一种广义负荷空间预测方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种广义负荷空间预测方法和系统，包括：对土地类型转化的历史数据进行分析，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据；基于分布式电源、电动汽车和储能装置历史数据进行预测，得到分布式电源、电动汽车和储能装置预测时间段内的数据；基于预测时间段内的各类型土地面积变化数据和分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，采用预先建立的广义负荷空间预测模型进行预测，得到各类型土地的广义负荷预测值。该方法和系统考虑了城市智能电网中分布式电源、电动汽车以及储能对负荷密度增长情况的影响，提高了负荷空间分布预测的准确性，为智能电网的广义负荷预测提供有效数据。

A generalized load space forecasting method and system

【技术实现步骤摘要】
一种广义负荷空间预测方法和系统
本专利技术属于电力
，具体涉及一种广义负荷空间预测方法和系统。
技术介绍
在电力负荷预测方面，传统的负荷预测方法有趋势外推法、时间序列法、回归模型预测方法以及智能预测方法如灰色模型预测法、人工神经网络预测法等。这些方法都属于地区电力负荷总量预测，一方面对负荷出现的时间、位置等含有地理空间信息的电力负荷空间分布预测则显得无能为力；另一方面，对于未来负荷侧即将出现的带有电源属性的负荷几乎没有考虑到负荷预测当中。当前基于土地功能转换的电力负荷空间分布预测的诸多研究中，现有的空间负荷预测主要是基于根据规划的城市电网电压水平不同，将城市用地按照一定的原则划分成相应大小的规则(网格)或不规则(变电站、馈线供电区域)的小区，通过分析、预测规划年地区土地利用的特征和发展规律，结合负荷密度指标来进一步预测相应地区中电力用户和负荷分布的地理位置、数量和产生的时间。其中，土地功能转换的规则相对简单，以分布式电源大量接入和用户与电网间电力流双向互动为特点的城市智能电网，其负荷预测的新内容是传统电力负荷预测方法从未考虑的。而且，现有的土地功能转换以及负荷密度相结合的空间负荷预测方法当中，主要将预测的重点放在了土地功能转换上，对未来的负荷密度变化情况考虑得不充分，尤其是在智能用电环境中，大范围出现的带有电源属性的负荷使得不同区域用电负荷能够发生频繁的迁移，能够改变现有的负荷密度变化规律，现有的空间负荷预测法没有考虑柔性负荷接入的情况，使得该方法在未来智能用电环境中适用性将面临严重挑战。>
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，针对未来用户侧即将出现带有电源属性的广义负荷，本专利技术在传统空间预测方法的基础上，进一步融入了分布式、电动汽车以及储能设备对用电负荷在时间以及位置的转移的因素，不仅对未来分布式发电规模、电动汽车以及储能设备的发展趋势提出了预测方法，还针对广义负荷的空间分布提出了预测方法。其中，广义负荷空间预测方法中，本专利技术提出了广义负荷密度的概念，在传统负荷密度的基础上，将分布式电源、电动汽车以及储能对区域负荷的时空转换考虑到负荷密度的变化中。改进后的预测方法能够在柔性负荷大范围接入的情形下，对用电侧总体用电负荷进行预测，更加适用于未来智能用电环境下的负荷预测工作实现上述目的所采用的解决方案为：一种广义负荷空间预测方法，其改进之处在于，包括：对土地类型转化的历史数据进行分析，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据；基于分布式电源、电动汽车和储能装置历史数据进行预测，得到所述分布式电源、电动汽车和储能装置预测时间段内的数据；基于预测时间段内的各类型土地面积变化数据和分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，采用预先建立的广义负荷空间预测模型进行预测，得到各类型土地的广义负荷预测值；其中，所述广义负荷包括电负荷度加上所述分布式电源、电动汽车和储能装置；所述土地类型包括农村居民用地、城镇居民用地、行政用地、工业用地和商业用地。本专利技术提供的第一优选技术方案，其改进之处在于，所述广义负荷空间预测模型的建立，包括：采用系统动力学方法建立广义负荷预测的栈流图；基于各类型土地的负荷历史数据、预测时间段内各类型土地的面积变化数据、分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，建立各类型土地的预测时间段内广义负荷密度变化曲线；根据所述栈流图和所述预测时间段内广义负荷密度变化曲线，分别建立各类型土地的负荷历史数据、各类型土地预测时间段内的面积变化数据、预测时间段内的分布式电源、电动汽车与储能装置的数据与广义负荷空间预测值的对应关系。本专利技术提供的第二优选技术方案，其改进之处在于，所述基于各类型土地的负荷历史数据、预测时间段内各类型土地的面积变化数据、分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，建立各类型土地的预测时间段内广义负荷密度变化曲线，包括：基于各类型土地的负荷历史数据，分别建立不同类型土地的负荷密度曲线；获取预测的各类型土地预测时间段内的面积变化数据、分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，得到广义负荷密度调整因子；基于所述广义负荷密度调整因子分别对各类型土地的负荷密度进行修正，得到各类型土地的预测时间段内广义负荷密度变化曲线。本专利技术提供的第三优选技术方案，其改进之处在于，所述广义负荷空间预测模型的建立，还包括：根据各类型土地广义负荷预测值，得到全部类型土地的预测时间段内每年总用电量和各类型土地最大负荷的预测值；采集预测时间段内全部类型土地的每年总用电量和各类型土地最大负荷的实测值，并与所述预测值进行比较，当所述预测值和实测值的偏差超过预设的范围时，修订所述广义负荷空间预测模型并预测各类型土地广义负荷，直到所述偏差在允许的范围内。本专利技术提供的第四优选技术方案，其改进之处在于，所述对土地类型转化的历史数据进行分析，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据，包括：获取各类型土地面积的历史数据；分别将所述各类型土地面积的历史数据和预测时间代入预先建立的各类型土地面积相互转换预测模型，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据。本专利技术提供的第五优选技术方案，其改进之处在于，所述各类型土地面积相互转换预测模型的建立，包括：基于各类型土地面积历史数据制作各类型的土地的转化速率曲线；采用系统动力学方法，建立土地类型转化的栈流图；根据所述各类型的土地的转化速率曲线和土地类型转化栈流图，建立各类型土地面积数据随时间演化的关系。本专利技术提供的第六优选技术方案，其改进之处在于，所述基于分布式电源、电动汽车和储能装置历史数据进行预测，得到所述分布式电源、电动汽车和储能装置预测时间段内的数据，包括：获取分布式电源、电动汽车和储能装置的历史数据；将所述分布式电源、电动汽车、储能装置的历史数据和预测时间代入预先建立的互动负荷预测模型，得到分布式电源、电动汽车和储能装置的预测结果。本专利技术提供的第七优选技术方案，其改进之处在于，所述互动负荷预测模型的建立，包括：采用系统动力学方法，建立分布式电源、电动汽车和储能装置预测的栈流图；根据所述栈流图，建立分布式电源、电动汽车和储能装置数据随时间演化的关系。一种广义负荷空间预测系统，其改进之处在于，包括：分布式电源、电动汽车及储能容量预测模块、土地功能转换预测模块和广义负荷预测模块；所述分布式电源、电动汽车及储能容量预测模块，用于对土地类型转化的历史数据进行分析，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据；所述土地功能转换预测模块，用于基于分布式电源、电动汽车和储能装置历史数据进行预测，得到所述分布式电源、电动汽车和储能装置预测时间段内的数据；所述广义负荷预测模块，用于基于预测时间段内的各类型土地面积变化数据和分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，采用预先建立的广义负荷空间预测模型进行预测，得到各类型土地的广义负荷预测值；其中，所述广义负荷包括电负荷度加上所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广义负荷空间预测方法，其特征在于，包括：/n对土地类型转化的历史数据进行分析，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据；/n基于分布式电源、电动汽车和储能装置历史数据进行预测，得到所述分布式电源、电动汽车和储能装置预测时间段内的数据；/n基于预测时间段内的各类型土地面积变化数据和分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，采用预先建立的广义负荷空间预测模型进行预测，得到各类型土地的广义负荷预测值；/n其中，所述广义负荷包括电负荷度加上所述分布式电源、电动汽车和储能装置；所述土地类型包括农村居民用地、城镇居民用地、行政用地、工业用地和商业用地。/n

