考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法及信息系统技术方案

技术编号:20567290 阅读:56 留言:0更新日期:2019-03-14 09:46
本发明专利技术公开了一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法及信息系统,其中,方法包括:采集建筑物仿真模型变量;根据建筑物仿真模型变量和目标用途获取待选输入变量集合和输出变量;根据待选输入变量集合和输出变量通过最大相关最小冗余原则得到建筑物仿真模型的输入变量集合;通过极限学习机对输入变量集合和输出变量的数据进行训练,以获取最终建筑物仿真模型;通过最终建筑物仿真模型获取含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷理论计算值。该计算方法可以有效提高含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷异常监测水平,提高建筑物用电负荷的短期预测精度,并实现建筑物和城市电网协同优化。

【技术实现步骤摘要】
考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法及信息系统
本专利技术涉及电力系统运行与分析
,特别涉及一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法及信息系统。
技术介绍
随着智能电表的普及,建筑物用电负荷和光伏发电数据逐渐达到了大数据的规模。光伏发电曲线中隐含着丰富的气象信息,尚没有得到工业界的重视。目前已经存在的基于温度和相对湿度的单体建筑仿真模型,并不能解决电网公司准确预测建筑物用电负荷的问题。电网没有温度和相对湿度数据,只能获得单体建筑物的电力数据。天气预报的气象信息时间和空间分辨率较低,只能精确到小时和城市城区。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本专利技术的一个目的在于提出一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,该方法可以提高建筑物用电负荷异常监测水平和建筑物用电负荷的短期预测精度,并实现建筑物和城市电网协同优化。本专利技术的另一个目的在于提出一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算信息系统。为达到上述目的,本专利技术一方面实施例提出了一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,包括以下步骤:采集建筑物仿真模型变量,其中,所述建筑物仿真模型变量包括目标建筑物消耗的有功功率和与所述目标建筑物相邻的N个分布式光伏电源系统发出的预设时间的有功功率,N为正整数;根据所述建筑物仿真模型变量和目标用途获取待选输入变量集合和输出变量;根据所述待选输入变量集合和输出变量通过最大相关最小冗余原则得到建筑物仿真模型的输入变量集合;通过极限学习机对所述输入变量集合和所述输出变量的数据进行训练,以获取最终建筑物仿真模型;以及通过所述最终建筑物仿真模型获取含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷理论计算值。本专利技术实施例的考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,通过使用光伏发电中隐藏的对建筑物冷负荷仍有作用的历史天气信息来估计未来的建筑物用电负荷,当光伏电源中隐藏的天气信息冗余时,提出采用偏互信息理论选择邻近光伏电站出力作为建筑电力负荷模型的输入变量,当光伏发电曲线中隐藏的天气信息不足时,提出了基于经验模态分解的建筑仿真模型输入变量的分解计算,以降低输入变量的非线性和动态特征,有效提高含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷计算的准确性,进而提高建筑物用电负荷异常监测水平和建筑物用电负荷的短期预测精度,有助于实现建筑物和城市电网协同优化。另外,根据本专利技术上述实施例的考虑光伏和冷负荷相关性的建筑物用电负荷计算方法还可以具有以下附加的技术特征:进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述根据所述目标用途得到建筑物仿真模型的输出变量和输入变量待选集合,以分别获取每一个待选输入变量与输出变量的互信息,并确定与所述输出变量的互信息最大的待选输入变量,并加入到所述建筑物仿真模型输入变量已选集合,获取每一个所述待选输入变量与所述输出变量、所述输入变量已选集合的偏互信息,并确认所述偏互信息最大的待选输入变量,通过洗牌算法对所述偏互信息最大的待选输入变量的时间序列随机排序,以得到每一次洗牌后的该待选输入变量与输出变量、输入变量已选集合的偏互信息,并在该待选输入变量的偏互信息大于预设百分比的洗牌后的待选输入变量的偏互信息时,加入到所述建筑物仿真模型的输入变量已选集合。