一种分布式能源用户侧逐时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分布式能源用户侧逐时负荷预测方法及系统，对冷热电负荷特性的影响因素进行辨识，分析相关性，选取特征变量，构建各时刻用户侧冷热电负荷逐日特征向量；通过对各时刻负荷逐日特征向量进行统计归纳和理论分析，整理出各时刻负荷与相应特征变量的多元函数关系，分别建立各时刻冷热电负荷的多元非线性回归模型；利用训练日样本拟合求解各时刻冷热电负荷的多元非线性回归方程，并对预测日各时刻冷热电负荷进行预测计算，经时间先后排序，即可实现用户侧冷热电逐时负荷的快速预测，从而保障能源调度机构运行人员及时调整调度计划，制定机组运行策略，满足能源供需平衡。满足能源供需平衡。满足能源供需平衡。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式能源用户侧逐时负荷预测方法及系统


[0001]本专利技术属于能源系统用户侧负荷预测
，具体涉及一种分布式能源用户侧逐时负荷预测方法及系统。

技术介绍

[0002]分布式能源作为一种建立在“能源对口，梯级利用”理念上，将制冷、供热和发电一体化的先进能源供需体系，相比传统的集中式发电及远程送电，具有供能形式多样、能源利用高效、系统布置分散等特点。因地制宜的发展分布式能源，不仅有利于能源高效清洁利用，还有利于优化能源结构，促进多种资源的有效利用。而随着分布式能源的发展，能源用户侧的主体地位日益凸显。在按需供能的理念导向下，通过对用户侧负荷特性的深入分析，可以充分了解用户的差异化、个性化需求，从而促进供需互动调控，提升能源系统综合能效。
[0003]在用户侧负荷分析的整体框架中，冷、热、电等多种负荷的动态预测是核心问题，可有效支撑能源系统的规划设计与运行管理。现有用户侧负荷预测多与基于机理推演的负荷模拟软件相结合，通过构建典型用户模型确定多元负荷的逐时分配因子。如此虽可实现多元负荷的逐时预测，但仅适用于能源系统规划设计阶段对负荷本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种分布式能源用户侧逐时负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据用户侧冷热电负荷特性的影响因素，并结合负荷历史数据，确定各影响因素与冷热电负荷之间的逐时Pearson相关性分布；步骤2，根据各影响因素与冷热电负荷之间的Pearson相关系数，选取与用户侧负荷高度相关的多个影响因素作为特征变量，构建各时刻用户侧冷热电负荷逐日特征向量；步骤3，根据各时刻用户侧冷热电负荷逐日特征向量，建立各时刻冷热电负荷与相应特征变量的多元函数关系，根据多元函数的最小二乘拟合原理，分别建立各时刻用户侧冷热电负荷的多元非线性回归模型；步骤4，将各时刻用户侧冷热电负荷逐日特征向量作为训练日样本，求解各时刻用户侧冷热电负荷的多元非线性回归模型，确定拟合系数，得到训练后各时刻用户侧冷热电负荷的多元非线性回归模型；步骤5，根据训练日样本拟合确定预测日各时刻影响因素，并将预测日的各时刻影响因素分别输入各时刻用户侧冷热电负荷的多元非线性回归模型，得到预测日各时刻冷热电负荷预测值，再将预测值按时间排序，得到预测日用户侧冷热电逐时负荷。2.根据权利要求1所述的一种分布式能源用户侧逐时负荷预测方法，其特征在于，步骤1中各影响因素与冷热电负荷之间的逐时Pearson相关性分布的计算方法如下：式中，r
fx
为负荷f和影响因素x的Pearson相关系数；f
j
、x
j
分别为负荷f和影响因素x的第j个样本点；分别为负荷f和影响因素x的平均值；m为样本个数。3.根据权利要求1所述的一种分布式能源用户侧逐时负荷预测方法，其特征在于，步骤1中所述影响因素包括气象因素和非气象因素；所述气象因素包括：温度、湿度、太阳辐射、风速、降水、天气；非气象因素包括：经济、政策、日类型、需求侧管理。4.根据权利要求1所述的一种分布式能源用户侧逐时负荷预测方法，其特征在于，步骤2中各时刻用户侧冷热电负荷逐日特征向量的表达式如下：δ
t
＝(x
1j
，x
2j
，
…
，x
nj
；f(x
1j
，x
2j
，
…
，x
nj
))，j＝1，2，
…
，m式中，δt为某时刻用户侧冷热电负荷逐日特征向量，t＝0，1，
…
，23，x
1j
，x
2j
，
…
，x
nj
为用户侧冷热电负荷的各特征变量，f(x
1j
，x
2j
，
…
，x
nj
)为某时刻用户侧冷热电负荷，n为特征变量个数，m为样本个数。5.根据权利要求1所述的一种分布式能源用户侧逐时...

【专利技术属性】
技术研发人员：连小龙，肖俊峰，胡孟起，夏林，王一丰，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：