一种考虑温度梯度变化的月度统调用电量预测方法技术

本发明专利技术提供一种考虑温度梯度变化的月度统调用电量预测方法，包括如下步骤：S1、整理前1年第i月数据，整理形成日平均温度、日统调用电量数据单元，再分工作日、节假日两类数据组；S2、依据日平均温度对数据单元进行升序排列，利用最小二乘法，对排序后的数据单元序列进行线性回归，得到i月工作日梯度温度电量模型；S3、对本月第I‑1工作日的日平均温度取平均值，作为下月工作日的基础气温；对本月工作日的日统调用电量取平均值，作为下月工作日的基础电量，同理，预测月份节假日的基础气温和基础电量。该方法充分考虑温度因素对统调用电量预测的影响，尤其在度夏度冬温度变化剧烈的月份，可有效降低预测误差，是对短期电量预测方法的有益补充。

A forecasting method of monthly call electric quantity considering temperature gradient change

【技术实现步骤摘要】
一种考虑温度梯度变化的月度统调用电量预测方法
本专利技术涉及电力电网系统
，具体涉及一种考虑温度梯度变化的月度统调用电量预测方法。
技术介绍
用电量预测是电力系统相关部门日常的重要工作，电力需求预测对电力部门及相关经济和能源部门的工作具有重要意义，统调用电量是电力需求预测的重要指标之一，准确预测用电量有助于安排电力生产计划，同时也可以为电网规划设计提供依据。统调用电量是指接入电网的用户所使用的电量。与由地方小电厂直接供电的用户不同，统调用电量规模大、涉及用户广，基本可以表征一个地区整体的用电情况，一般由省级电网公司按月度定期发布。月度统调用电量预测是制定具体下月生产计划的起点和基础，对于电力调度部门组织安排统调电厂出力，维持负荷平衡与电网稳定意义重大。随着居民生活水平的提高，降温、取暖负荷快速增长，温度对于统调用电量的影响越来越大，因此提出一种考虑温度梯度变化的月度统调用电量预测方法。该方法充分考虑温度因素对统调用电量预测的影响，尤其在度夏度冬温度变化剧烈的月份，可有效降低预测误差，是对短期电量预测方法的有益补充。申请号为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑温度梯度变化的月度统调用电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、整理前1年第i月数据，首先整理形成日平均温度、日统调用电量数据单元，再分成工作日、节假日两类数据组；/nS2、依据日平均温度对数据单元进行升序排列，利用最小二乘法，对排序后的数据单元序列进行线性回归，得到i月工作日梯度温度电量模型；/nS3、对本月第I-1工作日的日平均温度取平均值，作为下月工作日的基础气温T

【技术特征摘要】
1.一种考虑温度梯度变化的月度统调用电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、整理前1年第i月数据，首先整理形成日平均温度、日统调用电量数据单元，再分成工作日、节假日两类数据组；
S2、依据日平均温度对数据单元进行升序排列，利用最小二乘法，对排序后的数据单元序列进行线性回归，得到i月工作日梯度温度电量模型；
S3、对本月第I-1工作日的日平均温度取平均值，作为下月工作日的基础气温TI,W；对本月工作日的日统调用电量取平均值，作为下月工作日的基础电量EI,W，同理，预测月份节假日的基础气温TI,H和基础电量EI,H。
S4、依据气象部门对第I月温度的逐日预测，在基础电量上叠加因温度因素产生的新增电量，区分工作日和节假日分别完成第I月统调用电量的预测。


2.根据权利要求1所述的可提升电网效能的节流系统，其特征在于，步骤S2中i月工作日梯度温度电量模型为：
Ei,w＝ki,w*Ti,w+Ci,w
其中，i月为预测月份，取值为1、2、3…12，Ei,...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘军会，白宏坤，王江波，李虎军，杨钦臣，杨萌，尹硕，宋大为，李文峰，邓方钊，赵文杰，华远鹏，马任远，金曼，李宗，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司经济技术研究院，国家电网有限公司，国网河南省电力公司，
类型：发明
国别省市：河南;41