【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能耗分析，尤其涉及一种综合能源系统负荷预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、综合能源系统是以电力系统为核心，将电能、天然气、热能和多种新能源统一协调运行与管理的系统，可通过多种能源互补耦合实现能源梯级利用，有效提高能源利用效率。为对综合能源系统未来的中长期负荷情况进行分析，传统的预测方式是基于综合能源系统的电、气、冷、热负荷的历史数据，通过智能算法建立数学分析模型来分析负荷的运行规律。
2、但是在综合能源网络架构下，生产、传输以及消费之间的关系在不同形式的能源之间变得越来越密切，能源间相互耦合与相互替代为需求侧加大了能源使用的多样性。而现有的实测数据的中长期负荷预测方法研究大多是对单个负荷单变量时间序列的预测，未充分考虑综合能源系统实际运行的特征，难以直观反映系统储能设施的运行对负荷的影响。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供了一种综合能源系统负荷预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有的综合能源系统中长期负荷预测方法研究大多是对单个负荷单变量时间序列的预测，难以直观反映系统储能设施的运行对负荷的影响的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种综合能源系统负荷预测方法，所述方法包括以下步骤：
3、根据预设负荷条件对综合能源系统进行量化分析，获得所述综合能源系统的综合需求响应模型；
4、基于所述综合需求响应模型和区块链存证数据构建负荷混合预测模型；
5、通过所述负荷混合预测模
6、可选地，所述基于所述综合需求响应模型和区块链存证数据构建负荷混合预测模型，包括：
7、通过分布式预言机对所述综合能源系统的区块链存证数据进行可信采集，获得负荷数据；
8、通过区块链智能合约对所述负荷数据进行预配置，获得负荷关键参数；
9、基于所述综合需求响应模型和所述负荷关键参数构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型。
10、可选地，所述基于所述综合需求响应模型和所述负荷关键参数构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型，包括：
11、根据所述负荷关键参数确定所述综合能源系统的关联负荷的负荷峰值；
12、通过所述综合需求响应模型和所述负荷峰值获得所述关联负荷的最大转移量；
13、根据所述最大转移量构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型。
14、可选地，在所述关联负荷为电负荷和冷负荷时，所述根据所述负荷关键参数确定所述综合能源系统的关联负荷的负荷峰值，包括：
15、确定所述电负荷与所述冷负荷之间的负荷之和曲线；
16、根据所述电负荷和所述冷负荷获得所述关联负荷的月均值线；
17、将所述月均值线高于所述负荷之和曲线的区域作为峰值区域，并确定所述峰值区域的负荷峰值。
18、可选地，所述根据所述最大转移量构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型，包括：
19、获取与所述月均值线平行的两条直线；
20、将所述两条直线与所述月均值线之间区域同所述负荷之和曲线相交，获得所述两条直线各自的相交面积；
21、判断所述两条直线各自的相交面积是否均为预设相交值，所述预设相交值基于所述最大转移量和所述负荷峰值确定；
22、若是，则在保持所述电负荷不变的情况下，通过所述综合需求响应模型构建负荷混合预测模型。
23、可选地，所述通过分布式预言机对所述综合能源系统的区块链存证数据进行可信采集，获得负荷数据之前，还包括：
24、采集所述综合能源系统的负荷数据，所述负荷数据包括电负荷数据、气负荷数据、冷负荷数据以及热负荷数据；
25、基于区块链技术将所述电负荷数据、所述气负荷数据、所述冷负荷数据以及所述热负荷数据进行链上存证，获得存证数据；
26、对所述存证数据进行安全集合求交配置，获得所述负荷数据对应的区块链存证数据。
27、可选地，所述根据预设负荷条件对综合能源系统进行量化分析，获得所述综合能源系统的综合需求响应模型，包括：
28、获取预设负荷条件，其中，所述预设负荷条件包括综合能源系统的负荷自身转换约束、负荷间转换约束以及负荷间互补程度指标；
29、根据所述负荷自身转换约束、所述负荷间转换约束以及所述负荷间互补程度指标对所述综合能源系统进行量化分析，获得所述综合能源系统的综合需求响应模型。
30、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种综合能源系统负荷预测装置，所述装置包括：
31、idr模型构建模块，用于根据预设负荷条件对综合能源系统进行量化分析，获得所述综合能源系统的综合需求响应模型；
32、预测模型构建模块，用于基于所述综合需求响应模型和区块链存证数据构建负荷混合预测模型；
33、负荷预测模块，用于通过所述负荷混合预测模型和预设时间序列对所述综合能源系统进行负荷预测，获得预测结果。
34、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种综合能源系统负荷预测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的综合能源系统负荷预测程序，所述综合能源系统负荷预测程序配置为实现如上文所述的综合能源系统负荷预测方法的步骤。
35、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有综合能源系统负荷预测程序，所述综合能源系统负荷预测程序被处理器执行时实现如上文所述的综合能源系统负荷预测方法的步骤。
36、本专利技术首先根据预设负荷条件对综合能源系统进行量化分析，获得所述综合能源系统的综合需求响应模型；然后基于所述综合需求响应模型和区块链存证数据构建负荷混合预测模型；最后通过所述负荷混合预测模型和预设时间序列对所述综合能源系统进行负荷预测，获得预测结果。由于本专利技术对综合能源系统进行量化分析构建综合需求响应模型，将综合需求响应模型作为输入构建负荷混合预测模型进行负荷预测，避免了传统的中长期负荷预测方式基于单个负荷单变量时间序列进行预测的情况，充分考虑到了综合能源系统实际运行的综合需求响应，较传统的负荷预测方式相比，减少了预测误差，提高了预测准确度。
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1.一种综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述综合能源系统负荷预测方法包括：
2.如权利要求1所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述基于所述综合需求响应模型和区块链存证数据构建负荷混合预测模型，包括：
3.如权利要求2所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述基于所述综合需求响应模型和所述负荷关键参数构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，在所述关联负荷为电负荷和冷负荷时，所述根据所述负荷关键参数确定所述综合能源系统的关联负荷的负荷峰值，包括：
5.如权利要求4所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述最大转移量构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型，包括：
6.如权利要求2所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述通过分布式预言机对所述综合能源系统的区块链存证数据进行可信采集，获得负荷数据之前，还包括：
7.如权利要求1-6任一项所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述根据预设负荷条件对综合能
8.一种综合能源系统负荷预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种综合能源系统负荷预测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的综合能源系统负荷预测程序，所述综合能源系统负荷预测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的综合能源系统负荷预测方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有综合能源系统负荷预测程序，所述综合能源系统负荷预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的综合能源系统负荷预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述综合能源系统负荷预测方法包括：
2.如权利要求1所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述基于所述综合需求响应模型和区块链存证数据构建负荷混合预测模型，包括：
3.如权利要求2所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述基于所述综合需求响应模型和所述负荷关键参数构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，在所述关联负荷为电负荷和冷负荷时，所述根据所述负荷关键参数确定所述综合能源系统的关联负荷的负荷峰值，包括：
5.如权利要求4所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述最大转移量构建所述综合能源系统的负荷混合预测模型，包括：
6.如权利要求2所述的综合能源系统负荷预测方法，其特征在于，所述通过...
【专利技术属性】
技术研发人员：李玉杰，包岩，周晓阳，刘渊渊，赵钰，卫俊俊，应葆华，徐荣蓉，钟倩，陈鹏飞，周艳，
申请(专利权)人：中国移动紫金江苏创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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