(57)【要約】  本発明は電力システム熱負荷の予測方法及び予測装置を開示し、当該方法は、電力システム熱負荷の履歴データを前処理するステップＳ１と、前処理後の履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するステップＳ２と、取得したデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するステップＳ３と、履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するステップＳ４と、予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するステップＳ５と、構築したエクストリームラーニングマシンＥＬＭに類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うステップＳ６と、を含む。本発明は傾向による分割の時系列表示方法を採用し、熱負荷時系列における重要な変化傾向情報を効果的に保留するので、熱負荷の変化傾向をより正確的に予測することができる。  【選択図】図１
2022500769.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力システム熱負荷の履歴データを前処理するステップＳ１と、
前処理後の履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するステップＳ２と、
取得したデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するステップＳ３と、
履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するステップＳ４と、
予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するステップＳ５と、
構築したエクストリームラーニングマシンＥＬＭに類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うステップＳ６と、
を含むことを特徴とする電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項２】
ステップＳ６は、具体的に、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータに対して、ノイズ除去、充填及び正規化処理を行うことを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項３】
ステップＳ２は、具体的に、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線とすることを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項４】
ステップＳ３は、具体的に、データ日基準線の極値点に基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割することを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項５】
ステップＳ３は、具体的に、データ日基準線のうち、隣接する２つのポイントとの傾きの差が予め設定された閾値よりも大きいポイントと極値点とに基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割することを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項６】
ステップＳ４は、具体的に、環境要因によって履歴日と予測されるべき日との類似値を算出し、予め設定された閾値より大きい類似値に対応する類似履歴日を選択することと、
類似履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を、分割された時間帯毎にそれぞれ算出することと、を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項７】
データ処理モジュール、基準線決定モジュール、時間分割モジュール、類似算出モジュール、サンプル選別モジュール及びトレーニングモデルモジュールを含み、
前記データ処理モジュールは、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータを前処理するために用いられ、
前記基準線決定モジュールは、前記データ処理モジュールで前処理された履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するために用いられ、
前記時間分割モジュールは、前記基準線決定モジュールで取得されたデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられ、
前記類似算出モジュールは、履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するために用いられ、
前記サンプル選別モジュールは、予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するために用いられ、
前記トレーニングモデルモジュールは、構築したエクストリームラーニングマシンＥＬＭに、前記サンプル選別モジュールによる類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うために用いられる、
ことを特徴とする電力システム熱負荷の予測装置。
【請求項８】
前記データ処理モジュールは、具体的に、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータに対して、ノイズ除去、充填及び正規化処理を行うためにもちいられ、
かつ／または、
前記基準線決定モジュールは、具体的に、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線とするために用いられる、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項９】
