张帆，张峰，张士文

(上海交通大学 电子信息与电气工程学院，上海 200240)

基于提升小波的时间序列分析法的电力负荷预测

张帆，张峰，张士文

(上海交通大学 电子信息与电气工程学院，上海 200240)

为了合理分配电能和规划电网运行，需要对居民小区电力负荷进行精确预测。提出了一种基于提升小波的时间序列分析法进行电力负荷预测，采用提升小波对居民小区电力负荷进行主要特征量提取，避免了用电量数据随机性和波动性的干扰；运用时间序列法对经过提升小波去噪后的电力负荷序列，求取自相关和偏相关系数，确立相应数学模型，预测未来时刻的用电量。最后，利用上海嘉定某小区的历史负荷大数据进行了比较和分析，验证了方法的有效性。

电力负荷预测；提升小波；时间序列法；数学模型；大数据

Abstract: For the purpose of rational distribution of electric energy and planning of power grid operation, it is necessary to make precise forecasting on power load of residential quarters. Here, we propose a time series analysis method based on lifting wavelet to make power load forecasting. Lifting wavelet is used to extract main characteristic quantities of power load in residential quarters, thus avoiding interference from randomness and volatility which occur if electricity data is used. The time series method is used to calculate autocorrelation and partial correlation coefficient of the power load series which has been denoised through lifting wavelet, establish corresponding mathematical models and forecast future electricity consumption. Finally, comparison and analysis is made by use of the big data of past load of a certain residential quarter in Jiading District, Shanghai, and the effectiveness of the proposed method is verified.

Keywords: power load forecasting； lifting wavelet； time series method； mathematical model； big data

0 引 言

为响应深入改革政策，我国电力行业市场化正在加速步伐。作为电力系统最主要的任务之一，为用户提供优质稳定的电能成为了电力行业专家们研究关注的焦点，这种行业背景下的负荷预测则显得尤为重要。电力部门投资电力项目，规划输配电方式都以负荷预测的结果作为主要参考依据，使得负荷预测的精度直接影响到电力系统运营的效率和经济效益[1]。

精准的负荷预测离不开科学的计算和分析方法，随着对于预测精度的要求日益提高，衍生出了一些负荷预测的方法[2-4]。

(1)提升小波变换，作为第二代小波变换，相较第一代小波变换，具有运算简便，适用范围广的优点，能够更加稳定高效地去除包含在负荷波形中的高频噪音。……