露点温度；所述第二天气参数为综合天气参数，包括：有效温度、温湿指标、风冷却指标；多个第一天气参数之间的耦合关系由以下公式表示： WCI＝13.12+0.6215T-11.37V0.16+0.3965TV0.16；其中，ET为有效温度，HI为温湿指标，WCI为风冷却指标；T为干球温度℃，RH为相对湿度％，V为风速ms，T_dew为露点温度K；通过上述用于表示第一天气参数之间的耦合关系的公式，计算得到第二天气参数；根据所述相关系数，从所述第一天气参数集、所述第二天气参数集中获取最优天气参数，具体为：所述相关系数包括：皮尔森相关系数和灰色关联度；对所述第一天气参数集、所述第二天气参数集和所述电力负荷数据集进行标准化处理后，分别生成第三数据集、第四数据集和第五数据集；计算所述第五数据集分别与所述第三数据集、所述第四数据集之间的皮尔森相关系数以及灰色关联度；计算皮尔森相关系数的过程由以下公式表示： 其中，r为皮尔森相关系数，σxy为样本x、样本y之间的协方差、σx、σy分别是样本x、样本y的方差；当计算第五数据集与第三数据集之间的皮尔森相关系数时，样本x代表第五数据集内的数据，样本y代表第三数据集内的数据；当计算第五数据集与第四数据集之间的皮尔森相关系数时，样本x代表第五数据集内的数据，样本y代表第四数据集内的数据；计算灰色关联度的过程由以下公式表示： 其中，rx，y为灰色关联度，xk、yk分别是第k个样本x和第k个样本y；当计算第五数据集与第三数据集之间的灰色关联度时，样本x代表第五数据集内的数据，样本y代表第三数据集内的数据；当计算第五数据集与第四数据集之间的灰色关联度时，样本x代表第五数据集内的数据，样本y代表第四数据集内的数据；进行标准化处理的过程由以下公式表示： 其中，x*为标准化的数据，x为原始数据，xmin为原始数据中的最小值，xmax为原始数据中的最大值；将所述最优天气参数和所述电力负荷数据集输入预设的电力负荷预测模型中，以得到基于天气参数的电力负荷预测结果。

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