一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电力系统负荷分析技术领域，具体公开了一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，包括：获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻；根据上述获取到的数值依次计算出时间差值参数、极值差值参数、整体差值参数；根据时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数，计算出电力负荷差异因子。本发明专利技术还公开了一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估系统。本发明专利技术提供的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法可综合考虑负荷数据的数值特性与时间特性，从而更为准确的分析负荷数据的差异。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统
本专利技术涉及电力系统负荷分析
，更具体地，涉及一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统。
技术介绍
随着电网规模的扩大，电网供电能力的提高，电能已经成为社会各行业最主要的能源之一；电力用户的用电数据既具有规律性又具有随机性，能够一定程度上反应各用户、各行业的生产情况；例如对2020年2月至3月内负荷数据进行分析评估，可以反应各行业受疫情影响的情况；对任意一年内负荷数据进行分析评估，可以反应该各行业该年内产能变化情况等；所以能够准确而有效的分析评估电力负荷数据，对反应国民经济运行发展情况具有重要意义。目前针对电力负荷的研究工作多集中在负荷预测方面，而关于连续负荷运行数据的负荷状态评估方法研究较少；当前常用的分析方法为固定时段内计量电量的比较、用户最大负荷的比较等直接简单的方法，例如：比较同一用户不同日期的日电量或日最高负荷；或是常规统计学原理中相关性分析等方法，这些方法存在以下不足：(1)比较固定时段内电量时，只比较了负荷整体的电量差异，未考虑到负荷数据各个时刻功率数值的差异；比较固定时段内最大负荷时，只比较了最大负荷的数据，而忽略了最大负荷出现的时刻等差异；(2)采用相关性分析类方法时，只能反映两组负荷数据的变化趋势是否相同，并不能反映两组负荷数据数值方面的差异；所以，两类方法只能片面的对电力负荷进行评估分析，分析结果不能准确反应电力用户生产水平的变化情况。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供了一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统，可综合考虑负荷数据的数值特性与时间特性，从而更为准确的分析负荷数据的差异。作为本专利技术的第一个方面，提供一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，包括：获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻；根据所述待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻，计算出时间差值参数；根据所述待分析电力负荷数据中的最大功率值和所述基准电力负荷数据中的最大功率值，计算出极值差值参数；根据所述待分析电力负荷数据和所述基准电力负荷数据，计算出整体差值参数；根据所述时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数，计算出电力负荷差异因子。进一步地，所述时间差值参数T(Δt)的计算公式为：Δt＝t1-t0其中，t1为所述待分析电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻，t0为所述基准电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻，T(Δt)的值在[1/3，1]区间内；当Δt小于0.5小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时以内，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻相同，即T′(Δt)值为0；当Δt大于0.5小时，小于等于1小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时到1小时之间，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，但差别较小，即T′(Δt)值为0.2；当Δt大于1小时，小于等于3小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在1小时到3小时之间，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，差别较大，即T′(Δt)值为0.4；当Δt大于3小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在3小时以外，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，而且差别巨大，即T′(Δt)值为1。进一步地，所述极值差值参数G(P1，P0)的计算公式为：其中，P1max为所述待分析电力负荷数据中的最大功率值，P0max为所述基准电力负荷数据中的最大功率值，G(P1，P0)的值在[1/2，1]区间内。进一步地，所述整体差值参数D(P1，P0)的计算公式为：其中，P1为待分析电力负荷数据；P0为基准电力负荷数据；P0i、P1i分别为两组电力负荷数据中的第i个数据；D′(P1，P0)为待分析电力负荷数据P1与基准电力负荷数据P0的欧氏距离；D′(0，P0)为0功率电力负荷与基准电力负荷数据P0的欧氏距离。进一步地，所述电力负荷差异因子FLD的计算公式为：FLD＝T(Δt)·G(P1，P0)·D(P1，P0)其中，T(Δt)为所述时间差值参数，G(P1，P0)为所述极值差值参数，D(P1，P0)为所述整体差值参数。作为本专利技术的第二个方面，提供一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估系统，包括：获取模块，用于获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻；第一计算模块，用于根据所述待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻，计算出时间差值参数；第二计算模块，用于根据所述待分析电力负荷数据中的最大功率值和所述基准电力负荷数据中的最大功率值，计算出极值差值参数；第三计算模块，用于根据所述待分析电力负荷数据和所述基准电力负荷数据，计算出整体差值参数；第四计算模块，用于根据所述时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数，计算出电力负荷差异因子。进一步地，所述时间差值参数T(Δt)的计算公式为：Δt＝t1-t0其中，t1为所述待分析电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻，t0为所述基准电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻，T(Δt)的值在[1/3，1]区间内；当Δt小于0.5小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时以内，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻相同，即T′(Δt)值为0；当Δt大于0.5小时，小于等于1小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时到1小时之间，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，但差别较小，即T′(Δt)值为0.2；当Δt大于1小时，小于等于3小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在1小时到3小时之间，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，差别较大，即T′(Δt)值为0.4；当Δt大于3小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在3小时以外，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，而且差别巨大，即T′(Δt)值为1。进一步地，所述极值差值参数G(P1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，其特征在于，包括：/n获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻；/n根据所述待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻，计算出时间差值参数；/n根据所述待分析电力负荷数据中的最大功率值和所述基准电力负荷数据中的最大功率值，计算出极值差值参数；/n根据所述待分析电力负荷数据和所述基准电力负荷数据，计算出整体差值参数；/n根据所述时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数，计算出电力负荷差异因子。/n

