【技术实现步骤摘要】
一种配电网碳排放强度预测方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及电网控制
，具体而言，涉及一种配电网碳排放强度预测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]通常，对于配电网中碳排放强度的预测，需要根据配电网的碳排放数据，对配电网在未来一段时间的碳排放强度进行预测。
[0003]目前，配电网包括众多用户，每个用户的用电量和用电时间存在差异，同时配电网中存在较多使用清洁能源的用户，上述情况使整个配电网的用户用电具有不确定性，导致配电网预测的碳排放强度精度不高，从而导致依靠预测结果得到的电网控制策略也不够准确。
技术实现思路
[0004]本专利技术解决的问题是如何改善配电网碳排放强度的预测精度。
[0005]为解决上述问题，本专利技术提供一种配电网碳排放强度预测方法、系统、设备及存储介质。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种配电网碳排放强度预测方法，所述配电网碳排放强度预测方法应用于分布式能源系统，所述分布式能源系统包括多个节点，每个所述节点对应一个用户；...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种配电网碳排放强度预测方法，其特征在于，所述配电网碳排放强度预测方法应用于分布式能源系统，所述分布式能源系统包括多个节点，每个所述节点对应一个用户；所述配电网碳排放强度预测方法包括：获取所述节点对应所述用户的历史用电数据；根据每个所述用户的所述历史用电数据，得到所述用户对应的用电特征；根据所述用电特征，得到每个所述用户对应的用户行为模型；通过所述分布式能源系统，得到每个所述用户的当前用电数据，其中，所述当前用电数据包括当前电力消耗量和每个用户所对应的所述节点的供电来源；将所述用户的所述当前电力消耗量、所述供电来源以及当前天气数据，输入所述用户对应的所述用户行为模型，得到所述用户在预设未来时间段的未来用电数据，其中，所述未来用电数据包括未来电力消耗量和所述节点的未来供电来源；根据所述未来电力消耗量和所述未来供电来源，得到所述用户在所述预设未来时间段的碳排放强度；根据每个所述节点对应的所述用户在所述预设未来时间段的所述碳排放强度，得到所述配电网在所述预设未来时间段的所述碳排放强度。2.根据权利要求1所述配电网碳排放强度预测方法，其特征在于，所述历史用电数据包括：历史用电量和历史用电时间，所述根据每个所述用户的所述历史用电数据，得到所述用户对应的用电特征，包括：根据所述用户的所述历史用电数据，得到所述用户在预设时间段的用电变化曲线；根据所述用户的所述历史用电时间和所述用电变化曲线，得到所述用户在预设时间段的用电模式；根据所述历史用电数据，得到所述用户对应的所述节点在所述预设时间段的供电来源；将所述用户的所述用电模式、所述用电变化曲线和所述供电来源作为所述用户对应的所述用电特征。3.根据权利要求2所述配电网碳排放强度预测方法，其特征在于，所述根据所述用电特征，得到每个所述用户对应的用户行为模型，包括：根据所述用户的所述用电模式、所述用电变化曲线和所述用户对应所述节点的所述供电来源，对任意两个所述节点的所述用户的所述用电特征的相似度值进行计算；根据所述相似度值将所述用户划分至对应的用户群；根据所述用户群中的所述用户的用电特征，对初始用户行为模型进行训练；将训练完成的所述初始用户行为模型，作为所述用户群中的所述用户对应的用户行为模型。4.根据权利要求3所述配电网碳排放强度预测方法，其特征在于，所述根据所述用户的所述用电模式、所述用电变化曲线和所述用户对应所述节点的所述供电来源，对任意两个所述节点的所述用户的所述用电特征的相似度值，包括：根据所述用户的所述用电模式、所述用电变化曲线和所述用户对应所述节点的所述供电来源，得到代表所述用户的所述用电特征的特征向量；根据所述特征向量，通过预设相似度计算方法，得到任意两个所述用户的所述特征向
量的线性关系；根据所述线性关系，得到任意两个所述用户的所述用电特征的所述相似度值；其中，所述相似度值为
‑
1至1之间任意数值，所述相似度至越接近1时，两个所述用户的所述用电特征越相似。5.根据权利要求1所述配电网碳排放强度预测方法，其特征在于，所述未来供电来源包...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡振华，孙圳，韩寅峰，翁格平，王州波，李琪，娄一艇，郑瑞云，任娇蓉，翁秉宇，黄俊惠，叶木生，刁永锴，孙晨航，张之桢，崔林宁，陈晗文，彭亮，竺海波，王凯，秦昊，顾芝瑕，
申请(专利权)人：宁波送变电建设有限公司甬城配电网建设分公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。