无功功率预测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术实施例公开了无功功率预测方法、系统、设备及存储介质。本发明专利技术先获取电网负荷数据中的无功负荷数据；将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。可见，本发明专利技术实施例可基于无功负荷数据来预测未来某时刻的无功功率数值，从而达成了对于无功功率的预测行为。

【技术实现步骤摘要】
无功功率预测方法、系统、设备及存储介质
本专利技术涉及电力系统
，尤其涉及无功功率预测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
随着可再生能源发电以及分布式微网的不断发展，对于电网功率的预测行为变得愈来愈重要。这是因为，通过对电网功率进行可靠预测，可以使电网的调度中心提前得知未来几个小时后电网即将发生的变化，并及时调整电力的调度计划。这一举措可以有效降低电网的运行成本，避免可能发生的电能质量波动，提高电力系统运行的可靠性。但是，以往电力调度的焦点主要放在有功功率上，并未过多涉及到对于无功功率的预测，处于空白阶段。所以，亟需一种无功功率预测方法。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术实施例提供无功功率预测方法、系统、设备及存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供一种无功功率预测方法，包括：获取电网负荷数据中的无功负荷数据；将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。优选地，所述将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息，具体包括：将所述无功负荷数据通过基于支持向量机的预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。优选地，所述将所述无功负荷数据通过基于支持向量机的预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息，具体包括：获取基于支持向量机的预设无功功率预测模型中的当前目标函数、当前权值矢量及当前偏差；通过所述当前目标函数将所述无功负荷数据非线性映射至高维空间中，并在所述高维空间中通过所述当前权值矢量与所述当前偏差进行功率预测，以得到无功功率信息。优选地，所述将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息之后，所述无功功率预测方法还包括：根据所述无功功率信息的数值生成对应的无功功率补偿操作；根据所述无功功率补偿操作进行无功功率的补偿。优选地，所述获取电网负荷数据中的无功负荷数据之前，所述无功功率预测方法还包括：获取电网负荷样本中的无功负荷样本；根据所述无功负荷样本建立训练样本集；通过所述训练样本集进行预测模型的训练，以得到待测试无功功率预测模型；将所述无功负荷样本通过所述待测试无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率样本；将所述无功功率样本与所述无功负荷样本中的当前无功功率进行匹配；在匹配成功时，将所述待测试无功功率预测模型作为预设无功功率预测模型。优选地，所述将所述无功功率样本与所述无功负荷样本中的当前无功功率进行匹配之后，所述无功功率预测方法还包括：在匹配失败时，返回执行所述通过所述训练样本集进行预测模型的训练，以得到待测试无功功率预测模型的步骤，直至在匹配成功时，将所述待测试无功功率预测模型作为预设无功功率预测模型。优选地，所述通过所述训练样本集进行预测模型的训练，以得到待测试无功功率预测模型，具体包括：通过预设目标函数将所述训练样本集非线性映射至高维空间中，以进行线性回归操作，并通过所述线性回归操作进行预测模型的训练，以得到待测试无功功率预测模型。第二方面，本专利技术实施例提供一种无功功率预测系统，包括：电网采集模块，用于获取电网负荷数据中的无功负荷数据；功率预测模块，用于将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本专利技术第一方面提供的一种无功功率预测方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本专利技术第一方面提供的一种无功功率预测方法的步骤。本专利技术实施例提供的无功功率预测方法、系统、设备及存储介质，先获取电网负荷数据中的无功负荷数据；将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。可见，本专利技术实施例可基于无功负荷数据来预测未来某时刻的无功功率数值，从而达成了对于无功功率的预测行为。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种无功功率预测方法的流程图；图2为本专利技术又一实施例提供的一种无功功率预测方法的流程图；图3为本专利技术再一实施例提供的一种无功功率预测方法的流程图；图4为本专利技术再一实施例提供的预测值与实际值的比对示意图；图5为本专利技术再一实施例提供的预测值与实际值的差值示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种无功功率预测系统的结构示意图；图7为本专利技术实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的一种无功功率预测方法的流程图，如图1所示，该方法包括：S1，获取电网负荷数据中的无功负荷数据。首先，可利用电网中的能量管理系统(EMS，EnergyManagementSystem)获取电网的实时负荷数据，即电网负荷数据。该电网负荷数据包括有无功负荷数据；该电网负荷数据还可包括有电流、电压以及有功负荷数据。具体地，该无功负荷数据可为电网的某一线路中的某一厂站的无功功率。S2，将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。接着，可依据该无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，无功功率信息为预测出的无功功率的数值。无功功率信息可为未来某时刻的无功功率的数值，比如，明日的无功功率的数值，或者，3小时后的无功功率的数值，此处本专利技术实施例不作限制。当然，在获取到无功功率信息之后，可基于该无功功率信息进行对应的电网调度操作，有助于电网调控的主动化和精细化。本专利技术实施例提供的无功功率预测方法，先获取电网负荷数据中的无功负荷数据；将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。可见，本专利技术实施例可基于无功负荷数据来预测未来某时刻的无功功率数值，从而达成了对于无功功率的预测行为。图2为本专利技术又一实施例提供的一种无功功率预测方法的流程图，本专利技术又一实施例基于上述图1所示的实施例。本实施例中，所述S2，具体包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无功功率预测方法，其特征在于，包括：/n获取电网负荷数据中的无功负荷数据；/n将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种无功功率预测方法，其特征在于，包括：
获取电网负荷数据中的无功负荷数据；
将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。


2.根据权利要求1所述的无功功率预测方法，其特征在于，所述将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息，具体包括：
将所述无功负荷数据通过基于支持向量机的预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。


3.根据权利要求2所述的无功功率预测方法，其特征在于，所述将所述无功负荷数据通过基于支持向量机的预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息，具体包括：
获取基于支持向量机的预设无功功率预测模型中的当前目标函数、当前权值矢量及当前偏差；
通过所述当前目标函数将所述无功负荷数据非线性映射至高维空间中，并在所述高维空间中通过所述当前权值矢量与所述当前偏差进行功率预测，以得到无功功率信息。


4.根据权利要求1所述的无功功率预测方法，其特征在于，所述将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息之后，所述无功功率预测方法还包括：
根据所述无功功率信息的数值生成对应的无功功率补偿操作；
根据所述无功功率补偿操作进行无功功率的补偿。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的无功功率预测方法，其特征在于，所述获取电网负荷数据中的无功负荷数据之前，所述无功功率预测方法还包括：
获取电网负荷样本中的无功负荷样本；
根据所述无功负荷样本建立训练样本集；
通过所述训练样本集进行预测模型的训练，以得到待测试无功功率预测模型；
将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘新元，程雪婷，薄利明，郑惠萍，王晋川，卫鹏杰，段伟文，张一帆，郝捷，张谦，王锬，王玮茹，张颖，陈丹阳，李蒙赞，暴悦爽，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，国网山西省电力公司，
类型：发明
国别省市：山西;14