一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，涉及电力计算分析方法技术领域，通过计算各行业典型8760小时负荷曲线叠加为总的工业大用户8760小时负荷曲线，再基于区域8760小时历史负荷，计算模拟得到该区域典型常规负荷8760小时负荷曲线，再结合各行业预测电量，生成预测区域8760小时负荷曲线，生成负荷预测结果。本发明专利技术提供一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，采用多行业典型曲线叠加的预测方法，提升负荷预测的精准度。本发明专利技术基于计算机程序进行大数据计算能够减少因人工计算带来的失误，提升负荷预测的可靠性，提高负荷预测工作效率。提高负荷预测工作效率。提高负荷预测工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法


[0001]本专利技术属于电力计算分析方法
，尤其涉及一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法。

技术介绍

[0002]负荷预测是电力市场的重要组成部分，是对电力资源进行调度、规划的前提条件。负荷预测的准确度将直接影响电网投资、网络布局和电网调度运行的合理性。随着电力市场的建立，对负荷预测水平的要求与日俱增，利用计算机大数据进行负荷预测有效提高负荷预测水平，有利于减少电网能耗，合理安排电网运行方式和建立机组检修计划，有利于提高电力系统的经济效益与社会效益。
[0003]随着经济的发展，影响电网发展的因素越来越多，单纯的依靠人工进行负荷预测，无法保证负荷预测的准确性，影响电网调度运行、规划的可靠性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，从而克服了现有单纯的依靠人工进行负荷预测，无法保证负荷预测的准确性的缺点。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，包括以下步骤：
[0006]自动获取各行业用户的历史8760小时负荷数据，模拟计算各行业典型8760小时负荷曲线；
[0007]对所述各行业典型8760小时负荷曲线处理得到总的工业大用户8760小时负荷曲线；
[0008]根据某一区域的历史8760小时负荷数据及所述区域的区域工业大用户8760小时负荷数据计算，得到所述区域的区域典型常规8760小时负荷曲线；
[0009]根据预测区域的各行业预测电量、所述各行业典型8760小时负荷曲线及所述区域典型常规8760小时负荷曲线，得到预测年常规电量和预测区域8760小时负荷曲线；
[0010]根据所述预测年常规电量和预测区域8760小时负荷曲线生成负荷预测结果。
[0011]优选地，自动获取各行业用户的历史8760小时负荷数据，模拟计算各行业典型8760小时负荷曲线，包括以下步骤：
[0012]获取报装大用户的历史8760小时负荷计量值；并对所述大用户进行不同行业分类；
[0013]获取其中某一行业的大用户的历史8760小时负荷计量值，将属于同一行业下的所有大用户的历史8760小时负荷计量值在同一时刻加权平均，得到所述行业典型8760小时负荷曲线；
[0014]重复步骤S12得到各行业典型8760小时负荷曲线。
[0015]优选地，某一行业的行业典型8760小时负荷曲线计算为：
[0016]X1＝(A1+B1+C1+
···
+N1)/n
[0017]X2＝(A2+B2+C2+
···
+N2)/n
[0018]X3＝(A3+B3+C3+
···
+N3)/n
[0019]......
[0020]X
n
＝(A
n
+B
n
+C
n
+
···
+N
n
)/n
[0021]P1＝{X1,X2,X3,
···
,X
n
}/X
max
[0022]其中，P1代表某一个行业的行业典型8760小时负荷曲线，X
n
代表该典型8760小时负荷曲线中各时刻的负荷值，X
max
表示集合P1中元素X1‑
X
n
中的最大值，A、B、C、N代表同一行业中不同的大用户，A1、A2、A3、A
n
表示同一用户不同时刻的负荷值；
[0023]各行业典型8760小时负荷曲线为：
[0024]P2＝{Y1,Y2,Y3,
···
,Y
n
}/Y
max
[0025]......
[0026]P
n
＝{Z1,Z2,Z3,
···
,Z
n
}/Z
max
[0027]其中，P
n
代表第N个行业的行业典型8760小时负荷曲线，Y
max
表示集合P2中Y1‑
Y
n
元素中的最大值。Z
max
表示集合P
n
中元素Z1‑
Z
n
中的最大值。
[0028]优选地，对所述各行业典型8760小时负荷曲线叠加得到总的工业大用户8760小时负荷曲线。
[0029]优选地，根据某一区域的历史8760小时负荷及所述区域的区域工业大用户8760小时负荷数据，计算模拟得到所述区域的区域典型常规8760小时负荷曲线，包括以下步骤：