前記時間分割モジュールは、具体的に、データ日基準線の極値点に基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられ、
または、
前記時間分割モジュールは、具体的に、データ日基準線のうち、隣接する２つのポイントとの傾きの差が予め設定された閾値よりも大きいポイントと極値点とに基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられる、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【請求項１０】
前記類似算出モジュールは、具体的に、環境要因によって履歴日と予測されるべき日との類似値を算出し、予め設定された閾値より大きい類似値に対応する類似履歴日を選択するとともに、類似履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を、分割された時間帯毎にそれぞれ算出するために用いられる
ことを特徴とする請求項１に記載の電力システム熱負荷の予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデータ分析技術分野に関し、特に電力システム熱負荷の予測方法及び予測装置に関する。  
【背景技術】
【０００２】
時系列は、ファンドや株式のリアルタイム取引データ、小売市場の日販量データ、プロセス工業のセンサーモニタリングデータ、天文観測データ、航空宇宙レーダー、衛星モニタリングデータ、リアルタイム天気温度及び大気質指数など、人々の日常生活および工業生産に広く存在している。工業界ではこれまで、類似度照会方法、分類方法、クラスタリング方法、予測方法、異常検出方法など、多くの時系列分析方法が提案されてきた。その中、多くの方法は時系列の類似度判断を必要とするため、時系列類似度測定方法は工業界で広い応用需要がある。
【０００３】
しかし、従来の電力システム熱負荷予測は、いずれも単一の天候要因に基づいて類似な傾向を選択するアルゴリズムであり、同一負荷日の異なる時間帯において負荷変動に影響する要因は考慮されていない。よって、熱負荷の予測精度に影響を与える。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の実施例は動的な分割とエクストリームラーニングマシンアルゴリズムに基づいて将来２４時間の負荷傾向を予測し、予測の正確性を向上させる電力システム熱負荷の予測方法及び予測装置を提供する。
【０００５】
第１形態では、本発明の実施例は、
電力システム熱負荷の履歴データを前処理するステップＳ１と、
前処理後の履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するステップＳ２と、
取得したデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するステップＳ３と、
履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するステップＳ４と、
予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するステップＳ５と、
構築したエクストリームラーニングマシンＥＬＭに類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うステップＳ６と、
を含む電力システム熱負荷の予測方法を提供する。
【０００６】
好ましくは、
ステップＳ６は、具体的に、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータに対して、ノイズ除去、充填及び正規化処理を行うことを含む。
【０００７】
好ましくは、
ステップＳ２は、具体的に、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線とすることを含む。
【０００８】
好ましくは、
ステップＳ３は、具体的に、データ日基準線の極値点に基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割することを含む。
【０００９】
好ましくは、
ステップＳ３は、具体的に、データ日基準線のうち、隣接する２つのポイントとの傾きの差が予め設定された閾値よりも大きいポイントと極値点とに基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割することを含む。
【００１０】
好ましくは、
ステップＳ４は、具体的に、環境要因によって履歴日と予測されるべき日との類似値を算出し、予め設定された閾値より大きい類似値に対応する類似履歴日を選択することと、
類似履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を、分割された時間帯毎にそれぞれ算出することと、を含む。
【００１１】
第２形態では、本発明の実施例は、
データ処理モジュール、基準線決定モジュール、時間分割モジュール、類似算出モジュール、サンプル選別モジュール及びトレーニングモデルモジュールを含み、
前記データ処理モジュールは、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータを前処理するために用いられ、
前記基準線決定モジュールは、前記データ処理モジュールで前処理された履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するために用いられ、
前記時間分割モジュールは、前記基準線決定モジュールで取得されたデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられ、
前記類似算出モジュールは、履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するために用いられ、
前記サンプル選別モジュールは、予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するために用いられ、
