[發明專利]一種含多源電網中長期負荷預測方法

有效

• 申請號: 201410334631.7
• 申請日: 2014-07-14
• 公開（公告）號: CN104463683B
• 公開（公告）日: 2018-06-12
• 發明（設計）人: 張明理;吳冠男;徐建源;張子信;宋卓然;梁毅
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網遼寧省電力有限公司經濟技術研究院;沈陽工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 遼寧沈陽國興知識產權代理有限公司 21100
• 代理人: 何學軍

1.一種含多源電網中長期負荷預測方法，其特征在于：是由一種含多源電網中長期負荷預測裝置實現的，該裝置是在裝置箱內設有雙CPU單元(1)、GPRS通信單元(2)、存儲單元(3)、人機交互單元(4)和電源單元；其中，雙CPU單元分別與GPRS通信單元、人機交互單元、電源單元、存儲單元相連接；并通過電源單元供電；

所述的人機交互單元(4)：用于獲取地區經濟類數據和氣象數據，其中，經濟類數據包括：人口總數、第二產業總值、國民生產總值、居民消費水平和平均電價；氣象數據包括：年平均日照時間，年平均風速；

所述的雙CPU單元(1)：用于將總人口數、第二產業總值、國民生產總值、居民消費水平、平均電價、新能源實際投產量、新能源新增投產量、年平均日照時間、年平均風速、當年負荷峰值、當年負荷谷值、全年用電總量這些地區因素進行影響強度分析，挖掘不同年份、不同類型的數據之間的關系，對當年的某地區電網的全年負荷需求總值進行預測；

所述的GPRS通信單元(2)：用于從調度中心獲取新能源投機投產量、新能源新增投產量、當年負荷峰值、當年負荷谷值、全年用電總量這些運行數據，并輸入至雙CPU單元進行計算；所述的調度中心，即電網調度中心數據服務器，為預測裝置提供新能源實際投產量、新能源新增投產量、當年負荷峰值、當年負荷谷值、全年用電總量這些電網運行歷史數據，并獲取該地區負荷預測結果數據；

所述的存儲單元(3)：用于將總人口數、第二產業總值、國民生產總值、居民消費水平、平均電價、新能源實際投產量、新能源新增投產量、年平均日照時間、年平均風速、當年負荷峰值、當年負荷谷值、全年用電總量這些地區因素歷史數據和地區負荷預測結果數據進行歸總編輯，制作數據報表；

所述的雙CPU單元包括ARM嵌入式微控制器和DSP處理器；所述的GPRS通信單元(2)采用兩路RS485電路(7)，以SP485R芯片作為收發器；所述的GPRS通信單元中還設置有濾波分壓抗擾電路，所述的濾波分壓抗擾電路進一步包括：由二極管D₁、二極管D₂、二極管D₃、二極管D₄、構成的抗擾整流橋電路；二極管D₁和二極管D₂的連接點，與二極管D₃和二極管D₄的連接點之間并聯連接濾波電感L₁、濾波電容C₃；

分壓電阻R₇、分壓電阻R₈和穩壓電容C₁呈角型連接，且分壓電阻R₈和穩壓電容C₁的連接點處與二極管D₂、二極管D4的連接點處相連；

分壓電阻R₇和穩壓電容C₁的連接點處串聯二極管D₅和共模電感濾波器ZJYS51；

二極管D₅和ZJYS51之間連接電容C₄的一端，電容C₄的另一端接地；

分壓電阻R₇、分壓電阻R₈的連接點處串聯連接分壓電阻R₉，同時在分壓電阻R₉上并聯穩壓電容C₂；

所述的ARM嵌入式微控制器的輸入輸出端連接人機交互單元，其輸出端連接DSP處理器；

所述的人機交互單元包括按鍵和液晶顯示屏；所述的按鍵連接ARM嵌入式微控制器的第一輸入輸出端，所述的液晶顯示屏連接ARM嵌入式微控制器的第二輸入輸出端；

所述的一種含多源電網中長期負荷預測方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1，按年份選取地區因素歷史數據以及電網負荷需求實測值作為數據樣本；

步驟2：結合步驟1中的數據，通過挖掘不同年份、不同類型的數據之間關系，尋找地區因素樣本對于負荷需求實測值的樣本權重，用于確定不同年份的地區因素對于電網負荷需求的影響程度；

步驟3：采用基于線性映射的預測算法，用于對當年的某地區電網的全年負荷需求總值進行預測；

步驟4：根據實際區域電網的地區因素，利用步驟3確定的回歸方程，計算該區域電網的負荷需求總值，利用該負荷需求總值，來調整該電網中各個發電區域的配合，進行電網潮流調度，使該地區電網的總體發電水平能夠支撐未來地區負荷的總體需要；

所述的步驟1，按年份選取地區因素歷史數據以及電網負荷需求實測值作為數據樣本；

首先，確定要預測電網負荷需求的年份；

然后，在確定了該年份之后，選取在該年份之前、至少5年內各個年份中該區域因素的歷史數據以及與該年、該地區對應的電網負荷需求實測值；

所述的地區因素歷史數據包括如下12項數據：總人口數，第二產業總值，國民生產總值，居民消費水平，平均電價，新能源實際投產量，新能源新增投產量，年平均日照時間，年平均風速，當年負荷峰值，當年負荷谷值，全年用電總量；

所述的步驟2：結合步驟1中的12項數據，通過挖掘不同年份、不同類型的數據之間關系，尋找地區因素樣本對于負荷需求實測值的樣本權重，用于確定不同年份的地區因素對于電網負荷需求的影響程度；

其中對權重的計算，具體步驟如下：

(1)構建層次結構，所述的層次結構由三層組成，具體為：

目標層：為該地區待預測電網負荷需求年份之前、至少5年內各個年份對應的電網負荷需求實測值；不同年份分別設立目標層；

準則層：以目標層的年份為基礎，取該年份之前、至少3年的年份，形成樣本權重年份；各目標層確定各自的樣本權重年份，分別構成各自的準則層；

方案層：根據準則層確定的年份，計算在該年份下各個地區因素歷史數據在相同負荷需求實測值變化下的變化靈敏度；各方案層確定不同地區因素各自的變化靈敏度，分別構成方案層；

(2)對不同的層次內的數據進行規范化處理，具體為：

目標層：目標層代表要解決的問題，其數據不需規范化處理；

準則層：采用標度量化準則進行規范化處理；

方案層：首先，對于方案層的各項按照準則層所確定的不同年份分別進行規范化處理，即歸一化處理；

然后，確定所有樣本對于負荷變化的靈敏度；

所述的負荷變化的靈敏度反映出，相鄰年份間負荷需求值變化與相鄰年份間樣本變化間的關系；

(3)通過構建判斷矩陣，求取方案層各樣本對于相應準則層年份的權重，以及準則層各年份對于目標層負荷需求的權重；

(4)對方案層對于目標層的綜合權重度W_i進行計算，即確定目標層年份的各項樣本對于負荷需求值的影響權值，公式為：

式中，p_j為準則層年份與目標層負荷需求值之間的相關性，且有j＝1…n，其中n>＝3；v_ij為方案層與準則層之間的相關性，且有i＝1…m，其中，m＝12。