进一步地,在本专利技术的一个实施例中,还包括:判断所述建筑物仿真模型的输入变量集合是否只有一个光伏电源发出的有功功率变量;如果是,则通过经验模态分解对所述光伏电源的有功功率变量进行计算,以得到多个本征模函数,并将所述多个本征模函数替换已有的前一个光伏电源发出的有功功率变量,以得到所述建筑物仿真模型的当前输入变量集合。进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述目标用途包括建筑物用电负荷异常监测和建筑物用电负荷的短期预测用途。进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述通过所述最终建筑物仿真模型获取含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷理论计算值,进一步包括:针对所述建筑物用电负荷异常监测用途,输入任一日的建筑物消耗的有功功率和相邻的后一日的多个分布式光伏电源系统发出的有功功率的建筑物仿真模型输入变量集合中的变量,以得到所述建筑物的后一日的理论电力负荷;所述后一日的理论电力负荷与后一日的实际电力负荷进行比较,差值大于预设阈值,则判定所述建筑物用电负荷为异常,针对所述建筑物用电负荷的短期预测用途,输入所述任一日1~K个小时的建筑物消耗的有功功率和所述任意一日的多个分布式光伏电源系统发出的有功功率的建筑物仿真模型输入变量集合中的变量,以得到所述任一日第K+1个小时的电力负荷预测值,K为正整数。为达到上述目的,本专利技术另一方面实施例提出了一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算信息系统,包括:采集模块,用于采集建筑物仿真模型变量,其中,所述建筑物仿真模型变量包括目标建筑物消耗的有功功率和与所述目标建筑物相邻的N个分布式光伏电源系统发出的预设时间的有功功率,N为正整数;第一获取模块,用于根据所述建筑物仿真模型变量和目标用途获取待选输入变量集合和输出变量;选择模块,用于根据所述待选输入变量集合和输出变量通过最大相关最小冗余原则得到建筑物仿真模型的输入变量集合;训练模块,用于通过极限学习机对所述输入变量集合和所述输出变量的数据进行训练,以获取最终建筑物仿真模型;以及第二获取模块,用于通过所述最终建筑物仿真模型获取含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷理论计算值。本专利技术实施例的考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算信息系统,通过使用光伏发电中隐藏的对建筑物冷负荷仍有作用的历史天气信息来估计未来的建筑物用电负荷,当光伏电源中隐藏的天气信息冗余时,提出采用偏互信息理论选择邻近光伏电站出力作为建筑电力负荷模型的输入变量,当光伏发电曲线中隐藏的天气信息不足时,提出了基于经验模态分解的建筑仿真模型输入变量的分解计算,以降低输入变量的非线性和动态特征,有效提高含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷计算的准确性,进而提高建筑物用电负荷异常监测水平和建筑物用电负荷的短期预测精度,有助于实现建筑物和城市电网协同优化。另外,根据本专利技术上述实施例的考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算信息系统还可以具有以下附加的技术特征:进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述选择模块进一步用于根据所述目标用途得到建筑物仿真模型的输出变量和输入变量待选集合,以分别获取每一个待选输入变量与输出变量的互信息,并确定与所述输出变量的互信息最大的待选输入变量,并加入到所述建筑物仿真模型输入变量已选集合,获取每一个所述待选输入变量与所述输出变量、所述输入变量已选集合的偏互信息,并确认所述偏互信息最大的待选输入变量,通过洗牌算法对所述偏互信息最大的待选输入变量的时间序列随机排序,以得到每一次洗牌后的该待选输入变量与输出变量、输入变量已选集合的偏互信息,并在该待选输入变量的偏互信息大于预设百分比的洗牌后的待选输入变量的偏互信息时,加入到所述建筑物仿真模型的输入变量已选集合。进一步地,在本专利技术的一个实施例中,还包括:判断模块,用于判断所述建筑物仿真模型的输入变量集合是否只有一个光伏电源发出的有功功率变量,如果是,则通过经验模态分解对所述光伏电源的有功功率变量进行计算,以得到多个本征模函数,并将所述多个本征模函数替换已有的前一个光伏电源发出的有功功率变量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,其特征在于,包括以下步骤:采集建筑物仿真模型变量,其中,所述建筑物仿真模型变量包括目标建筑物消耗的有功功率和与所述目标建筑物相邻的N个分布式光伏电源系统发出的预设时间的有功功率,N为正整数;根据所述建筑物仿真模型变量和目标用途获取待选输入变量集合和输出变量;根据所述待选输入变量集合和输出变量通过最大相关最小冗余原则得到建筑物仿真模型的输入变量集合;通过极限学习机对所述输入变量集合和所述输出变量的数据进行训练,以获取最终建筑物仿真模型;以及通过所述最终建筑物仿真模型获取含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷理论计算值。