[0030]获取某一区域的历史8760小时负荷数据；
[0031]区域下多个行业叠加得到的区域总的工业大用户负荷；
[0032]根据所述区域的历史8760小时负荷数据和区域总的工业大用户负荷计算所述区域的典型常规8760小时负荷数据；
[0033]根据所述区域的典型常规8760小时负荷数据模拟得到所述区域的区域典型常规8760小时负荷曲线。
[0034]优选地，根据预测区域的各行业预测电量、所述各行业典型8760小时负荷曲线及所述区域典型常规8760小时负荷曲线，生成预测区域8760小时负荷曲线，包括以下步骤：
[0035]获取预测区域的区域大用户预测电量；
[0036]获取所述预测区域的历史常规电量和历史常规电量增长率，根据所述区域的历史常规电量和历史常规电量增长率计算得到预测区域的预测常规电量；
[0037]根据所述预测区域的区域大用户预测电量和步骤S43中的预测常规电量计算预测区域的8760小时负荷；
[0038]根据所述预测区域的8760小时负荷计算预测区域8760小时负荷曲线及最大利用小时数。
[0039]优选地，根据所述预测年常规电量和预测区域8760小时负荷曲线生成负荷预测结果包括以下步骤：
[0040]获取所述预测区域的各行业预测电量及计算区域总预测电量，所述区域总预测电量通过曲线表示得到基于预测区域8760小时负荷曲线；
[0041]根据所述预测区域8760小时负荷曲线生成负荷预测结果。
[0042]一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法的计算机程序产品，所述的计算机程序产品包括非瞬态可读存储介质和计算机程序，所述计算机程序被有形地存储在所述的非瞬态可读存储介质上，该计算机程序被计算机内的处理器执行实现如权利要求1至7任一项所述的负荷预测方法的步骤。
[0043]与现有的技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
[0044]本专利技术所提供的基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，自动获取各行业用户的历史8760小时负荷数据，模拟计算各行业典型8760小时负荷曲线，8760小时负荷曲线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：自动获取各行业用户的历史8760小时负荷数据，模拟计算各行业典型8760小时负荷曲线；对所述各行业典型8760小时负荷曲线处理得到总的工业大用户8760小时负荷曲线；根据某一区域的历史8760小时负荷数据及所述区域的区域工业大用户8760小时负荷数据计算，得到所述区域的区域典型常规8760小时负荷曲线；根据预测区域的各行业预测电量、所述各行业典型8760小时负荷曲线及所述区域典型常规8760小时负荷曲线，得到预测年常规电量和预测区域8760小时负荷曲线；根据所述预测年常规电量和预测区域8760小时负荷曲线生成负荷预测结果。2.根据权利要求1所述的基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，其特征在于，自动获取各行业用户的历史8760小时负荷数据，模拟计算各行业典型8760小时负荷曲线，包括以下步骤：获取报装大用户的历史8760小时负荷计量值；并对所述大用户进行不同行业分类；获取其中某一行业的大用户的历史8760小时负荷计量值，将属于同一行业下的所有大用户的历史8760小时负荷计量值在同一时刻加权平均，得到所述行业典型8760小时负荷曲线；重复步骤S12得到各行业典型8760小时负荷曲线。3.根据权利要求2所述的基于多行业历史典型负荷曲线叠加的负荷预测方法，其特征在于，某一行业的行业典型8760小时负荷曲线计算为：X1＝(A1+B1+C1+
···
+N1)/nX2＝(A2+B2+C2+
···
+N2)/nX3＝(A3+B3+C3+
···
+N3)/n......X
n
＝(A
n
+B
n
+C
n
+
···
+N
n
)/nP1＝{X1,X2,X
3,
···
,X
n
}/X
max
其中，P1代表某一个行业的行业典型8760小时负荷曲线，X
n
代表该典型8760小时负荷曲线中各时刻的负荷值，X
max
表示集合P1中元素X1‑
X
n
中的最大值，A、B、C、N代表同一行业中不同的大用户，A1、A2、A3、A
n
表示同一用户不同时刻的负荷值；各行业典型8760小时负荷曲线为：P2＝{Y1,Y2,Y3,
···
,Y
n
}/Y
max
......P
n

【专利技术属性】
技术研发人员：林信，于明，甘涌泉，廖晓芸，韦宗慧，郭华，李波，何聪聪，付俊，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：