一种基于优化选取典型日负荷曲线的电力负荷预测方法

摘要

本发明涉及一种基于优化选取典型日负荷曲线的电力负荷预测方法，包括以下步骤：获取负荷原始数据；对负荷原始数据进行预处理，得到特征指标；采用改进后的PFCM算法，与模糊线性判别法(FLDA)相结合，以对预处理后的负荷原始数据进行聚类分析，确定出聚类中心矩阵；确定基准日，根据皮尔森相关系数法，分别计算每个月基准日与各聚类中心的相关性，确定出每个月所属的类别；以每类中隶属度最大的样本点为典型日负荷曲线，基于该典型日负荷曲线进行电力负荷预测，得到相应的预测结果。与现有技术相比，本发明通过改进PFCM算法，并结合FLDA方法，以能够优化选取出与聚类中心更近的典型日负荷曲线，从而有效提高电力负荷预测的准确性。