一种分品种电力供应预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种分品种电力供应预测方法及系统，包括：获取待预测区域内的电力数据；基于所述电力数据采用线性回归模型和自回归移动平均模型，对各品种发电设备在目标年份的发电量进行预测；基于各品种发电设备在目标年份的发电量预测值和预先构建的优化预测模型，预测各品种发电设备的净增装机容量；所述各品种发电设备包括水电发电机组、火电发电机组、核电发电机组、风电发电机组和太阳能发电机组。本发明专利技术可以量化分析供给侧结构性改革对分品种发电领域的影响。通过对分品种电力供应预测，可以为电网企业制定能源发展规划，电力建设投资提供重要的决策依据，从而降低电网企业成本，提高能源利用效率。提高能源利用效率。提高能源利用效率。

【技术实现步骤摘要】
一种分品种电力供应预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力工程
，具体涉及一种分品种电力供应预测方法及系统。

技术介绍

[0002]电力是支撑社会发展的重要基础性资源，电力供应在国民经济发展中承担重要角色，有必要对电力供应及早规划，做出合理决策，为国民经济安全，稳步发展提供保障。正确预测未来电力供应增长趋势是科学编制电力规划的前提，同时电力供应预测技术是制定能源电力发展战略规划的基础。随着环境意识的增强，新能源的渗透率逐渐升高，从而导致供给侧结构性改革，供给侧结构性改革对能源电力需求会产生重要影响。
[0003]而供给侧结构性改革为电力供应预测方法提出新的要求和挑战，传统的电力供应预测主要是从需求侧入手，缺乏对供给侧因素的考虑，如何量化分析供给侧结构性改革对电力供应的影响亟需解决。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中所存在的上述不足，本专利技术提供一种分品种电力供应预测方法及系统。本专利技术能够全面量化分析供给侧结构性改革对经济社会发展、电力供应带来的影响，同时综合考虑科技进步、净增装机容量、碳排放本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分品种电力供应预测方法，其特征在于，包括：获取待预测区域内的电力数据；基于所述电力数据采用线性回归模型和自回归移动平均模型，对各品种发电设备在目标年份的发电量进行预测；基于各品种发电设备在目标年份的发电量预测值和预先构建的优化预测模型，预测各品种发电设备的净增装机容量；所述各品种发电设备包括水电发电机组、火电发电机组、核电发电机组、风电发电机组和太阳能发电机组。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述电力数据采用线性回归模型和自回归移动平均模型，对各品种发电设备在目标年份的发电量进行预测，包括：对目标年份的用电量进行预测；基于用电量的预测值采用线性回归模型进行计算，得到目标年份发电量预测值；将所述目标年份发电量预测值基于各品种发电设备的年利用小时数采用自回归移动平均模型进行分配，得到各品种发电设备在目标年份的发电量预测值。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化预测模型的构建，包括：基于各品种发电设备总装机成本，发电成本以及火力机组二氧化碳排放总成本最低构建目标函数；为所述目标函数构建约束条件；所述约束条件包括：水电装机约束、火电装机约束、核电装机约束、风电装机容量约束、太阳能装机容量约束和电量平衡约束。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标函数，如下式所示：f＝min(C1+C2+C3)式中：f为目标函数，C1为各品种发电设备总装机成本，C2为各品种发电设备总发电成本，C3为火电机组二氧化碳排放总成本。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述各品种发电设备总装机成本C1，按下式计算：C1＝x1×
s1+x2×
s2+x3×
s3+x4×
s4+x5×
s5式中：x1为水电发电设备的净增装机容量，x2为火电发电设备的净增装机容量，x3为核电发电设备的净增装机容量，x4为风电发电设备的净增装机容量，x5为太阳能发电设备的净增装机容量，各品种装机...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘青，单葆国，谭显东，张莉莉，张成龙，聂仕麟，姚力，张春成，吴姗姗，吴鹏，冀星沛，李江涛，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：