前記トレーニングモデルモジュールは、構築したエクストリームラーニングマシンＥＬＭに、前記サンプル選別モジュールによる類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うために用いられる電力システム熱負荷の予測装置を提供する。
【００１２】
好ましくは、前記データ処理モジュールは、具体的に、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータに対して、ノイズ除去、充填及び正規化処理を行うためにもちいられる。
【００１３】
好ましくは、前記基準線決定モジュールは、具体的に、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線とするために用いられる。
【００１４】
好ましくは、前記時間分割モジュールは、具体的に、データ日基準線の極値点に基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられる。
【００１５】
好ましくは、前記時間分割モジュールは、具体的に、データ日基準線のうち、隣接する２つのポイントとの傾きの差が予め設定された閾値よりも大きいポイントと極値点とに基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられる。
【００１６】
好ましくは、前記類似算出モジュールは、具体的に、環境要因によって履歴日と予測されるべき日との類似値を算出し、予め設定された閾値より大きい類似値に対応する類似履歴日を選択するとともに、類似履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を、分割された時間帯毎にそれぞれ算出するために用いられる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は、従来技術と比較すると、少なくとも以下のような効果を有する。
【００１８】
１、知能学習能力を持ち、予測の正確性を高めることができる。
２、傾向による分割の時系列表示方法を採用し、電力システムの熱負荷時系列の異なる傾向に基づいてそれを分割して、熱負荷時系列における重要な変化傾向情報を効果的に保留するので、熱負荷の変化傾向をより正確的に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
以下、本発明の実施例または従来技術における技術案をより明確に説明するために、実施例または従来技術の説明に必要な図面について簡単に説明する。明らかに、以下の説明における図面は、本発明に記載のいくつかの実施例に過ぎず、当業者にとって、創造的な労力を払うことなく、これらの図面に基づいて他の図面を取得可能である。
【００２０】
【図１】本発明の一実施例によって提供される電力システム熱負荷の予測方法のフローチャートである。
【図２】本発明の一実施例によって提供される電力システム熱負荷の予測装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の目的、技術案及び利点をより明確にするために、本発明の技術案を、本発明の実施例の図面に合わせて明確かつ完全的に説明する。もちろん、説明される実施例は、本発明の一部の実施例に過ぎず、全ての実施例ではない。本発明における実施例により、当業者が創造的な労働を行わないうえで取得した他の全ての実施例は、本発明の範囲に属する。
【００２２】
図１に示すように、本発明の実施例は、
電力システム熱負荷の履歴データを前処理するステップＳ１と、
前処理後の履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するステップＳ２と、
取得したデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するステップＳ３と、
履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するステップＳ４と、
予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するステップＳ５と、
構築したエクストリームラーニングマシンＥＬＭに類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うステップＳ６と、
を含む電力システム熱負荷の予測方法を提供する。
【００２３】
本実施例では、エクストリームラーニングマシンＥＬＭニューラルネットワークが構築され、ネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の３層に分けられる。その学習プロセスは、隠れ層ノードパラメータを調整する必要がなく、入力層から隠れ層への特徴マッピングは、ランダムであってもよいし、人為的に与えられてもよい。その学習プロセスは大域的極小値に収束しやすい。付与されたＮ組のトレーニングデータについて、ＥＬＭを用いてＬ個の隠れ層とＭ個の出力層を含むものに対して学習を行うには、下記のステップが含まれる。（１）ノードパラメータをランダムに割り当てる：算出開始時にＳＬＦＮのノードパラメータがランダムに生成され、すなわち、ノードパラメータと入力データとが独立している。ここで、ランダム生成は任意の連続確率分布（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）に従うことができる。（２）隠れ層の出力行列を算出する：隠れ層の出力行列の大きさはＮ行Ｍ列であり、すなわち、行数が入力されたトレーニングデータ数、列数が隠れ層ノード数である。出力行列は本質的にＮ個の入力データをＬ個のノードにマッピングしたものである。（３）出力重みを求める：隠れ層の出力重み行列の大きさはＬ行Ｍ列であり、すなわち行数が隠れ層ノード数、列数が出力層ノード数である。ＥＬＭアルゴリズムでは、他のアルゴリズムと異なり、出力層について誤差ノードを持たなくてもよい（あるいは持たないように提案される）ので、出力変数が１つしかない場合に、出力重み行列はベクトルとなる。ＥＬＭアルゴリズムのコアは、エラー関数が最小になるように出力重みを求めることである。