【技术特征摘要】
1.一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，其特征在于，包括：
获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻；
根据所述待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻，计算出时间差值参数；
根据所述待分析电力负荷数据中的最大功率值和所述基准电力负荷数据中的最大功率值，计算出极值差值参数；
根据所述待分析电力负荷数据和所述基准电力负荷数据，计算出整体差值参数；
根据所述时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数，计算出电力负荷差异因子。


2.根据权利要求1所述的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，其特征在于，所述时间差值参数T(Δt)的计算公式为：



Δt＝t1-t0



其中，t1为所述待分析电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻，t0为所述基准电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻，T(Δt)的值在[1/3,1]区间内；
当Δt小于0.5小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时以内，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻相同，即T′(Δt)值为0；
当Δt大于0.5小时，小于等于1小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在0.5小时到1小时之间，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，但差别较小，即T′(Δt)值为0.2；
当Δt大于1小时，小于等于3小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在1小时到3小时之间，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，差别较大，即T′(Δt)值为0.4；
当Δt大于3小时时，表示两组电力负荷数据中最大或最小负荷对应的时间差在3小时以外，即两组电力负荷数据中的最大或最小负荷出现的时刻不同，而且差别巨大，即T′(Δt)值为1。


3.根据权利要求1所述的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，其特征在于，所述极值差值参数G(P1,P0)的计算公式为：



其中，P1max为所述待分析电力负荷数据中的最大功率值，P0max为所述基准电力负荷数据中的最大功率值，G(P1,P0)的值在[1/2,1]区间内。


4.根据权利要求1所述的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，其特征在于，所述整体差值参数D(P1,P0)的计算公式为：



其中，P1为待分析电力负荷数据；P0为基准电力负荷数据；P0i、P1i分别为两组电力负荷数据中的第i个数据；D′(P1,P0)为待分析电力负荷数据P1与基准电力负荷数据P0的欧氏距离；D′(0,P0)为0功率电力负荷与基准电力负荷数据P0的欧氏距离。


5.根据权利要求1所述的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，其特征在于，所述电力负荷差异因子FLD的计算公式为：
FLD＝T(Δt)·G(P1,P0)·D(P1,P0)
其中，T(Δt)为所述时间差值参数，G(P1,P0)为所述极值差值参数，D(P1,P0为所述整体差值参数。


6.一种考虑时间特性与数值特性的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈铭，董金哲，张宇，杨光中，严慧，刘志仁，白晨阳，於慧敏，胡晓青，李澄，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32