一种分布式电源布点规划推荐方法、系统及存储介质技术方案

一种分布式电源布点规划推荐方法、系统及存储介质，包括：通过多源数据输入融合，得到现状态负荷分布热力图；根据现状态负荷数据，进行典型日负荷预测分析，获取历史负荷数据，训练预测模型，得到预测结果和规划态负荷分布热力图；根据负荷分布热力图，通过自定义设置地图区域，将地图区域覆盖负荷，选取为可运行安装分布式电源负荷节点范围；针对现状负荷或预测日负荷，在选取的可运行安装分布式电源负荷节点范围内，以线损为优化目标，建立分布式电源布点规划优化目标函数；针对所述现状态和规划态两种模式分别进行分布式电源布点规划方案推荐。分析结果为电网业务部门降损规划及分布式电源布点规划提供仿真支持与辅助决策。布式电源布点规划提供仿真支持与辅助决策。布式电源布点规划提供仿真支持与辅助决策。

【技术实现步骤摘要】
一种分布式电源布点规划推荐方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术属于配电网布点规划
，涉及同期线损系统、线损支撑网格规划、分布式电源布点规划方法以及支撑系统，尤其是基于OpenLayers地图框架负荷分布热力图的分布式电源布点规划推荐方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]分布式发电有供电安全稳定、成本低以及环保节能的优点，随着社会经济发展和技术的不断创新，越来越多的分布式电源广泛应用电力系统中。但不合理的分布式电源并网位置及并网规模也会给电网带来严重扰动，从而危及电网安全性。传统电网规划一般遵循负荷预测
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电源规划
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网络规划的步骤进行，电网与DG相结合，不仅要明确城市负荷的预测情况，还应清楚负荷分布的细节。基于OpenLayers地图框架实现负荷分布热力图绘制，直观展示负荷分布的细节，同时分析负荷功率时序数据分布，支撑负荷预测评估。时序分析是以分析时间序列的发展过程、方向和趋势，预测将来时域可能达到的目标的方法。运用数学模型求出时间序列以及将来时态的各项预测值，如移动平均法、季节系数法、指数平滑法。指数平滑法是一种简单常用的时间序列负荷预测方法，采用这种方法能用较少的原始数据，实现短期负荷预测。
[0003]分布式电源布点规划是按照负荷的具体预测情况，在现有网络状态的基础上，建立以分布式电源投资、运行费用和线路有功网损费用最小为目标函数的规划模型，确定分布式的位置及容量，即最优解问题。目前分布式电源布点规划研究应用的主要算法有遗传算法、模拟退火、粒子群算法、蚁群算法等。每种算法各有优缺点。遗传算法：优点是能很好的处理约束，能很好的跳出局部最优，最终得到全局最优解，全局搜索能力强；缺点是收敛较慢，局部搜索能力较弱，运行时间长，且容易受参数的影响。模拟退火：优点是局部搜索能力强，运行时间较短；缺点是全局搜索能力差，容易受参数的影响。粒子群算法适合求解实数问题，算法简单，计算方便，求解速度快，但是存在着陷入局部最优等问题。蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销大。对分布式电源进行选址和定容是一个大规模的多目标寻优问题，而各个子目标之间的优化存在着相互制约相互矛盾的可能性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决
技术介绍
存在的上述不足，提供一种基于OpenLayers地图框架负荷分布热力图的分布式电源布点规划推荐方法、系统及存储介质。
[0005]本专利技术的技术方案是：分布式电源布点规划推荐方法，其特征是：包括以下步骤：
