一种电力负荷预测方法、系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种电力负荷预测方法、系统及装置，方法包括基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。本发明专利技术基于历史数据作为预测参考，综合考虑待预测日区域内负荷变化情况，提高负荷预测准确率，从而保证调控人员可以准确、合理安排电网调峰、调压，安排电网方式及检修计划，保持电网运行的安全稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种电力负荷预测方法、系统及装置
本专利技术涉及电力系统负荷预测
，尤其是一种电力负荷预测方法、系统及装置。
技术介绍
电力负荷预测是电力部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保障社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而又艰巨的任务。提升负荷预测准确性是应对复杂经济形势，实现企业精益化管理的需要、是建设坚强智能电网，实现精准投资的需要，是实现供用双赢的需要。目前负荷预测主要采用工作人员根据次日负荷变化情况每日上报日报，通过日报汇总县、市、省总负荷数据。次日负荷情况受各企业生产计划变更、农村灌溉周期变换、居民制热制冷负荷影响较大，且伴随光伏、风电装机容量的不断增多，次日负荷情况受天气变化影响日益增大。目前负荷预测方法不仅预测准确率较低，且工作人员每日需要汇总数据工作量大，严重影响了负荷预测作用的发挥。
技术实现思路
本专利技术提供了一种电力负荷预测方法、系统及装置，用于解决现有预测准确率低的问题。为实现上述目的，本专利技术采用下述技术方案：本专利技术第一方面提供了一种电力负荷预测方法，所述方法包括以下步骤：基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。进一步地，所述新能源上网功率数据包括根据待预测日天气的光伏上网功率和风力上网功率。进一步地，所述企业生产数据包括根据待预测日企业生产计划、检修计划确定的所需用电量。进一步地，所述制冷制热数据包括根据待预测日气温的企业、居民制冷制热所需电量。进一步地，所述农业生产数据包括根据待预测日降雨情况的农业灌溉所需电量。进一步地，所述对历史数据训练得到的预测模型包括每个影响因素下，分别训练得到的预测模型。本专利技术第二方面提供了一种电力负荷预测系统，所述系统包括：信息获取模块，基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；预测模块，结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。本专利技术第三方面提供了一种电力负荷预测装置，所述装置包括服务端和客户端，所述服务端上设有所述的系统和数据库，所述客户端设置在数据信息的采集点，用于上传数据信息。本专利技术第四方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机指令，所述计算机指令在负荷预测系统上运行时，使所述负荷预测系统执行所述的负荷预测方法。
技术实现思路
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是专利技术所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：本专利技术基于历史数据作为预测参考，综合考虑待预测日区域内负荷变化情况，提高负荷预测准确率，从而保证调控人员可以准确、合理安排电网调峰、调压，安排电网方式及检修计划，保持电网运行的安全稳定性。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简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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是本专利技术所述方法的流程示意图。具体实施方式为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本专利技术进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本专利技术省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本专利技术。如图1所示，本专利技术实施例一种电力负荷预测方法，包括以下步骤：S1,基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；S2,结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。步骤S1中，新能源上网功率数据包括根据待预测日天气的光伏上网功率和风力上网功率。集中式光伏电站内装有光功率预测设备，可以根据天气情况预测次日光伏上网功率，导出预测数据。以禹城境内集中式光伏电站汉能光伏为参考，汉能光伏装机容量40MW，统计显示禹城境内分布式光伏装机容量约为50MW。假如汉能光伏预测明日12时整上网出力数据为26MW，则禹城境内分布式光伏出力数据大约为P＝50/40*26MW。通过参考集中式光伏出力数据，获得新能源上网功率数据。企业生产数据包括根据待预测日企业生产计划、检修计划确定的所需用电量。给企业增加客户端，企业用户自己维护每日生产计划及负荷变化情况，客户端和主服务器可通过VPN连接。或可由企业每日通知供电公司负荷预测专责人员，由专责人员录入企业生产计划，企业生产计划可根据企业生产稳定性采取日录入、周录入或月录入。例：XX企业0时-12时开机负荷6MW、12时-24时开机负荷12MW。企业生产计划采集入系统后，作为负荷备用数据待取用。制冷制热数据包括根据待预测日气温的企业、居民制冷制热所需电量。禹城总负荷包含企业、居民生产负荷，制冷制热负荷，分布式光伏出力及灌溉负荷等几大性质负荷。每年选取夏季和冬季部分典型日，收集历史数据导入系统服务器，在企业生产稳定，居民生产秩序平稳情况下，对比不同温度下区域总负荷变化情况，夏季和冬季，在企业及生产负荷稳定情况下，温度变化和制冷、制热负荷变化呈现一定的函数变化关系。具体实现方式可以采用表格或公式。例：2020.06.10日较前一日企业生产负荷稳定，受天气变化影响温度下降约6℃，制冷负荷下降约18MW，待11日温度恢复后，制冷负荷同步恢复。农业生产数据包括根据待预测日降雨情况的农业灌溉所需电量。步骤S2中，对历史数据训练得到的预测模型包括每个影响因素下，分别训练得到的预测模型。本专利技术还提供了一种电力负荷预测系统，包括信息获取模块和预测模块。信息获取模块基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；预测模块结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。本专利技术还提供了一种电力负荷预测装置，装本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力负荷预测方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：/n基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；/n结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力负荷预测方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：
基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；
结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。


2.根据权利要求1所述电力负荷预测方法，其特征是，所述新能源上网功率数据包括根据待预测日天气的光伏上网功率和风力上网功率。


3.根据权利要求1所述电力负荷预测方法，其特征是，所述企业生产数据包括根据待预测日企业生产计划、检修计划确定的所需用电量。


4.根据权利要求1所述电力负荷预测方法，其特征是，所述制冷制热数据包括根据待预测日气温的企业、居民制冷制热所需电量。


5.根据权利要求1所述电力负荷预测方法，其特征是，所述农业生产数据包括根据待预测日降雨情况的农业灌溉所需电量。

【专利技术属性】
技术研发人员：王纪萌，许强，李琛，吴彬，曹敬峰，潘光午，窦忠德，李倩，高传华，李腾飞，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司禹城市供电公司，
类型：发明
国别省市：山东;37