一种基于大数据的电力负荷调度方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电力系统领域，具体涉及一种基于大数据的电力负荷调度方法及系统。该方法通过收集历史电力负荷数据、天气数据和节假日数据，并利用机器学习和优化算法构建预测模型和调度模型。在调度过程中，通过模型预测控制方法优化发电机组的出力调度，储能设备的充放电策略以及输电网的负载分配。该系统实现了电力负荷的智能预测、优化调度和实时监控，提高了电力系统的运行效率、能源利用率和供电可靠性。该方法及系统可应用于电网调度、能源市场交易、节能管理和新能源集成等领域，为实现可持续、智能和高效的电力系统提供了重要技术支持，实现高效、准确的电力负荷预测和调度，从而优化电力系统的运行效率。优化电力系统的运行效率。优化电力系统的运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电力负荷调度方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，特别是涉及与电力负荷调度和优化相关的研究领域，具体涉及一种基于大数据的电力负荷调度方法及系统。

技术介绍

[0002]当前电力系统的负荷调度主要依赖于经验判断和人工调整，存在着预测准确性不高、调度效率低下的问题。随着大数据技术的迅猛发展，越来越多的历史电力负荷数据可以被收集和分析，为电力负荷调度提供了更多的参考依据。但传统的电力负荷调度方法通常基于统计模型和人工规划时，仍存在着以下缺陷：（1）预测准确性有限：传统方法主要依赖于历史数据和经验公式进行负荷预测。然而，这些方法无法充分考虑到各种复杂因素对电力负荷的影响，如气象变化、季节性需求变化、特殊事件等。因此，预测结果往往存在一定的误差，导致负荷调度的不准确性。
[0003]（2）缺乏实时性和动态性：传统方法的负荷调度通常是静态的，基于固定时间段的安排，无法及时应对实时负荷波动。此外，传统方法需要人工干预和手动调整，不具备自动化和智能化的特点，导致调度效率低下。
[0004]（3）数据处理能力有限：传统方法对于大规模历史电力负荷数据的处理能力较弱。由于数据量庞大且多样性，传统方法难以充分挖掘数据中的潜在信息和关联规律，限制了负荷调度的精确性和效率。