【００２４】
本実施例では知能学習能力を有し、予測の正確性を高めることができる。傾向による分割の時系列表示方法を採用し、電力システムの熱負荷時系列の異なる傾向に基づいてそれを分割し、熱負荷時系列における重要な変化傾向情報を効果的に保持し、熱負荷の変化傾向をより正確に予測することができる。
【００２５】
本出願の全ての実施例は、特定の前提条件の下で確立されていることが説明されるべきである。この仮定条件には、１時間あたりの温度や湿度などの過去のリアルタイムの気象要因が既知であると仮定すること、２４時間予測されるべき気象要素が既知であると仮定すること（気象プラットフォームから入手可能）が含まれる。
【００２６】
本発明の一実施例において、ステップＳ６は、具体的に、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータに対して、ノイズ除去、充填及び正規化処理を行うことを含む。
【００２７】
本実施例では、履歴デイリーデータに対する前処理によりデータ精度を向上させ、熱負荷予測の正確性をさらに保証することができる。
【００２８】
本発明の一実施例において、ステップＳ２は、具体的に、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線とすることを含む。
【００２９】
本実施例では、時系列データにとって相対的に重要な影響点は、通常、局所の極大値点及び極小値点であるが、短期負荷については、予測されるべき日に近い時点ほど予測への影響が大きく、一般に「近大遠小」という原則と呼ばれ、本出願では、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線として選択する。例えば、予め設定された日数が３日であれば、同一時点で３つの履歴データがあり、同一時点についてその平均値を求めると、その時点の基準値が得られ、全ての時点について算出が完了すればデータ日基準線が得られる。その他、予測されるべき日と履歴日の気象傾向類似性が上位となるＮ日間の対応するデータから、その平均値をデータ日基準線として求めるようにしてもよい。具体的なＮの取り方は、実際の状況に応じて決めることができる。例えば、予測されるべき日の気象傾向との類似度がそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｍ、Ｐである１０日間の履歴データがあり、かつ、Ａ＞Ｂ＞Ｃ＞Ｄ＞Ｅ＞Ｆ＞Ｇ＞Ｈ＞Ｉ＞Ｍ＞Ｐであり、Ｎが３をとると、Ａ、Ｂ、Ｃに対応するデータが選択されるようになる。
【００３０】
本発明の一実施例において、ステップＳ３は、具体的に、データ日基準線の極値点に基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割することを含む。
【００３１】
本実施例では、データ日基準線は、極大値および極小値によっていくつかの時間帯に分割される。たとえば、２４時間において、２つの極大値と２つの極小値があり、４つのキーポイントがあるため、データ日基準線は５つのセグメントに分割される。
【００３２】
本発明の一実施例において、ステップＳ３は、具体的に、データ日基準線のうち、隣接する２つのポイントとの傾きの差が予め設定された閾値よりも大きいポイントと極値点とに基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割することを含む。
【００３３】
本実施例では、時間帯の分割のためのキーポイントを極大値と極小値とで決定するだけでなく、実際のデータ状況に合わせてキーポイントを修正する。そのほかに、業務上で１６：００〜１８：００に成長が小さなピークが来るなど、業務知識に基づいてキーポイントを修正することも可能となり、分割際に、１６：００と１８：００の２つのポイントをキーポイントとする。
【００３４】
本発明の一実施例において、ステップＳ４は、具体的に、環境要因によって履歴日と予測されるべき日との類似値を算出し、予め設定された閾値より大きい類似値に対応する類似履歴日を選択することと、
類似履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を、分割された時間帯毎にそれぞれ算出することと、を含む。
【００３５】
本実施例では、傾向類似値は、以下の式により算出されることができる。
2022500769.tif 000003
【００３６】
ただし、ＲＸＹは傾向類似値を表し、Ｅ（ＸＹ）はＸＹの期待を表し、Ｅ（Ｘ）はＸの期待を表し、Ｅ（Ｙ）はＹの期待を表し、Ｄ（Ｘ）はＹの分散を表す。Ｘはデータ日基準線であり、Ｙは履歴デイリーデータである。
【００３７】
本実施例では、予め設定された基準値よりも大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成する。当該行列は下記のものであってもよい。
2022500769.tif 000004
【００３８】
ただし、ｃｉｊは分割された時間帯におけるｉ番目のセグメントのｊ番目の類似系列である。
【００３９】
ここで、実験により本発明の優位性を検証した。３０日間の熱負荷予測値（１日２４時間、１時間あたり１つの熱負荷値に対応し、時間帯は２０１８．０６．０１−２０１８．０６．３０として選択される）を実験データとして選び、そのうち２３日間のデータをトレーニングセットデータとし、後の７日間のデータをテストデータセットとした。実験効果の指標としては二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥと平均相対誤差ＭＡＰＥが選択された。
【００４０】
３つのアルゴリズムをそれぞれ比較した。
（１）単純な気象類似性アルゴリズム、
（２）類似サブシーケンスの直接接続アルゴリズム、
（３）本発明のアルゴリズム。
【００４１】
３つの方法の二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥと平均相対誤差ＭＡＰＥ指標を比較して説明する。データは以下の通りである。
【００４２】
二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥ：
2022500769.tif 000005
