一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法,包括以下步骤：S1计量模块对表箱中三个相别进行用电计量；S2数据采集应用对计量模块的计量数据进行实时采集；S3实时采集的计量数据进行预处理；S4边缘计算应用对数据进行归一化处理、特征提取、负荷识别；S5结合外部信息进行建模，进行负荷预测并实时修正。本发明专利技术提高负荷预测水平，有利于计划用电管理，中长期负荷预测有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划、制定电力系统发展规划、燃料计划，短期负荷预测是制定发电计划的基础。负荷预测有利于制定合理的电网建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益，也为系统运行的安全性提供了有力的保证。

【技术实现步骤摘要】
一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法
本专利技术属用低压电网末端感知和用电负荷自动调节
，尤其涉及一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法。
技术介绍
所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。电力系统负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来特定时刻的负荷数值。提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。长期以来，人们对电力系统负荷预测，特别是短期负荷预测进行了大量的研究，提出了许多有效的方法。国外进行了大量理论研究，达到了较高的水平，部分已经投入实际应用，国内已有了比较系统的研究。近些年，随着科学技术的迅速发展，预测理论技术也取得了长足的进展，新的预测方法，尤其是人工智能与模式识别领本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法,其特征在于,包括以下步骤：/nS1计量模块对表箱中三个相别进行用电计量；/nS2数据采集应用对计量模块的计量数据进行实时采集；/nS3实时采集的计量数据进行预处理；/nS4边缘计算应用对数据进行归一化处理、特征提取、负荷识别；/nS5结合外部信息进行建模，进行负荷预测并实时修正。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法,其特征在于,包括以下步骤：
S1计量模块对表箱中三个相别进行用电计量；
S2数据采集应用对计量模块的计量数据进行实时采集；
S3实时采集的计量数据进行预处理；
S4边缘计算应用对数据进行归一化处理、特征提取、负荷识别；
S5结合外部信息进行建模，进行负荷预测并实时修正。


2.根据权利要求1所述的一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法,其特征在于,S1和S2感知终端计量模块进行三相用电计量，感知终端数据采集应用对计量模块的计量数据进行实时采集。


3.根据权利要求2所述的一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法,其特征在于,S3感知终端对数据处理应用对采集的用电计量数据进行预处理，整合成其应用需要的数据的分钟曲线、小时曲线或日曲线。


4.根据权利要求3所述的一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法,其特征在于,S4和S5感知终端边缘计算应用使用有功功率曲线、电压曲线、电流曲线、谐波、电压噪声暂态和稳态数据，对负荷特征各维数据进行归一化操作，对预处理后的样本数据集进行特征选择，基于特征选择后保留的负荷特征数据重新组建样本数据集，对样本数据集进行K-Means聚类分析、决策树分类、支持向量机分类算法，并参照已知样本库模型，得到该段时间内的负荷比例构成情况。


5.根据权利要求1所述的一种基于负荷识别技术的居民用电负荷预测方法,其特征在于,S1中的计量模块具有测量用电设备的工作电压...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鸿玺，李飞，申洪涛，史轮，孙冲，高波，李梦宇，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司电力科学研究院，国网河北能源技术服务有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13