[發明專利]一種超短期高峰負荷預測方法及其系統

有效

• 申請號: 201710874560.3
• 申請日: 2017-09-25
• 公開（公告）號: CN107730031B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 門德月;鄧勇;李博;戴賽;柳進;程鑫;紀鑫;潘毅;崔暉;胡強新;丁強;朱澤磊;張傳成;許丹;董煒;燕京華;韓彬;劉芳;李曉磊;胡晨旭;蔡幟;黃國棟;張加力;李培軍;孫振;閆翠會;劉聰
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國家電網有限公司;國家電網公司華中分部
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國文

1.一種超短期高峰負荷預測方法，其特征在于：

采集氣象預測信息；

基于預先建立的高峰負荷預測模型和所述采集的氣象預測信息進行超短期負荷預測；

所述高峰負荷預測模型包括：高峰負荷指標、影響高峰負荷的氣象因素及各氣象因素的相關性；

所述預先建立的高峰負荷預測模型包括：

確定高峰負荷指標；

基于歷史氣象信息，對所述高峰負荷和氣象信息進行分析確定影響高峰負荷的各氣象因素的相關性；

基于所述高峰負荷和所述影響高峰負荷的氣象因素，結合L-M神經網絡構建高峰負荷預測模型；

所述確定高峰負荷指標包括：

基于預先取得的數據確定高峰負荷并對高峰負荷進行分析提取高峰負荷指標；

所述高峰負荷指標包括：

1)峰頂、谷底負荷值：

峰頂負荷值P_peak是一天中最大的負荷值；谷底負荷值P_valley是一天中最小負荷值；

2)峰頂時刻：

峰頂時刻是高峰負荷峰值出現的時刻；

3)峰谷差：

所述峰谷差的表達式如下：

P_difference＝P_peak–P_valley (1)

其中，P_difference為峰谷差；

4)高位負荷陡升速率，包括：

系統負荷P_h滿足關系:

P_h≥P_peak–P_difference/4 (2)

此時負荷水平處于高位；

t時刻的高位負荷斜率為：

式中：s為高位負荷斜率，d為高位負荷時間間隔，P_t表示t時刻的高位負荷值，P_t-1表示t-1時刻的高位負荷值；s_t為t時刻的高位負荷斜率；

高位陡升段落的負荷斜率必須達到陡升水平，陡升水平按下式衡量：

s_steep≥0.75s_max (4)

式中：s_max為最陡時段的斜率；s_steep為陡升水平；

5)負荷高位陡升起始時刻：

表達式如下：

T_steep＝min(T_steep1,T_steep2,…,T_steepn) (5)

其中，T_steep1,T_steep2,…,T_steepn分別為：第1個，第2個，...，第n個高位陡升段落起始時刻；T_steep為樣本曲線高位陡升起始時刻，滿足式(4)的高位陡升段落的負荷增量與時間增量的比值定義為負荷高位陡升速率；

6)高峰持續時間：

高峰持續時間是達到高位負荷水平的負荷構成的時間跨度。

2.如權利要求1所述的超短期高峰負荷預測方法，其特征在于，所述基于歷史氣象信息，對所述高峰負荷和氣象信息進行分析確定影響高峰負荷的各氣象因素的相關性，包括：

根據所述歷史氣象信息，確定相關的氣象因子；

分析高峰負荷與氣象因子的相關性；

基于魯棒回歸模型驗證所述影響高峰負荷的各氣象因素的相關性。

3.如權利要求2所述的超短期高峰負荷預測方法，其特征在于，所述氣象因子包括：瞬時風速、瞬時溫度、瞬時氣壓、最大氣壓、最大風向、極大風向、雨量、極大風速、瞬時風向、瞬時濕度、最小濕度、最高溫度、最低溫度、最小氣壓、最大風速信息。