【技术实现步骤摘要】
一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法
本专利技术涉及电力信息化技术，尤其是涉及一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法。
技术介绍
大型供电企业有大量的业务数据的积累，最近几年也逐渐认识到了数据的重要性，开展了很多大数据相关项目的建设。但是，在电力系统中利用大数据技术进行数据分析和建模是一个难点，技术门槛高，虽然整合了大量的用户和电网运行数据，但是数据应用和建模能力严重不足。当前随着大数据时代的到来，大型供电企业大数据分析和建模管理的需求越来越显著，随着业务的开展，各种通用和专用的模型数量巨大，需要不断迭代更新，设计、训练模型都需要花费巨大的人力，发挥电力数据分析模型的价值，持续迭代、管理和发布使用模型就非常重要。当前，我国的电力供需失衡主要表现为结构性及时段性的缺电，且高峰负荷时间占比较小，传统通过增加装机容量等措施容易造成电网投资增加且负荷低峰时段装机容量的浪费，为解决高峰负荷供应不足，时段性的缺电，电力企业必须做好错峰调度工作，使有限的能源资源发挥最大的效用。错峰调度仍旧是消纳供需缺口，控制用电...
【技术保护点】
1.一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：调用错峰调度模型库中的错峰调度模型；/nS2：获取训练数据对错峰调度模型进行训练，实现错峰调度模型库模型版本的更新；/nS3：利用训练完成的错峰调度模型进行电力错峰调度；/n所述的错峰调度模型库包括分级分组调度模型和经济最优调度模型，所述的分级分组调度模型根据避峰序位表和可避峰负荷总量对用电用户进行分级分组，所述的经济最优调度模型以电力公司和用户经济性复合最优为目标，根据地区负荷预测结果及调度日大用户负荷决策结果实现电力错峰调度决策，所述的经济最优调度模型训练时的目标函数包括经济性目标函数和可靠性目标函数。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：调用错峰调度模型库中的错峰调度模型；
S2：获取训练数据对错峰调度模型进行训练，实现错峰调度模型库模型版本的更新；
S3：利用训练完成的错峰调度模型进行电力错峰调度；
所述的错峰调度模型库包括分级分组调度模型和经济最优调度模型，所述的分级分组调度模型根据避峰序位表和可避峰负荷总量对用电用户进行分级分组，所述的经济最优调度模型以电力公司和用户经济性复合最优为目标，根据地区负荷预测结果及调度日大用户负荷决策结果实现电力错峰调度决策，所述的经济最优调度模型训练时的目标函数包括经济性目标函数和可靠性目标函数。
2.根据权利要求1所述的一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，其特征在于，所述的分级分组调度模型对用电用户进行分级分组具体包括：
11)获取避峰用户集合；
12)根据用户避峰优先级形成避峰序位表；
13)按照避峰序位表顺序，依次将可避峰负荷容量之和符合设定条件的用户组成用户组并编号；
14)根据各用户组的可避峰负荷总量，将各用户组划分为不同避峰预案等级。
3.根据权利要求2所述的一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，其特征在于，所述的避峰预案等级包括1～4四级，对应的可避峰负荷总量依次为5％、10％、15％和20％，处于同一避峰预案等级的各用户组被调用时轮流执行避峰用电。
4.根据权利要求2所述的一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，其特征在于，所述的分级分组调度模型采的目标函数为社会避峰损失最小，约束条件包括：避峰预案等级用户组数量约束、用户组总数约束和用户组顺序约束。
5.根据权利要求4所述的一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，其特征在于，所述的目标函数的表达式为：
其中，Qi_total为用户组i中所有用户的避峰直接经济损失之和，pj为j级避峰负荷当期预测被调用次数，s为用户组总数，m为预案分级数，nj为j级避峰负荷所含的用户组数；xij表示用户组i是否属于j级避峰负荷。
6.根据权利要求1所述的一种基于供电企业大数据模型库的错峰调度方法，其特征在于，所述的经济最优调度模型目标函数表达式为：
式中，E为经济性目标函数，R为可靠性目标函数，ζn，h为参与错峰调度编号...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴裔，解梁军，郭乃网，沈泉江，宋岩，王彬彬，杨栋，陈开能，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，华东电力试验研究院有限公司，星环信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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