一种用电高峰的预测及监控方法技术

本发明专利技术公开了一种用电高峰的监控方法，该方法包括：根据预设的温度阈值对用电量数据进行分类，并确定待预测时间段内的用电量数据的类别；在待预测时间段内采集所有待测用电设备的指定类别的用电量数据；建立条件随机场模型，并将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件概率分布函数；根据所述用电量的条件概率分布函数和当前用电量，预测下一预测时间段的预期用电量和是否出现用电高峰；当预测到将出现用电高峰时，向用户发送报警信息量。通过使用上述的方法，可以对电网的用电量进行较好的监控，以便于在用电高峰出现前及时调节电器功率以缓解电网负荷。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及电网负荷调控
，特别是指。
技术介绍
随着生活水平的不断提高，居民用电占电网总负荷的比例正在不断增加。由于居 民用电具有时间上集中的特点，因此将导致电网负荷在短时间内剧烈波动，出现用电高峰。 传统电力系统应对高峰负荷的措施主要是依靠增加发电装机容量和提升电网设备输配电 能力来实现，从而使得发电侧和电网侧设备利用效率低下，严重浪费了资源。 由此可见，电网负荷预测对于电网负荷调节具有重要意义。目前，现有技术中所使 用的主流的电网负荷预测方法有；回归分析预测法（包括线性回归和非线性回归类方法）， 时间序列预测法，灰色预测法，神经网络预测法等。 但是，现有技术中的电网负荷预测方法（例如，W回归类方法为例）一般都具有计 算量庞大，实时性欠佳等缺点，因此难W对居民用户的电网负荷进行较好的预测。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出，从而可W对 居民用户的电网负荷进行较好的监控，W便于在用电高峰出现前及时调节电器功率W缓解 电网负荷。 基于上述目的本专利技术提供了一种用电高峰的监控方法，该方法包括： 根据预设的温度阔值对用电量数据进行分类，并确定待预测时间段内的用电量数 据的类别；[000引在待预测时间段内采集所有待测用电设备的指定类别的用电量数据； 建立条件随机场模型，并将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的 条件概率分布函数； 根据所述用电量的条件概率分布函数和当前用电量，预测下一预测时间段的预期 用电量和是否出现用电高峰； 当预测到将出现用电高峰时，向用户发送报警信息。 较佳的，所述将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件概率分 布函数包括： 对条件随机场模型进行初始化设置； 将所采集的用电量数据作为训练样本输入初始化设置后的条件随机场模型中进 行迭代计算，并使用最大似然参数估计算法估算得到所述特征权重参数A的值，从而得到 用电量的条件概率分布函数。 较佳的，使用云计算技术计算得到用电量的条件概率分布函数。 较佳的，所述用电量的条件概率分布函数为：【主权项】1. 一种用电高峰的监控方法，其特征在于，该方法包括 根据预设的温度阈值对用电量数据进行分类，并确定待预测时间段内的用电量数据的 类别； 在待预测时间段内采集所有待测用电设备的指定类别的用电量数据； 建立条件随机场模型，并将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件 概率分布函数； 根据所述用电量的条件概率分布函数和当前用电量，预测下一预测时间段的预期用电 量和是否出现用电高峰； 当预测到将出现用电高峰时，向用户发送报警信息。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所采集的用电量数据作为训练样 本估计得到用电量的条件概率分布函数包括： 对条件随机场模型进行初始化设置； 将所采集的用电量数据作为训练样本输入初始化设置后的条件随机场模型中进行迭 代计算，并使用最大似然参数估计算法估算得到所述特征权重参数λ的值，从而得到用电 量的条件概率分布函数。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于： 使用云计算技术计算得到用电量的条件概率分布函数。4. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用电量的条件概率分布函数为：其中，ρ (y I X，λ)为用电量的条件概率分布函数，X为当前用电量，y为预期用电量，λ 为特征权重参数，Z(X)为归一化因子，f为特征向量。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对条件随机场模型进行初始化设置 包括： 将特征权重参数λ的初始值设置为〇。6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测下一预测时间段是否出现用电 高峰包括： 预先设置用电量阈值Pa和用电量高峰的概率阈值P t; 根据所述用电量的条件概率分布函数计算预期用电量的取值大于匕的概率； 当预期用电量的取值大于Pa的概率大于或等于用电量高峰的概率阈值P t时，判断下一 预测时间段内将出现用电高峰。【专利摘要】本专利技术公开了一种用电高峰的监控方法，该方法包括：根据预设的温度阈值对用电量数据进行分类，并确定待预测时间段内的用电量数据的类别；在待预测时间段内采集所有待测用电设备的指定类别的用电量数据；建立条件随机场模型，并将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件概率分布函数；根据所述用电量的条件概率分布函数和当前用电量，预测下一预测时间段的预期用电量和是否出现用电高峰；当预测到将出现用电高峰时，向用户发送报警信息量。通过使用上述的方法，可以对电网的用电量进行较好的监控，以便于在用电高峰出现前及时调节电器功率以缓解电网负荷。【IPC分类】G06Q50-06, G06Q10-04【公开号】CN104537438【申请号】CN201410832008【专利技术人】李博, 张素香, 赵丙镇, 魏金水, 王思宁 【申请人】国家电网公司, 国家电网公司信息通信分公司, 北京国电通网络技术有限公司【公开日】2015年4月22日【申请日】2014年12月26日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用电高峰的监控方法，其特征在于，该方法包括根据预设的温度阈值对用电量数据进行分类，并确定待预测时间段内的用电量数据的类别；在待预测时间段内采集所有待测用电设备的指定类别的用电量数据；建立条件随机场模型，并将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件概率分布函数；根据所述用电量的条件概率分布函数和当前用电量，预测下一预测时间段的预期用电量和是否出现用电高峰；当预测到将出现用电高峰时，向用户发送报警信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李博，张素香，赵丙镇，魏金水，王思宁，
申请(专利权)人：国家电网公司，国家电网公司信息通信分公司，北京国电通网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11