秩次集对分析理论在空间负荷预测中的应用

"基于秩次集对分析理论的空间负荷预测方法" 本文介绍了一种创新的空间负荷预测方法，该方法利用秩次集对分析理论来处理电力系统的不确定性问题。在电力地理信息系统(EGIS)的支持下，首先，根据10kV馈线的供电范围在待预测区域内划分出Ⅰ类元胞，对这些元胞的历史负荷数据进行处理。通过创建多个不同容量的历史数据集合以及一个目标数据集合，为后续的秩次变换做准备。 接下来，对各个历史数据集合执行秩次变换，形成相应的秩次集合，并与目标数据秩次集合形成集对。然后，通过对这些集对进行比较，寻找与目标数据集合最相似的历史数据集合。通过计算相对误差，选择误差最小的集合容量对应的预测值，以此作为各Ⅰ类元胞的负荷预测值。 在获取了Ⅰ类元胞的负荷预测值后，文章进一步采用等大小的网格生成Ⅱ类元胞。结合Ⅰ类元胞的负荷预测值和用地信息，可以计算出每个Ⅱ类元胞的负荷预测值，从而实现整个区域的网格化空间负荷预测。这种方法考虑了负荷的时空特性，有助于提高预测的准确性。 关键词包括空间负荷预测、地理信息系统、秩次集对分析、分类负荷密度和元胞。这种方法的应用对于电力系统规划至关重要，因为它能提供关于负荷大小和位置的预测，帮助决策者合理布局变电站、馈线和其他电力设施，优化电网投资和运行成本。 现有的空间负荷预测方法主要包括多变量法、趋势法、用地仿真法和负荷密度指标法等，但这些方法可能在处理不确定性和复杂性方面存在局限性。而本文提出的秩次集对分析理论为基础的方法则在处理不确定性方面具有优势，通过实际工程案例验证了其有效性和实用性，为电力系统规划提供了新的工具和思路。