[發明專利]一種分時電價尖峰電價的確定方法和系統

在審

• 申請號: 202010079007.2
• 申請日: 2020-02-03
• 公開（公告）號: CN111340525A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 周穎;韓凝輝;李德智;卜凡鵬;潘明明;盧毓東;劉周斌;謝祥穎;駱欣
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國網浙江省電力有限公司電力科學研究院;國網電子商務有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/04;G06F16/2458;G06T11/20
• 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

1.一種分時電價尖峰電價的確定方法，其特征在于，包括：

從調度自動化系統的歷史數據中確定與預測日最相似的若干天數據；

基于所述若干天數據對預測日的負荷功率進行預測，獲得預測功率曲線；

根據所述預測功率曲線，確定預測日尖峰時段電價。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從調度自動化系統的歷史數據中確定與預測日最相似的若干天數據，包括：

根據預測日天氣類型，從歷史天氣數據中選擇與預測日天氣類型相同的日期；

在與預測日天氣類型相同的日期中，利用天氣數據間歐氏距離最小，篩選出預設個數的與預測日最相似的多個日期；

根據篩選出的日期，從調度自動化系統的歷史數據中獲取若干天的歷史負荷曲線作為若干天數據；

其中，所述天氣數據包括：天氣類型、最高氣溫和最低氣溫；所述天氣類型包括：晴天、局部多云、多云、陰天和雨天。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述若干天數據對預測日的負荷功率進行預測，獲得預測功率曲線，包括：

針對與預測日最相似的若干天，分別采用集合經驗模態分解法對每一天的歷史負荷曲線進行分解，得到每一天歷史負荷曲線的多個固有模態函數分量；

采用最小二乘法支持向量機對各固有模態函數分量在各時刻的值進行預測；

根據各固有模態函數分量在各時刻的預測值，得到預測日的預測功率曲線。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據各固有模態函數分量在各時刻的預測值，得到預測日的預測功率曲線，包括：

針對各時刻，對各固有模態函數分量在所述時刻的值進行等值加權求和，得到預測日負荷功率在各時刻的值；

根據預測日負荷功率在各時刻的值，得到預測日的預測功率曲線。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述預測功率曲線，確定尖峰時段電價，包括：

根據所述預測功率曲線，得到尖峰時段負荷幅值；

根據尖峰時段負荷幅值，確定尖峰時段電價。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述尖峰時段電價的計算式如下：

尖峰時段電價＝發電價格及網損價格+電網價格+售電成本+輔助服務成本/尖峰負荷幅值*時間。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預測日為次日。

8.一種分時電價尖峰電價的確定系統，其特征在于，包括：數據獲取模塊、預測曲線模塊和尖峰電價模塊；

所述數據獲取模塊，用于從調度自動化系統的歷史數據中確定與預測日最相似的若干天數據；

所述預測曲線模塊，用于基于所述若干天數據對預測日的負荷功率進行預測，獲得預測功率曲線；

所述尖峰電價模塊，用于根據所述預測功率曲線，確定預測日尖峰時段電價。

9.如權利要求8所述的系統，其特征在于，所述數據獲取模塊包括：類型篩選單元、天氣篩選單元和曲線獲取單元；

所述類型篩選單元，用于根據預測日天氣類型，從歷史天氣數據中選擇與預測日天氣類型相同的日期；

所述天氣篩選單元，用于在與預測日天氣類型相同的日期中，利用天氣數據間歐氏距離最小，篩選出預設個數的與預測日最相似的多個日期；

所述曲線獲取單元，用于根據篩選出的日期，從調度自動化系統的歷史數據中獲取若干天的歷史負荷曲線作為若干天數據；

其中，所述天氣數據包括：天氣類型、最高氣溫和最低氣溫；所述天氣類型包括：晴天、局部多云、多云、陰天和雨天。

10.如權利要求9所述的系統，其特征在于，所述預測曲線模塊包括：曲線分解單元、數值預測單元和預測曲線單元；

所述曲線分解單元，用于針對與預測日最相似的若干天，分別采用集合經驗模態分解法對每一天的歷史負荷曲線進行分解，得到每一天歷史負荷曲線的多個固有模態函數分量；

所述數值預測單元，用于采用最小二乘法支持向量機對各固有模態函數分量在各時刻的值進行預測；

所述預測曲線單元，用于根據各固有模態函數分量在各時刻的預測值，得到預測日的預測功率曲線。