[發明專利]一種基于超短期負荷預測的電力調度在線趨勢預警系統

在審

• 申請號: 201610174080.1
• 申請日: 2016-03-24
• 公開（公告）號: CN105787606A
• 公開（公告）日: 2016-07-20
• 發明（設計）人: 曾輝;馬千;金曉明;劉淼;朱鈺;唐俊刺;孫文濤;李鐵;姜楓;馮占穩;朱偉峰;崔岱;陳曉東;李家玨;王超;韓子嬌;劉罡;王愛華;高瀟;姜山;王順江;張建;方景鋒
• 申請（專利權）人: 國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 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

技術領域

本發明涉及將在線安全分析結果應用在負荷預測的技術領域，尤其涉及一種基于 超短期負荷預測的電力調度在線趨勢預警系統，具體是通過對負荷數據進行統計、分析和 預測，計算出電網未來潮流，形成電網短期趨勢預警及事故后處理預案。

背景技術

目前，各省調電網安全穩定分析逐步由離線化向在線化發展。基于D5000平臺的包 含靜態、暫態、動態、電壓、頻率、小干擾穩定計算及短路電流計算的在線安全分析系統得到 廣泛應用。但是，當電網處于非正常狀態時，仍需依賴人工經驗進行判斷和處理，而調度人 員在短時間內需要處理海量信息時容易出現認知障礙。使得電網調度的發展無法擺脫調度 人員認為因素負面影響，智能程度不高。

為降低智能調度人為因素干擾，提高調度時效性和快速反應能力，電力調度趨勢 感知技術應運而生。在現有的在線分析預警技術基礎上，把針對當前運行狀態的預警功能 拓展到超短期，有效彌補在線預警和日前96點安全校核之間的趨勢分析功能空白，幫助調 度運行人員掌握未來一段時間內電網的發展趨勢，做到有備而來，全面實現安全穩定多時 間尺度的綜合全面評估。

發明內容

針對上述現有技術中存在的不足之處，本發明提出一種基于超短期負荷預測的電 力調度在線趨勢預警系統，目的是通過對負荷數據進行統計、分析和預測，計算出電網未來 潮流，形成電網短期趨勢預警及事故后處理預案。

為了達到上述發明目的，本發明是通過以下技術方案實現的：

一種基于超短期負荷預測的電力調度在線趨勢預警系統，包括以下操作步驟：

(1)基于用電量大數據分析的短期負荷預測；

(2)基于ARIMA算法得出的超短期負荷進行潮流趨勢分析；

(3)電網風險評估告警；

(4)設備檢修進度管理；

(5)數據接入全景化監視；

(6)事故中處理；

(7)事故后恢復供電。

所述基于用電量大數據分析的短期負荷預測，包括：使用時間序列方法進行短期 負荷預測；時間序列法是一種定量預測方法，在數據挖掘中作為一種常用的預測手段被廣 泛應用；對時間序列建模的兩個任務，一是分析當期數據如何受前幾期的數據影響，二是變 量在時間變化上的規律性。

所述的時間序列算法為ARIMA模型，ARIMA模型全稱為自回歸移動平均模型(Auto RegressiveIntegratedMovingAverageModel,簡記ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯 (Jenkins)于70年代初提出的一著名時間序列預測方法，所以又稱為Box-Jenkins模型、博 克思-詹金斯法；其中ARIMA(p，d，q)稱為差分自回歸移動平均模型，AR是自回歸,p為自回歸 項；MA為移動平均，q為移動平均項數，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數；ARIMA模型 的基本思想是：將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為一個隨機序列，用一定的數 學模型來近似描述這個序列；這個模型一旦被識別后就可以從時間序列的過去值及現在值 來預測未來值；現代統計方法、計量經濟模型在某種程度上已經能夠幫助企業對未來進行 預測；

ARIMA模型，是指將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列，然后將因變量僅對它的 滯后值以及隨機誤差項的現值和滯后值進行回歸所建立的模型；在ARIMA模型的識別過程 中，主要用到兩個工具：自相關函數，簡稱ACF；偏自相關函數，簡稱PACF；以及它們各自的相 關圖，即ACF、PACF相對于滯后長度描圖；對于一個序列y來說，它的第k階自相關系數(r_K)定 義為它的k階自協方差除以它的方差；