[發(fā)明專利]一種基于全過程技術提升的短期電力需求分析方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201610016411.9
• 申請日: 2016-01-11
• 公開（公告）號: CN105701570A
• 公開（公告）日: 2016-06-22
• 發(fā)明（設計）人: 吳臻;蘭洲;邢勝男;戴攀;沈志恒;石清;李黎;張婕;孫飛飛
• 申請（專利權）人: 國網(wǎng)浙江省電力公司經(jīng)濟技術研究院;國家電網(wǎng)公司;北京經(jīng)世萬方信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 浙江翔隆專利事務所(普通合伙) 33206
• 代理人: 張建青

1.一種基于全過程技術提升的短期電力需求分析方法，其特征在于，它 對短期電力需求預測前、中、后的全過程技術進行整合和提升，所述的預測 前技術包括數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)預處理包括不良數(shù)據(jù)智能辨識與修 正、節(jié)假日影響的去除、負荷自然增長影響的去除和充分考慮近日歷史數(shù)據(jù) 的累積效應，數(shù)據(jù)分析包括日、周、月、季、年負荷分析、穩(wěn)定性分析和建 立典型曲線庫；所述的預測中技術包括氣象影響效應分析和負荷預測模型集 合，所述的預測后技術包括預測評估機制。

2.根據(jù)權利要求1所述的短期電力需求分析方法，其特征在于，所述的 數(shù)據(jù)預處理的具體內(nèi)容如下：

1)不良數(shù)據(jù)智能辨識與修正：首先進行粗識別，對異常數(shù)據(jù)點簡單修正， 然后提取特征曲線，對比分析特征曲線與負荷曲線，其次根據(jù)特征曲線進行 修正，實現(xiàn)精細辨識異常數(shù)據(jù)，最后對修正后的數(shù)據(jù)進行二次檢驗，將誤判 的數(shù)據(jù)進行還原；

2)分析研究時要區(qū)分工作日和節(jié)假日負荷；

3)考慮日負荷的形成因素，將日負荷分成三部分構成，分別是負荷自然 增長部分、氣象負荷與隨機負荷，消除負荷自然增長因素的影響，忽略隨機 負荷的影響，提取出氣象負荷作為分析對象；

4)根據(jù)“近大遠小”的原則對多日氣象因素綜合化，充分考慮前若干天 的累積效應。

3.根據(jù)權利要求1所述的短期電力需求分析方法，其特征在于，所述的 數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容如下：

1)日負荷分析包括羅列型負荷曲線分析、持續(xù)型負荷曲線分析、負荷曲 線對比、日負荷特性分析、某時段負荷趨勢分析、某時段負荷特性趨勢分析 和多日負荷對比分析；

2)周負荷分析包括周負荷曲線分析、周負荷特性分析、周負荷特性趨勢 分析、周典型工作日曲線分析和周典型休息日曲線分析；

3)月負荷分析包括月負荷特性分析、月負荷特性趨勢分析、月典型工作 日曲線分析、月周六曲線分析、月周日曲線分析、月最大電量日曲線分析、 月最小電量日曲線分析、月最大負荷日曲線分析、月最小負荷日曲線分析、 月最大峰谷差日曲線分析和月最小峰谷差日曲線分析；

4)季負荷分析包括季負荷特性分析、季負荷特性趨勢分析、季典型工作 日曲線分析、季周六曲線分析、季周日曲線分析、季最大電量日曲線分析、 季最小電量日曲線分析、季最大負荷日曲線分析、季最小負荷日曲線分析、 季最大峰谷差日曲線分析和季最小峰谷差日曲線分析；

5)年負荷分析包括年負荷曲線分析、年負荷特性分析、年負荷特性趨勢 分析、年持續(xù)負荷曲線分析和負荷概率分布分析；

6)穩(wěn)定性分析是將目標曲線一段時間的數(shù)據(jù)進行分解和成分分析，提取 其中可規(guī)律性建模的成分和波動性成分；

7)典型曲線庫中設置季節(jié)和月度典型曲線，對其進行命名操作并保存， 在預測結果修正環(huán)節(jié)調(diào)出所設置的典型曲線。