技术实现思路

[0005]为解决传统电力负荷调度方法效率低下、预测准确性差的问题，本专利技术提供了一种基于大数据的电力负荷调度方法及系统，该方法利用大数据技术，通过收集、分析和处理大规模的历史电力负荷数据，结合先进的算法和模型，实现高效、准确的电力负荷预测和调度，从而优化电力系统的运行效率。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例提供了如下的技术方案：第一方面，在本专利技术提供了一种基于大数据的电力负荷调度方法，包括以下步骤：步骤1：数据收集与存储根据不同区域的用电时段，收集各区域的历史电力负荷数据，建立电力负荷数据的数据库；步骤2：数据预处理与特征提取对收集到的历史电力负荷数据进行预处理和清洗，从历史电力负荷数据中提取电力负荷的变化规律特征并进行特征分析，其中，电力负荷的变化规律特征包括时间特征、季节特征、节假日特征以及天气特征；步骤3：负荷预测模型建立基于历史电力负荷数据和提取的特征，利用机器学习建立电力负荷预测模型，对模型进行训练和调优模型参数，得到训练好的电力负荷预测模型；
步骤4：负荷预测与调度利用训练好的负荷预测模型对预设时段内的电力负荷进行预测，得到负荷预测结果；根据负荷预测结果和当前电力系统的实际情况，采用优化算法对电力负荷进行调度安排，包括发电机组调度、储能设备调度和输电网调度。
[0007]本专利技术的基于大数据的电力负荷调度方法，通过以上步骤能够利用历史电力负荷数据和提取的特征建立负荷预测模型，并根据预测结果和实际情况进行负荷调度优化，从而实现电力系统的稳定运行和能源资源的有效利用。
[0008]作为本专利技术的进一步方案，所述用电时段包括每天用电高峰期的高峰时段、每天用电低谷期的平谷时段以及高峰时段中用电最高峰期的尖峰时段；所述电力负荷数据包括电力市场价格、能源供应情况和负荷预测结果。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，根据不同区域的用电时段，收集各区域的历史电力负荷数据，包括：基于电子地图对电力系统进行区域划分，并按照用电的高峰时段、平谷时段和尖峰时段收集各区域的历史电力负荷数据；其中，收集各区域的历史电力负荷数据包括对电力系统监测设备、智能电表、传感器网络的数据实时监测和记录，利用历史负荷调度记录、电力市场交易数据历史电力负荷数据；采用关系型数据库对电子地图中划分的各区域的历史电力负荷数据进行分布式存储，对每个区域的历史电力负荷数据建立数据表结构并设置查询索引，其中，所述关系型数据库中还建立有数据访问接口和权限控制机制。
[0010]本专利技术根据不同区域的用电时段，收集各区域的历史电力负荷数据，并将其分布式存储于关系型数据库中。这样的数据收集与存储方案能够为后续的负荷预测、调度优化等任务提供准确的数据基础和支持。同时，通过电子地图和关系型数据库的结合应用，可以实现对电力系统的细粒度管理和区域化调度，提高电力负荷调度的效率和精确度。
[0011]作为本专利技术的进一步方案，对收集到的历史电力负荷数据进行预处理和清洗包括缺失值处理、噪声处理和数据格式转换，具体包括以下步骤：a.缺失值检测：基于NaN（Not a Number）标识，确定历史电力负荷数据集中存在的缺失值，并记录缺失值的位置和数量；b.线性插值：对于存在缺失值的数据点,在缺失值前后已知的数据点上采用线性插值方法来计算缺失值，通过已知数据点之间的线性关系来估计缺失值；c.插值后数据评估：绘制插值后的曲线图，对插值后的数据进行评估，并将插值后的数据存储到电力负荷数据的数据库中;d.噪声处理：通过统计分析方法检测历史电力负荷数据中存在的噪声，根据噪声检测的结果进行噪声过滤和数据平滑处理；e.数据格式转换：将历史电力负荷数据中的字段转换数值数据类型，并将历史电力负荷数据进行聚合，对历史电力负荷数据进行归一化处理，计算平均值、最大值、最小值。
[0012]作为本专利技术的进一步方案，提取电力负荷的变化规律特征并进行特征分析时，包括：时间特征提取：根据历史电力负荷数据的时间戳信息，按照时间间隔信息提取时
间特征；其中，时间间隔信息包括小时、日期、星期几、月份、季节，用于识别每天、每周、每月或每年的电力负荷变化模式；季节特征提取：根据历史电力负荷数据的日期信息，提取与季节特征，通过判断每个时间戳所属的季节，将日期信息转换为季度信息获得季节特征用以揭示季节性的电力负荷变化模式；节假日特征提取：根据历史电力负荷数据的日期信息，提取节假日特征，根据节假日列表将日期信息与节假日进行匹配，提取出节假日特征用于捕捉假期期间电力负荷的变化情况；天气特征提取：将历史电力负荷数据与天气数据进行关联，提取天气特征，使用气象数据与时间戳的电力负荷数据进行匹配。
