【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网，具体涉及一种基于供电路径的负荷预测聚合方法及系统。
技术介绍
1、当大规模分布式能源接入配电网后，由于分布式能源的波动性、随机性和间歇性特点对电网系统运行将带来巨大的挑战，为了进一步加强电网安全稳定可靠运行，电力负荷预测的准确性、全面性在新型电力系统中占有重要作用，不仅是保障电力系统安全经济运行的前提，也是合理安排电网调度计划的依据，更是分布式能源建设规划重要的支撑手段。
2、在相关技术中，电力系统负荷预测研究技术包括回归分析、动平均、指数平滑、灰色预、神经网络预测等方法，主要面向一个节点或者区域范围的负荷预测，例如单个用户负荷、变电站母线、线路负荷及园区负荷等，建立在具备负荷历史数据或影响因数关联性历史数据为基础上，进行负荷预测。通常在实际的配电网运行系统中，馈线或配变站等部分节点的负荷数据采集存在缺失或采集不足等问题，在现有的相关技术中，没有考虑配电网的站-线-变-户的供电路径拓扑关系，无法实现基于配电网供电路径拓扑结构的各个节点的负荷预测能力。
3、在《基于图计算的电力碳排放强度优化仿真...
【技术保护点】
1.一种基于供电路径的负荷预测聚合方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述供电路径拓扑结构的构建包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述供电用户负荷数据结合预先构建的供电路径拓扑结构得到所有用户负荷预测结果，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述算法至少包括下述中的一种：人工智能法、时间序列法和回归法分析法。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述所有用户负荷预测结果结合反向供电路径拓扑结构聚合得到配电网全供电路上所有节点的负荷预测结果，包括：
6.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于供电路径的负荷预测聚合方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述供电路径拓扑结构的构建包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述供电用户负荷数据结合预先构建的供电路径拓扑结构得到所有用户负荷预测结果，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述算法至少包括下述中的一种：人工智能法、时间序列法和回归法分析法。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述所有用户负荷预测结果结合反向供电路径拓扑结构聚合得到配电网全供电路上所有节点的负荷预测结果，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：姚黎明，金丰，张淑娴，付海明，刘广一，张嘉弈，段明，
申请(专利权)人：国家电网有限公司大数据中心，
类型：发明
国别省市：
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