一种考虑源荷协同运行的能源需求预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑源荷协同运行的能源需求预测方法及系统，涉及能源需求预测技术领域。所述方法包括根据区域发电量数据集，提取用户侧的发电特征信息；根据区域能源消耗历史数据，构建能源消耗量数据矩阵；将所述发电特征信息和所述能源消耗量数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。本发明专利技术通过分析区域发电量数据集和区域能源消耗历史数据，得到发电量数据集和能源消耗历史数据之间的协同关系，能够提高能源需求预测的准确性。测的准确性。测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑源荷协同运行的能源需求预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及能源需求预测
，尤其涉及一种考虑源荷协同运行的能源需求预测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着能源互联网建设推进和配电网市场化改革深入，主动配电网源
‑
网
‑
荷
‑
储形态结构和运行特点已发生显著变化。从电源侧看，随着分布式风、光等清洁能源和冷、热、电综合能源大量接入，系统不确定性显著增强且多能流高度耦合趋势明显；从网络侧看，随着直流配网建设、单纯用电服务向综合用能服务转变和电力物联网发展，系统交直流并重、物理信息高度融合、电、气、冷/热、交通等多能源耦合网络日渐形成；从负荷侧看，随能源站、5G基站和数据中心、储能、微网、电动汽车充电站/桩等发展，主动配电网非线性和电力电子化日益增强，且存在源、荷和孤岛多状态输、配网交互模式；从储能侧看，系统储能将呈现储电、气、热等多样形式且深度参与源、网、荷各环节；另一方面，配电网市场化改革深入对系统规划和运行的安全性和经济性提出更高要求，亟需以市场机制协调多主体责、权、利，确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑源荷协同运行的能源需求预测方法，其特征在于，包括：根据区域发电量数据集，提取用户侧的发电特征信息；其中，所述发电特征信息包括水电发电特征、风力发电特征和光伏发电特征；根据区域能源消耗历史数据，构建能源消耗量数据矩阵；其中，所述能源消耗历史数据包括煤炭消耗量、石油消耗量、天然气消耗量和核能消耗量；将所述发电特征信息和所述能源消耗量数据矩阵输入深度置信网络进行特征训练，得到能源需求量预测值。2.根据权利要求1所述的考虑源荷协同运行的能源需求预测方法，其特征在于，所述根据区域发电量数据集，提取用户侧的发电特征信息，包括：根据区域发电量数据集，获取区域用户年度水电站发电量按照正态分布规律变化的均值和方差；根据区域发电量数据集，获取区域用户年度水电站发电量与最大发电小时数按照正态分布规律变化的概率；根据区域用户年度水电站发电量按照正态分布规律变化的均值和方差，以及区域用户年度水电站发电量与最大发电小时数按照正态分布规律变化的概率，得到水电发电特征。3.根据权利要求1所述的考虑源荷协同运行的能源需求预测方法，其特征在于，所述根据区域发电量数据集，提取用户侧的发电特征信息，包括：根据区域发电量数据集，获取区域用户年度风力发电场发电量按照正态分布规律变化的均值和方差；根据区域发电量数据集，获取区域用户年度风力发电场发电量与最大发电小时数按照正态分布规律变化的概率；根据区域用户年度风力发电场发电量按照正态分布规律变化的均值和方差，以及区域用户年度风力发电场发电量与最大发电小时数按照正态分布规律变化的概率，得到风力发电特征。4.根据权利要求1所述的考虑源荷协同运行的能源需求预测方法，其特征在于，所述根据区域发电量数据集，提取用户侧的发电特征信息，包括：根据区域发电量数据集，获取区域用户年度光伏发电站发电量按照正态分布规律变化的均值和方差；根据区域发电量数据集，获取区域用户年度光伏发电站发电量与最大发电小时数按照正态分布规律变化的概率；根据区域用户年度光伏发电站发电量按照正态分布规律变化的均值和方差，以及区域用户年度光伏发电站...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伊宁，吴杰康，吴伟杰，李猛，李逸欣，郑敏嘉，孙辉，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：