空间负荷预测中确定元胞负荷合理最大值的主成分分析法*

肖白，李科，田春筝，王璟，何茜，张凯

（1.东北电力大学电气工程学院，吉林 吉林132012；2.国网河南省电力公司经济技术研究院，450000；3.国网郑州供电公司，郑州450000）

0 引 言

空间负荷预测（Spatial Load Forecasting，SLF）是对待测区域内负荷时空特性的预测，是城市电网规划设计的基础，也是一个涉及面广、不确定性因素多的复杂问题［1-5〛。

SLF结果的准确性将直接影响到城市电网的电源布点、供电路径选择、设备投运等是否技术可行且经济合理［6-8］。

SLF与负荷预测的区别在于，SLF不仅要预测负荷的值，而且还要预测负荷增长的地理情况［9］。由于SLF在预测负荷的值时，所需负荷数据一般是元胞负荷每年的最大值，即只使用各元胞每年众多历史负荷数据中的一个值。可见，若选用的元胞历史负荷数据不考虑由于负荷数据在测量、通信等误差造成的随机波动而建立负荷预测模型，就难以有效地模拟负荷发展变化规律，模型的预测精度也同样不能得到保证［10-14］。因此，为确保在建模和预测过程中所使用的元胞历史负荷数据能合理地反映元胞发展的趋势和规律，从而提高SLF质量，需进行数据预处理方法的研究。

本文针对此问题，提出运用主成分分析技术来求取适用于SLF的元胞负荷合理最大值的方法。该方法以元胞历史负荷数据分析为基础，通过主成分分析技术将得到的各元胞负荷分解出表征各元胞负荷数据总体信息的主成分分量和刻画随机波动的非主成分分量。综合归纳两种分量，通过剔除非……