【００４３】
平均相対誤差ＭＡＰＥ：
2022500769.tif 000006
【００４４】
ただし、ｙｔは真の値を表し、ｙdは予測値を表し、ｎはサンプル数を表す。
【００４５】
次の表１に算出結果を示す。
表１
2022500769.tif 000007
【００４６】
実験データを比較すると、本発明で提出される方法は熱負荷の予測においてより優れている効果を奏することが分かる。
【００４７】
図２に示すように、本発明の実施例は、データ処理モジュール、基準線決定モジュール、時間分割モジュール、類似算出モジュール、サンプル選別モジュール及びトレーニングモデルモジュールを含み、
データ処理モジュールは、電力システム熱負荷の履歴デイリーデータを前処理するために用いられ、
基準線決定モジュールは、前記データ処理モジュールで前処理された履歴デイリーデータからデータ日基準線を取得するために用いられ、
時間分割モジュールは、前記基準線決定モジュールで取得されたデータ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられ、
類似算出モジュールは、履歴デイリーデータを選別し、選別後の履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を分割された時間帯毎にそれぞれ算出するために用いられ、
サンプル選別モジュールは、予め設定された基準値より大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成するために用いられ、
トレーニングモデルモジュールは、構築したエクストリームラーニングマシンＥＬＭに、前記サンプル選別モジュールによる類似系列行列を入力してトレーニングし、予測モデルを取得し、電力システム熱負荷の予測を行うために用いられる電力システム熱負荷の予測装置を提供する。
【００４８】
本実施例では、エクストリームラーニングマシンＥＬＭニューラルネットワークが構築され、ネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の３層に分けられる。その学習プロセスは、隠れ層ノードパラメータを調整する必要がなく、入力層から隠れ層への特徴マッピングは、ランダムであってもよいし、人為的に与えられてもよい。その学習プロセスは大域的極小値に収束しやすい。付与されたＮ組のトレーニングデータについて、ＥＬＭを用いてＬ個の隠れ層とＭ個の出力層を含むものに対して学習を行うには、下記のステップが含まれる。（１）ノードパラメータをランダムに割り当てる：算出開始時にＳＬＦＮのノードパラメータがランダムに生成され、すなわち、ノードパラメータと入力データとが独立している。ここで、ランダム生成は任意の連続確率分布（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）に従うことができる。（２）隠れ層の出力行列を算出する：隠れ層の出力行列の大きさはＮ行Ｍ列であり、すなわち、行数が入力されたトレーニングデータ数、列数が隠れ層ノード数である。出力行列は本質的にＮ個の入力データをＬ個のノードにマッピングしたものである。（３）出力重みを求める：隠れ層の出力重み行列の大きさはＬ行Ｍ列であり、すなわち行数が隠れ層ノード数、列数が出力層ノード数である。ＥＬＭアルゴリズムでは、他のアルゴリズムと異なり、出力層について誤差ノードを持たなくてもよい（あるいは持たないように提案される）ので、出力変数が１つしかない場合に、出力重み行列はベクトルとなる。ＥＬＭアルゴリズムのコアは、エラー関数が最小になるように出力重みを求めることである。
【００４９】
本実施例では知能学習能力を有し、予測の正確性を高めることができる。傾向による分割の時系列表示方法を採用し、電力システムの熱負荷時系列の異なる傾向に基づいてそれを分割し、熱負荷時系列における重要な変化傾向情報を効果的に保持し、熱負荷の変化傾向をより正確に予測することができる。
【００５０】
本出願の全ての実施例は、特定の前提条件の下で確立されていることが説明されるべきである。この仮定条件には、１時間あたりの温度や湿度などの過去のリアルタイムの気象要因が既知であると仮定すること、２４時間予測されるべき気象要素が既知であると仮定すること（気象プラットフォームから入手可能）が含まれる。
【００５１】
本発明の一実施例において、前記データ処理モジュールは、具体的に電力システム熱負荷の履歴デイリーデータに対して、ノイズ除去、充填及び正規化処理を行うために用いられる。
【００５２】
本実施例では、履歴デイリーデータに対する前処理によりデータ精度を向上させ、熱負荷予測の正確性をさらに保証することができる。
【００５３】
本発明の一実施例において、前記基準線決定モジュールは、具体的に、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線とするために用いられる。
【００５４】
本実施例では、時系列データにとって相対的に重要な影響点は、通常、局所の極大値点及び極小値点であるが、短期負荷については、予測されるべき日に近い時点ほど予測への影響が大きく、一般に「近大遠小」という原則と呼ばれ、本出願では、予測されるべき日に最も近い予め設定された日数のデータ平均値をデータ日基準線として選択する。例えば、予め設定された日数が３日であれば、同一時点で３つの履歴データがあり、同一時点についてその平均値を求めると、その時点の基準値が得られ、全ての時点について算出が完了すればデータ日基準線が得られる。その他、予測されるべき日と履歴日の気象傾向類似性が上位となるＮ日間の対応するデータから、その平均値をデータ日基準線として求めるようにしてもよい。具体的なＮの取り方は、実際の状況に応じて決めることができる。例えば、予測されるべき日の気象傾向との類似度がそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｍ、Ｐである１０日間の履歴データがあり、かつ、Ａ＞Ｂ＞Ｃ＞Ｄ＞Ｅ＞Ｆ＞Ｇ＞Ｈ＞Ｉ＞Ｍ＞Ｐであり、Ｎが３をとると、Ａ、Ｂ、Ｃに対応するデータが選択されるようになる。
【００５５】