[0006]进行负荷分布分析，通过多源数据输入融合，基于OpenLayers地图框架得到现状态负荷分布热力图；所述负荷分布热力图包括负荷地理位置、负荷节点、负荷类型及历史电量；
[0007]根据现状态负荷数据，进行典型日负荷预测分析，获取历史负荷数据，训练预测模型，得到预测结果和规划态负荷分布热力图；所述负荷预测结果包括预测日的负荷曲线、日
最大最小负荷、日负荷电量；
[0008]根据现状态或规划态负荷分布热力图，通过自定义设置地图区域，将地图区域覆盖负荷，选取为可运行安装分布式电源负荷节点范围；
[0009]针对所述现状负荷或预测日负荷，在选取的可运行安装分布式电源负荷节点范围内，以线损为优化目标，建立分布式电源布点规划优化目标函数；
[0010]根据预设条件，针对所述现状态和规划态两种模式分别进行分布式电源布点规划方案推荐。
[0011]进一步，所述多源数据包括电网设备台帐数据源、用户信息、GIS图形关系数据源、设备及用户经纬度信息、拓扑连接关系数据、功率、电压、电流运行数据；利用开源ETL工具kettle，对源端数据进行抽取与转换，基于数据库约束规则、业务规则实现多业务数据融合；
[0012]进一步，所述现状态及是规划态负荷分布热力图的具体操作步骤包括：
[0013](1)针对准备的负荷数据集，做如下归一化处理：
[0014]首先找出数据集中的最大值；
[0015]遍历数据集，将每个统计值除以最大值并将结果作为权重设置其每一个图层feature样式的透明度。
[0016]经过上述处理，结合Heatmap(热力图)类完成热力图绘制；
[0017](2)热力图着色配置
[0018]以叠加后的灰度值附以彩虹色条带着色，绘制热力图默认使用alpha通道叠加规则作为其影响力叠加模式，叠加规则公式如下：
[0019][0020]其中a1,a2为叠加通道像素值，a为叠加后通道像素值；
[0021]基于颜色代码表，对热力图渲染条带进行设置。
[0022]进一步，所述典型日负荷预测分析的具体操作步骤包括：
[0023](1)获取历史负荷数据，进行数据预处理，数据预处理包括：
[0024]典型日选择，考虑季节及气象因素选择相似日的历史数据作为预测模型训练的数据；
[0025]数据完整性校验，重点考虑数据数量应等于预期记录的数据数量，数据的时间顺序应符合预期的开始和结束时间；
[0026]数据合理性校验，对不合理的数据进行修复，所述不合理数据是指内容重复的数据或缺少的数据；
[0027](2)基于历史负荷数据及典型日历史因素，采用指数平滑法训练预测模型，包括：
[0028]2.1)一次指数平滑值预测：
[0029]预测公式：形成一次指数平滑值预测表；
[0030]式中：
‑‑
分别为t期和t
–
1期的一次指数平滑值；y
t
‑‑
时间t的实际值；a
‑‑
平滑常数，初值选定S1＝y1；
[0031]2.2)二次指数平滑值预测：
[0032]预测公式形成二次指数平滑值预测表；
[0033]式中：分别为t期和t
–
1期的二次指数平滑值；为t期一次指数平滑值，a为平滑系数；
[0034]2.3)预测时间h负荷预测值输出
[0035]预测公式：
[0036]式中，T为预测超前期数。
[0037]将获取的预测日的负荷数据输入算法训练的预测模型，得到预测结果，包括预测日的负荷曲线、日最大最小负荷、日负荷电量。
[0038]进一步，所述自定义设置地图区域的具体操作步骤包括：
[0039]通过在地图上绘制多边形设置自定义区域，获取多边形顶点坐标；
[0040]基于多源数据输入中用户经纬度坐标值，将多边形顶点坐标内负荷选定为可运行安装分布式电源负荷节点范围。
[0041]进一步：所述建立分布式电源布点规划优化目标函数的具体操作步骤包括：
[0042](1)分布式电源布点规划优化目标函数
[0043]有功网损最小，即
[0044][0045]式中I
is
＝I
s
+I
DG
，I
s
为原电网支路电流，I
