基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法及系统。该方法包括：将光伏出力和电采暖负荷分布数据均转化成服从均匀分布的随机变量，得到光伏出力随机变量和电采暖负荷随机变量，并采用二元频率直方图确定Copula函数集合；Copula函数集合中的各个函数均表示光伏出力和电采暖负荷分布数据之间的关系；采用极大似然估计法确定Copula函数集合中各个函数中的参数；将参数已知的Copula函数集合中秩相关系数最小的函数确定为最优Copula函数，以得到配电网负荷预测结果。本发明专利技术能提高配电网多元负荷预测的准确性，提升电网运行的安全性和稳定性。提升电网运行的安全性和稳定性。提升电网运行的安全性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力负荷预测领域，特别是涉及一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着我国对环境污染治理越来越重视，电能生产方面能源结构的不断调整，可再生能源占电力结构的比重也逐年上升，越来越多的多能互补、协同优化的新能源电力得到综合开发和利用。同时，电动汽车也在扩大其在市场上的保有量，其低碳环保的性能十分符合节能减排的政策。另一方面，由于北方冬季燃煤供暖会产生空气污染问题，电采暖设备得到了越来越广泛的使用。然而由于取暖电器的接入会大大提高电的使用量，造成尖峰负荷，会使得冬季负荷峰谷差进一步加剧，会危害电网安全稳定运行。因此，研究一种更准确的电采暖负荷预测方法，对电力系统的经济稳定运行、调峰、调频等功能具有重要意义。
[0003]当大量分布式电源和新型负荷接入配电网后，它们的不确定性和随机性给电力系统负荷预测带来了挑战，而解决这一挑战的做法是分析地区实际情况和现有数据并改进相关算法来提高负荷预测精度。然而现有的研究和算法，通常是对分布式电源接入后的配电网负荷预测进行调整，或是对电能替代中的电动汽车、电采暖分别进行预测，并没有综合考虑分布式电源和新型负荷同时接入的精准负荷预测方法。因此，目前的配电网负荷预测方法的预测准确度有待提高。
[0004]本专利的目的在于分析同时考虑分布式电源出力和新型负荷时的不确定性特征，并考虑光伏出力与电采暖负荷之间的相关性，提出更精准的配电网多元负荷预测方法，提高电网运行的安全稳定性。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要提供一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法及系统，同时考虑分布式电源出力和新型负荷时的不确定性特征，并考虑光伏出力与电采暖负荷之间的相关性，以提高配电网多元负荷预测的准确性，从而提升电网运行的安全性和稳定性。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法，包括：
[0008]获取光伏出力和电采暖负荷分布数据；
[0009]将所述光伏出力和电采暖负荷分布数据均转化成服从均匀分布的随机变量，得到光伏出力随机变量的边缘分布和电采暖负荷随机变量的边缘分布；
[0010]基于所述光伏出力随机变量的边缘分布和所述电采暖负荷随机变量的边缘分布，采用二元频率直方图确定Copula函数集合；所述Copula函数集合中的各个函数均表示光伏出力和电采暖负荷分布数据之间的关系；所述Copula函数集合包括Gumbel-Copula函数、Clayton-Copula函数和Frank-Copula函数；
[0011]采用极大似然估计法确定所述Copula函数集合中各个函数中的参数，得到参数已知的Copula函数集合；
[0012]将所述参数已知的Copula函数集合中秩相关系数最小的函数确定为最优Copula函数；所述最优Copula函数用于表征配电网负荷预测结果。
[0013]可选的，所述获取光伏出力和电采暖负荷分布数据，具体包括：
[0014]由光照强度的概率分布函数确定光伏出力；
[0015]采用非参数估计法对电采暖日负荷曲线进行拟合确定电采暖边缘分布函数；所述电采暖边缘分布函数包括电锅炉边缘分布函数和发热电缆边缘分布函数；
[0016]由所述电采暖边缘分布函数确定电采暖负荷分布数据。
[0017]可选的，所述采用极大似然估计法确定所述Copula函数集合中各个函数中参数，得到参数已知的Copula函数集合，具体包括：
[0018]由所述光伏出力随机变量的边缘分布和所述电采暖负荷随机变量的边缘分布确定所述Copula函数集合中各个函数对应的随机变量的联合分布函数；
[0019]由各所述随机变量的联合分布函数分别计算对应的随机变量的联合密度函数；
[0020]由各所述随机变量的联合密度函数建立所述Copula函数集合中各个函数对应的随机样本的似然函数；
[0021]以所述随机样本的似然函数的对数最大为目标求解，确定所述Copula函数集合中各个函数的最优参量，从而得到参数已知的Copula函数集合。
[0022]可选的，所述将所述参数已知的Copula函数集合中秩相关系数最小的函数确定为最优Copula函数，具体包括：
[0023]计算所述参数已知的Copula函数集合中各个函数的Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数；
[0024]将所述Kendall秩相关系数和所述Spearman秩相关系数均最小的函数确定为最优Copula函数。