【技术特征摘要】
1.一种考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,其特征在于,包括以下步骤:采集建筑物仿真模型变量,其中,所述建筑物仿真模型变量包括目标建筑物消耗的有功功率和与所述目标建筑物相邻的N个分布式光伏电源系统发出的预设时间的有功功率,N为正整数;根据所述建筑物仿真模型变量和目标用途获取待选输入变量集合和输出变量;根据所述待选输入变量集合和输出变量通过最大相关最小冗余原则得到建筑物仿真模型的输入变量集合;通过极限学习机对所述输入变量集合和所述输出变量的数据进行训练,以获取最终建筑物仿真模型;以及通过所述最终建筑物仿真模型获取含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷理论计算值。2.根据权利要求1所述的考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,其特征在于,所述根据所述待选输入变量集合和输出变量通过最大相关最小冗余原则得到建筑物仿真模型的输入变量集合,进一步包括:根据所述目标用途得到建筑物仿真模型的输出变量和输入变量待选集合,以分别获取每一个待选输入变量与输出变量的互信息,并确定与所述输出变量的互信息最大的待选输入变量,并加入到所述建筑物仿真模型输入变量已选集合;获取每一个所述待选输入变量与所述输出变量、所述输入变量已选集合的偏互信息,并确认所述偏互信息最大的待选输入变量;通过洗牌算法对所述偏互信息最大的待选输入变量的时间序列随机排序,以得到每一次洗牌后的该待选输入变量与输出变量、输入变量已选集合的偏互信息,并在该待选输入变量的偏互信息大于预设百分比的洗牌后的待选输入变量的偏互信息时,加入到所述建筑物仿真模型的输入变量已选集合。3.根据权利要求1或2所述的考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,其特征在于,还包括:判断所述建筑物仿真模型的输入变量集合是否只有一个光伏电源发出的有功功率变量;如果是,则通过经验模态分解对所述光伏电源的有功功率变量进行计算,以得到多个本征模函数,并将所述多个本征模函数替换已有的前一个光伏电源发出的有功功率变量,以得到所述建筑物仿真模型的当前输入变量集合。4.根据权利要求1所述的考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,其特征在于,所述目标用途包括建筑物用电负荷异常监测和建筑物用电负荷的短期预测用途。5.根据权利要求4所述的考虑光伏和冷负荷相关性的用电负荷计算方法,其特征在于,所述通过所述最终建筑物仿真模型获取含有高比例空调负荷的建筑物用电负荷理论计算值,进一步包括:针对所述建筑物用电负荷异常监测用途,输入任一日的建筑物消耗的有功功率和相邻的后一日的多个分布式光伏电源系统发出的有功功率的建筑物仿真模型输入变量集合中的变量,以得到所述建筑物的后一日的理论电力负荷;所述后一日的理论电力负荷与后一日的实际电力负荷进行比较,差值大于预设阈值,则判定所述建筑物用电负荷为异常;针对所述建筑物用电负荷的短期预测用途,输入所述任一日1~K个小时的建筑物仿真模型输入变量集合中的变量,以得到所述任一日第K+1个小时的电力负荷...

【专利技术属性】
技术研发人员:付学谦
申请(专利权)人:中国农业大学
类型:发明
国别省市:北京,11

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