【技术特征摘要】
1.一种广义负荷空间预测方法，其特征在于，包括：
对土地类型转化的历史数据进行分析，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据；
基于分布式电源、电动汽车和储能装置历史数据进行预测，得到所述分布式电源、电动汽车和储能装置预测时间段内的数据；
基于预测时间段内的各类型土地面积变化数据和分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，采用预先建立的广义负荷空间预测模型进行预测，得到各类型土地的广义负荷预测值；
其中，所述广义负荷包括电负荷度加上所述分布式电源、电动汽车和储能装置；所述土地类型包括农村居民用地、城镇居民用地、行政用地、工业用地和商业用地。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述广义负荷空间预测模型的建立，包括：
采用系统动力学方法建立广义负荷预测的栈流图；
基于各类型土地的负荷历史数据、预测时间段内各类型土地的面积变化数据、分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，建立各类型土地的预测时间段内广义负荷密度变化曲线；
根据所述栈流图和所述预测时间段内广义负荷密度变化曲线，分别建立各类型土地的负荷历史数据、各类型土地预测时间段内的面积变化数据、预测时间段内的分布式电源、电动汽车与储能装置的数据与广义负荷空间预测值的对应关系。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各类型土地的负荷历史数据、预测时间段内各类型土地的面积变化数据、分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，建立各类型土地的预测时间段内广义负荷密度变化曲线，包括：
基于各类型土地的负荷历史数据，分别建立不同类型土地的负荷密度曲线；
获取预测的各类型土地预测时间段内的面积变化数据、分布式电源、电动汽车和储能装置的数据，得到广义负荷密度调整因子；
基于所述广义负荷密度调整因子分别对各类型土地的负荷密度进行修正，得到各类型土地的预测时间段内广义负荷密度变化曲线。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述广义负荷空间预测模型的建立，还包括：
根据各类型土地广义负荷预测值，得到全部类型土地的预测时间段内每年总用电量和各类型土地最大负荷的预测值；
采集预测时间段内全部类型土地的每年总用电量和各类型土地最大负荷的实测值，并与所述预测值进行比较，当所述预测值和实测值的偏差超过预设的范围时，修订所述广义负荷空间预测模型并预测各类型土地广义负荷，直到所述偏差在允许的范围内。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对土地类型转化的历史数据进行分析，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据，包括：
获取各类型土地面积的历史数据；
分别将所述各类型土地面积的历史数据和预测时间代入预先建立的各类型土地面积相互转换预测模型，得到各类型土地预测时间段内的面积变化数据。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述各类型土地面积相互转换预测模型的建立，包括：
基于各类型土地面积历史数据制作各类型的土地的转化速率曲线；
采用系统动力学方法，建立土地类型转化的栈流图；...

【专利技术属性】
技术研发人员：李德智，田野，何永秀，董明宇，陈蓉珺，光峰涛，王美艳，陈奋开，刘剑宁，程法民，张小奇，石坤，陈宋宋，韩凝晖，宫飞翔，龚桃荣，田世明，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国网山东省电力公司东营供电公司，
类型：发明
国别省市：北京;11