[0013]作为本专利技术的进一步方案，负荷预测模型建立时，还包括：将历史电力负荷数据和提取的特征整理成训练集和测试集，其中，提取的特征整理时包括对提取的时间特征、季节特征、节假日特征以及天气特征进行变换并使用二进制编码进行降维并组合；根据电力负荷预测任务选择决策树来进行建模，并使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，模型学习历史电力负荷数据和特征之间的关系，并调整模型参数以最小化预测误差；使用测试集对训练好的模型进行评估，计算预测结果与真实值之间的误差指标，根据评估结果，对模型进行调优，得到训练好的电力负荷预测模型。
[0014]作为本专利技术的进一步方案，采用优化算法对电力负荷进行调度安排时，基于模型的预测控制确定发电机组的出力，对发电机组调度；基于模型预测控制优化决定储能设备的充放电策略进行储能设备调度；基于电线路的负载、电压稳定性、电流限制采用潮流计算对输电网调度。
[0015]作为本专利技术的进一步方案，基于模型的预测控制（Model Predictive Contro本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电力负荷调度方法，其特征在于，包括以下步骤：根据不同区域的用电时段，收集各区域的历史电力负荷数据，建立电力负荷数据的数据库；对收集到的历史电力负荷数据进行预处理和清洗，从历史电力负荷数据中提取电力负荷的变化规律特征并进行特征分析，其中，电力负荷的变化规律特征包括时间特征、季节特征、节假日特征以及天气特征；基于历史电力负荷数据和提取的特征，利用机器学习建立电力负荷预测模型，对模型进行训练和调优模型参数，得到训练好的电力负荷预测模型；利用训练好的负荷预测模型对预设时段内的电力负荷进行预测，得到负荷预测结果；根据负荷预测结果和当前电力系统的实际情况，采用优化算法对电力负荷进行调度安排，包括发电机组调度、储能设备调度和输电网调度。2.如权利要求1所述的基于大数据的电力负荷调度方法，其特征在于，所述用电时段包括每天用电高峰期的高峰时段、每天用电低谷期的平谷时段以及高峰时段中用电最高峰期的尖峰时段；所述电力负荷数据包括电力市场价格、能源供应情况和负荷预测结果。3.如权利要求2所述的基于大数据的电力负荷调度方法，其特征在于，根据不同区域的用电时段，收集各区域的历史电力负荷数据，包括：基于电子地图对电力系统进行区域划分，并按照用电的高峰时段、平谷时段和尖峰时段收集各区域的历史电力负荷数据；其中，收集各区域的历史电力负荷数据包括对电力系统监测设备、智能电表、传感器网络的数据实时监测和记录，利用历史负荷调度记录、电力市场交易数据历史电力负荷数据；采用关系型数据库对电子地图中划分的各区域的历史电力负荷数据进行分布式存储，对每个区域的历史电力负荷数据建立数据表结构并设置查询索引，其中，所述关系型数据库中还建立有数据访问接口和权限控制机制。4.如权利要求3所述的基于大数据的电力负荷调度方法，其特征在于，对收集到的历史电力负荷数据进行预处理和清洗包括缺失值处理、噪声处理和数据格式转换，包括以下步骤：缺失值检测：基于NaN标识，确定历史电力负荷数据集中存在的缺失值，并记录缺失值的位置和数量；线性插值：对于存在缺失值的数据点,在缺失值前后已知的数据点上采用线性插值方法来计算缺失值，通过已知数据点之间的线性关系来估计缺失值；插值后数据评估：绘制插值后的曲线图，对插值后的数据进行评估，并将插值后的数据存储到电力负荷数据的数据库中;噪声处理：通过统计分析方法检测历史电力负荷数据中存在的噪声，根据噪声检测的结果进行噪声过滤和数据平滑处理；数据格式转换：将历史电力负荷数据中的字段转换数值数据类型，并将历史电力负荷数据进行聚合，对历史电力负荷数据进行归一化处理，计算平均值、最大值、最小值。5.如权利要求4所述的基于大数据的电力负荷调度方法，其特征在于，提取电力负荷的变化规律特征并进行特征分析时，包括：时间特征提取：根据历史电力负荷数据的时间戳信息，按照时间间隔信息提取时间特
征；其中，时间间隔信息包括小时、日期、星期几、月份、季节，用于识别每天、每周、每月或每年的电力负荷变化模式；季节特征提取：根据历史电力负荷数据的日期信息，提取与季节特征，通过判断每个时间戳所属的季节，将日期信息转换为季度信息获得季节特征用以揭示季节性的电力负荷变化模式；节假日特征提取：根据历史电力负荷数据的日期信息，提取节假日特征，根据节假日列表将日期信息与节假日进行匹配，提取出节假日特征用于捕捉假期期间电力负荷的变化情况；天气特征提取：将历史电力负荷数据与天气数据进行关联，提取天气特征，使用气象数据与时间戳的电力负荷数据进行匹配。6.如权利要求5所述的基于大数据的电力负荷调度方法，其特征在于，负荷预...

【专利技术属性】
技术研发人员：王灏，
申请(专利权)人：北京中能亿信软件有限公司，
类型：发明
国别省市：