DG本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.分布式电源布点规划推荐方法，其特征是：包括以下步骤：进行负荷分布分析，通过多源数据输入融合，基于OpenLayers地图框架得到现状态负荷分布热力图；所述负荷分布热力图包括负荷地理位置、负荷节点、负荷类型及历史电量；根据现状态负荷数据，进行典型日负荷预测分析，获取历史负荷数据，训练预测模型，得到预测结果和规划态负荷分布热力图；所述负荷预测结果包括预测日的负荷曲线、日最大最小负荷、日负荷电量；根据现状态或规划态负荷分布热力图，通过自定义设置地图区域，将地图区域覆盖负荷，选取为可运行安装分布式电源负荷节点范围；针对所述现状负荷或预测日负荷，在选取的可运行安装分布式电源负荷节点范围内，以线损为优化目标，建立分布式电源布点规划优化目标函数；根据预设条件，针对所述现状态和规划态两种模式分别进行分布式电源布点规划方案推荐。2.根据权利要求1所述的分布式电源布点规划推荐方法，其特征是：所述多源数据包括电网设备台帐数据源、用户信息、GIS图形关系数据源、设备及用户经纬度信息、拓扑连接关系数据、功率、电压、电流运行数据；利用开源ETL工具kettle，对源端数据进行抽取与转换，基于数据库约束规则、业务规则实现多业务数据融合。3.根据权利要求1所述的分布式电源布点规划推荐方法，其特征在于，所述现状态及规划态负荷分布热力图的具体操作步骤包括：(1)针对准备的负荷数据集，做如下归一化处理：首先找出数据集中的最大值；遍历数据集，将每个统计值除以最大值并将结果作为权重设置其每一个图层feature样式的透明度。经过上述处理，结合Heatmap类完成热力图绘制；(2)热力图着色配置以叠加后的灰度值附以彩虹色条带着色，绘制热力图默认使用alpha通道叠加规则作为其影响力叠加模式，叠加规则公式如下：其中a1,a2为叠加通道像素值，a为叠加后通道像素值；基于颜色代码表，对热力图渲染条带进行设置。4.根据权利要求1所述的分布式电源布点规划推荐方法，其特征在于，所述典型日负荷预测分析的具体操作步骤包括：(1)获取历史负荷数据，进行数据预处理，数据预处理包括：典型日选择，考虑季节及气象因素选择相似日的历史数据作为预测模型训练的数据；数据完整性校验，重点考虑数据数量应等于预期记录的数据数量，数据的时间顺序应符合预期的开始和结束时间；数据合理性校验，对不合理的数据进行修复，所述不合理数据是指内容重复的数据或缺失的数据；(2)基于历史负荷数据及典型日历史因素，采用指数平滑法训练预测模型，包括：
2.1)一次指数平滑值预测：预测公式：形成一次指数平滑值预测表；式中：分别为t期和t
–
1期的一次指数平滑值；y
t
‑‑
时间t的实际值；a
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平滑常数，初值选定S1＝y1；2.2)二次指数平滑值预测：预测公式形成二次指数平滑值预测表；式中：分别为t期和t
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1期的二次指数平滑值；为t期一次指数平滑值，a为平滑系数；2.3)预测时间h负荷预测值输出预测公式：式中，T为预测超前期数。将获取的预测日的负荷数据输入算法训练的预测模型，得到预测结果，包括预测日的负荷曲线、日最大最小负荷、日负荷电量。5.根据权利要求1所述的分布式电源布点规划推荐方法，其特征在于，所述自定义设置地图区域的具体操作步骤包括：通过在地图上绘制多边形设置自定义区域，获取多边形顶点坐标；基于多源数据输入中用户经纬度坐标值，将多边形顶点坐标内负荷选定为可运行安装分布式电源负荷节点范围。6.根据权利要求1所述的分布式电源布点规划推荐方法，其特征是：所述建立分布式电源布点规划优化目标函数的具体操...

【专利技术属性】
技术研发人员：王一，李璐，韩美至，李振宇，高之成，陈鑫，王一钦，李晓乐，叶青，郭小娟，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：