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申请/专利权人：国网山东省电力公司曲阜市供电公司;国网山东省电力公司济宁供电公司

摘要：本发明公开了一种电网短期负荷预测方法及系统，属于短期负荷预测技术领域。包括根据预设的时间粒度，获取历史负荷数据及对应的环境信息，计算环境信息中各环境因素与负荷之间的相关系数；根据相关系数，确定影响负荷的关键特征；基于历史负荷数据及对应的环境信息，对关键特征进行聚类，生成相似数据样本；基于环境累计效应，对相似数据样本中的环境信息进行修正，获取特征样本；将特征样本输入预设的短期负荷预测模型进行处理，获取短期负荷预测结果。能够充分考虑不同环境因素对短期负荷预测的影响，提高短期负荷预测的准确率，且减少运算量；解决了现有技术中存在“负荷相关的影响因素过多影响短期负荷预测的准确性”的问题。

主权项：1.一种电网短期负荷预测方法，其特征在于，包括：根据预设的时间粒度，获取历史负荷数据及对应的环境信息，计算环境信息中各环境因素与负荷之间的相关系数；根据相关系数，确定影响负荷的关键特征；基于历史负荷数据及对应的环境信息，对关键特征进行聚类，生成相似数据样本；基于环境累计效应，对相似数据样本中的环境信息进行修正，获取特征样本；将特征样本输入预设的短期负荷预测模型进行处理，获取短期负荷预测结果；其中，所述计算环境信息中各环境因素与负荷之间的相关系数，根据相关系数，确定影响负荷的关键特征包括：对历史负荷数据及对应的环境信息进行归一化处理，计算各环境因素与负荷数据的相关系数，获取相关系数集；其中，所述相关系数表示为： 其中，L为相关系数，x为环境因素，y为负荷，cov为协方差，σx为环境因素的标准差，σy为负荷的标准差；根据相关系数集，确定阈值；根据阈值和各环境因素对应的相关系数，筛选环境因素作为影响负荷的关键特征；根据下式，确定对负荷最具影响的关键特征：|Li|≥α其中，Li为相关系数，α为阈值；其中，所述对关键特征进行聚类，生成相似数据样本包括：基于历史负荷数据及对应的环境信息，通过K-means算法对关键特征进行聚类，计算关键特征与其他环境信息的相似度，获取相似数据样本；其中，所述相似数据样本包括历史负荷数据、对应的关键特征和与关键特征相似度高的其他环境信息；其中，所述基于环境累计效应，对相似数据样本中的环境信息进行修正包括：根据相似数据样本中的负荷信息进行筛选，获取相似负荷信息；根据相似负荷信息，筛选连续时间段内的环境信息，判断某一时间粒度对应的环境信息是否发生突变；若是，根据连续时间段内的环境信息，确定修正系数；根据修正系数，基于连续时间段内的环境信息和某一时间粒度对应的环境信息，获取修正后的环境信息；其中，所述修正后的环境信息表示为： 其中，E′为修正后的环境信息，En为第n天的实际环境信息，Kn-t为第n-t天的修正系数，En-t为第n-t天的实际环境信息。

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