[發明專利]基于峰谷電量預測的居民用戶分布式上網最優選擇方法

有效

• 申請號: 201710301541.1
• 申請日: 2017-05-02
• 公開（公告）號: CN107292414B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 施永益;牛東曉;袁雪楓;王億;姚多朵;趙永良;王龍;王鋒華;張文軍;王海潮;陸曉芬;齊冷艷;周子譽;仲立軍;高燕銘;懷月容;黃一秀
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司;國家電網公司;華北電力大學;浙江華云信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217
• 代理人: 項軍

1.基于峰谷電量預測的居民用戶分布式上網最優選擇方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1獲取目標用戶過去n年中各個季度的峰電量和谷電量，其中n≥4，n為整數；

S2根據步驟S1獲取的各個季度的峰電量和谷電量預測該目標用戶預測期內第m年四個季度的峰電量和谷電量,其中m≥1，m為整數；

S3根據步驟S2預測的第m年四個季度峰谷電量確定該目標用戶預測期內第m年的全年總電費和全年總電量，得出該目標用戶預測期內第m年的年平均電價；

S4將目標用戶第m年的年平均電價與當前上網電價進行比較，如果年平均電價大于當前上網電價，選擇余量上網，如果年平均電價小于當前上網電價，則選擇全部上網；

所述步驟S2中，通過灰色預測GM(1,1)模型和季節指數調整模型對該目標用戶預測期內第m年四個季度的峰谷電量進行預測，所述灰色預測GM(1,1)模型的公式為其中k4n時，x⁽⁰⁾(k+1)為預測值，x(1)為過去n年中第一年第1季度的峰電量或谷電量，a為模型的發展系數，u稱為模型的協調系數；x⁽¹⁾(k+1)為累加后數據的擬合值，x⁽¹⁾(k)為對原始數據系列x(1),x(2),...,x(4n)作一次累加生成的數值，

所述季節指數調整模型的公式為x⁽⁰⁾(j)為第j季度的預測值，j＝1,2,3,4，為季節指數，y(j)為調整后的預測期內第m年第j季度的預測值；根據季節指數調整模型得到調整后的目標用戶預測期內第m年第j季度的預測峰電量y_f(j)和預測谷電量y_g(j)。

2.如權利要求1所述基于峰谷電量預測的居民用戶分布式上網最優選擇方法，其特征在于，所述步驟S3中，根據步驟S2預測的第m年四個季度峰谷電量確定該目標用戶預測期內第m年的全年總電費和全年總電量，得出該目標用戶預測期內第m年的年平均電價，包括：

確定電度電費F_d，

確定預測的第m年四個季度的峰電量和谷電量之和y_t，

根據預測的第m年的峰電量和谷電量之和y_t，確定階梯電費F_j，

根據電度電費F_d和階梯電費F_j確定預測期內第m年的全年總電費F_t，F_t＝F_d+F_j；

根據預測期內第m年的全年總電費F_t和預測的第m年的峰電量和谷電量之和y_t確定預測期內第m年的年平均電價p_a，p_a＝F_t/y_t；

其中，p_f為峰時電價，p_g為谷時電價。