[0025]本专利技术还提供了一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测系统，包括：
[0026]数据获取模块，用于获取光伏出力和电采暖负荷分布数据；
[0027]数据转化模块，用于将所述光伏出力和电采暖负荷分布数据均转化成服从均匀分布的随机变量，得到光伏出力随机变量的边缘分布和电采暖负荷随机变量的边缘分布；
[0028]函数集合确定模块，用于基于所述光伏出力随机变量的边缘分布和所述电采暖负荷随机变量的边缘分布，采用二元频率直方图确定Copula函数集合；所述Copula函数集合中的各个函数均表示光伏出力和电采暖负荷分布数据之间的关系；所述Copula函数集合包括Gumbel-Copula函数、Clayton-Copula函数和Frank-Copula函数；
[0029]参数估计模块，用于采用极大似然估计法确定所述Copula函数集合中各个函数中的参数，得到参数已知的Copula函数集合；
[0030]最优函数确定模块，用于将所述参数已知的Copula函数集合中秩相关系数最小的函数确定为最优Copula函数；所述最优Copula函数用于表征配电网负荷预测结果。
[0031]可选的，所述数据获取模块，具体包括：
[0032]光伏出力获取单元，用于由光照强度的概率分布函数确定光伏出力；
[0033]分布函数确定单元，用于采用非参数估计法对电采暖日负荷曲线进行拟合确定电
采暖边缘分布函数；所述电采暖边缘分布函数包括电锅炉边缘分布函数和发热电缆边缘分布函数；
[0034]电采暖负荷确定单元，用于由所述电采暖边缘分布函数确定电采暖负荷分布数据。
[0035]可选的，所述参数估计模块，具体包括：
[0036]联合分布函数确定单元，用于由所述光伏出力随机变量的边缘分布和所述电采暖负荷随机变量的边缘分布确定所述Copula函数集合中各个函数对应的随机变量的联合分布函数；
[0037]联合密度函数确定单元，用于由各所述随机变量的联合分布函数分别计算对应的随机变量的联合密度函数；
[0038]似然函数构建单元，用于由各所述随机变量的联合密度函数建立所述Copula函数集合中各个函数对应的随机样本的似然函数；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法，其特征在于，包括：获取光伏出力和电采暖负荷分布数据；将所述光伏出力和电采暖负荷分布数据均转化成服从均匀分布的随机变量，得到光伏出力随机变量的边缘分布和电采暖负荷随机变量的边缘分布；基于所述光伏出力随机变量的边缘分布和所述电采暖负荷随机变量的边缘分布，采用二元频率直方图确定Copula函数集合；所述Copula函数集合中的各个函数均表示光伏出力和电采暖负荷分布数据之间的关系；所述Copula函数集合包括Gumbel-Copula函数、Clayton-Copula函数和Frank-Copula函数；采用极大似然估计法确定所述Copula函数集合中各个函数中的参数，得到参数已知的Copula函数集合；将所述参数已知的Copula函数集合中秩相关系数最小的函数确定为最优Copula函数；所述最优Copula函数用于表征配电网负荷预测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法，其特征在于，所述获取光伏出力和电采暖负荷分布数据，具体包括：由光照强度的概率分布函数确定光伏出力；采用非参数估计法对电采暖日负荷曲线进行拟合确定电采暖边缘分布函数；所述电采暖边缘分布函数包括电锅炉边缘分布函数和发热电缆边缘分布函数；由所述电采暖边缘分布函数确定电采暖负荷分布数据。3.根据权利要求1所述的一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法，其特征在于，所述采用极大似然估计法确定所述Copula函数集合中各个函数中参数，得到参数已知的Copula函数集合，具体包括：由所述光伏出力随机变量的边缘分布和所述电采暖负荷随机变量的边缘分布确定所述Copula函数集合中各个函数对应的随机变量的联合分布函数；由各所述随机变量的联合分布函数分别计算对应的随机变量的联合密度函数；由各所述随机变量的联合密度函数建立所述Copula函数集合中各个函数对应的随机样本的似然函数；以所述随机样本的似然函数的对数最大为目标求解，确定所述Copula函数集合中各个函数的最优参量，从而得到参数已知的Copula函数集合。4.根据权利要求1所述的一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测方法，其特征在于，所述将所述参数已知的Copula函数集合中秩相关系数最小的函数确定为最优Copula函数，具体包括：计算所述参数已知的Copula函数集合中各个函数的Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数；将所述Kendall秩相关系数和所述Spearman秩相关系数均最小的函数确定为最优Copula函数。5.一种基于光伏电采暖负荷相关性的配电网负荷预测系统，其特征在于，包括：数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：金国锋，徐明忻，赵立军，石勇，韩丽维，张林，刘自发，文星雅，于普洋，
申请(专利权)人：国网内蒙古东部电力设计有限公司国家电网有限公司华北电力大学，
类型：发明
国别省市：