本発明の一実施例において、前記時間分割モジュールは、具体的に、データ日基準線の極値点に基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられる。
【００５６】
本実施例では、データ日基準線は、極大値および極小値によっていくつかの時間帯に分割される。たとえば、２４時間において、２つの極大値と２つの極小値があり、４つのキーポイントがあるため、データ日基準線は５つのセグメントに分割される。
【００５７】
本発明の一実施例において、前記時間分割モジュールは、具体的に、データ日基準線のうち、隣接する２つのポイントとの傾きの差が予め設定された閾値よりも大きいポイントと極値点とに基づいて、データ日基準線をいくつかの時間帯に分割するために用いられる。
【００５８】
本実施例では、時間帯の分割のためのキーポイントを極大値と極小値とで決定するだけでなく、実際のデータ状況に合わせてキーポイントを修正する。そのほかに、業務上で１６：００〜１８：００に成長が小さなピークが来るなど、業務知識に基づいてキーポイントを修正することも可能となり、分割際に、１６：００と１８：００の２つのポイントをキーポイントとする。
【００５９】
本発明の一実施例において、前記類似算出モジュールは、具体的に、環境要因によって履歴日と予測されるべき日との類似値を算出し、予め設定された閾値より大きい類似値に対応する類似履歴日を選択することと、類似履歴デイリーデータとデータ日基準線との傾向類似値を、分割された時間帯毎にそれぞれ算出することに用いられる。
【００６０】
本実施例では、傾向類似値は、以下の式により算出されることができる。
2022500769.tif 000008
【００６１】
ただし、ＲＸＹは傾向類似値を表し、Ｅ（ＸＹ）はＸＹの期待を表し、Ｅ（Ｘ）はＸの期待を表し、Ｅ（Ｙ）はＹの期待を表し、Ｄ（Ｘ）はＹの分散を表す。Ｘはデータ日基準線であり、Ｙは履歴デイリーデータである。
【００６２】
本実施例では、予め設定された基準値よりも大きい傾向類似値に対応する履歴デイリーデータを選択して類似系列行列を形成する。当該行列は下記のものであってもよい。
2022500769.tif 000009
【００６３】
ただし、ｃｉｊは分割された時間帯におけるｉ番目のセグメントのｊ番目の類似系列である。
【００６４】
ここで、実験により本発明の優位性を検証した。３０日間の熱負荷予測値（１日２４時間、１時間あたり１つの熱負荷値に対応し、時間帯は２０１８．０６．０１−２０１８．０６．３０として選択される）を実験データとして選び、そのうち２３日間のデータをトレーニングセットデータとし、後の７日間のデータをテストデータセットとした。実験効果の指標としては二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥと平均相対誤差ＭＡＰＥが選択された。
【００６５】
３つのアルゴリズムをそれぞれ比較した。
（１）単純な気象類似性アルゴリズム、
（２）類似サブシーケンスの直接接続アルゴリズム、
（３）本発明のアルゴリズム。
【００６６】
３つの方法の二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥと平均相対誤差ＭＡＰＥ指標を比較して説明する。データは以下の通りである。
【００６７】
二乗平均平方根誤差ＲＭＳＥ：
2022500769.tif 000010
【００６８】
平均相対誤差ＭＡＰＥ：
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【００６９】
ただし、ｙｔは真の値を表し、ｙdは予測値を表し、ｎはサンプル数を表す。
【００７０】
次の表１に算出結果を示す。
表１
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【００７１】
実験データを比較すると、本発明で提出される方法は熱負荷の予測においてより優れている効果を奏することが分かる。
【００７２】
上述装置内の各モジュール間の情報の交換、実行過程などの内容は、本発明方法の実施例と同一の思想に基づくため、具体的な内容は本発明方法の実施例での説明を参照することができ、ここで説明を省略する。
【００７３】
本明細書では、第１および第２類のような関係用語は、１つのエンティティまたはオペレーションを他のエンティティまたはオペレーションから区別するためにのみ使用されるが、必ずしもこれらのエンティティまたはオペレーションの間にそのような実際の関係または順序が存在する必要がないし、暗示する必要もない。さらに、「含む」、「含まれる」という用語、またはその任意の他の変形例は、非排他的な包含をカバーすることを意図している。これによって、一連の要素を含むプロセス、方法、商品又は機器は、それらの要素だけでなく、明示的に列挙されていない他の要素も含むことになり、あるいは、そのようなプロセス、方法、商品または装置の固有する要素も含む。これ以上の制限なしの場合、「１つ．．．．．を含む」という文言によって定義される要素は、その要素を含むプロセス、方法、商品または装置内に他の同じ要素が存在することを排除するものではない。
【００７４】
当業者であれば、上述方法の実施の全部または一部を実現するためのステップは、プログラム命令に関連するハードウェアによって実行されることができ、前述したプログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよく、このプログラムは、実行時に上述方法の実施例を含むステップを実行するものであり、前述した記憶媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスク等のプログラムコードを記憶可能な各種の媒体を含むことを理解できるだろう。
【００７５】
最後に、以上述べたことは、本発明の好適な実施例に過ぎず、本発明の特許請求の範囲を説明するためのもので、本発明の範囲を限定するためのものではない。本発明の精神および原理の範囲内で行われるあらゆる変更、均等置換、変更などは、いずれも本発明の範囲内に含まれる。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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