[發明專利]基于電力大數據的預測模型建立方法及電網負荷調度方法

在審

• 申請號: 202010784353.0
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN111784083A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 羅益珍;陽立斌;梁夏濤;曾偉
• 申請（專利權）人: 國網湖南省電力有限公司;國網湖南省電力有限公司婁底供電分公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 長沙永星專利商標事務所(普通合伙) 43001
• 代理人: 周詠;米中業

1.一種基于電力大數據的預測模型建立方法，包括如下步驟：

S1.獲取各個行業的用電數據；

S2.采用步驟S1獲取的用電數據，計算各個行業的月度產能利用率、月度用電增長率、年度產能利用率和年度用電增長率；

S3.根據步驟S2得到的各個行業的月度產能利用率、月度用電增長率、年度產能利用率和年度用電增長率，建立各個行業的預測模型。

2.根據權利要求1所述的基于電力大數據的預測模型建立方法，其特征在于步驟S1所述的獲取各個行業的用電數據，具體包括各個行業在各個時段的用戶數、報裝容量和用電量。

3.根據權利要求1或2所述的基于電力大數據的預測模型建立方法，其特征在于步驟S2所述的月度產能利用率，具體為采用如下算式計算月度產能利用率η_m：

式中M_m為對應行業的月度用電量，單位為萬千瓦時；Z為對應行業的裝機容量，單位為千萬；D_m為每月天數。

4.根據權利要求3所述的基于電力大數據的預測模型建立方法，其特征在于步驟S2所述的年度產能利用率，具體為采用如下算式計算年度產能利用率η_y：

式中M_y為對應行業的年度用電量，單位為萬千瓦時；Z為對應行業的裝機容量，單位為千萬；D_y為每年天數。

5.根據權利要求4所述的基于電力大數據的預測模型建立方法，其特征在于步驟S3所述的建立各個行業的預測模型，具體為采用如下步驟建立各個行業的預測模型：

A.獲取對應行業的月度產能利用率、月度用電增長率、年度產能利用率和年度用電增長率指標；

B.根據行業的月度產能利用率和年度產能利用率，分別計算得到當前行業的月度產能預測得分和年度產能預測得分；

C.根據行業的月度用電增長率和年度用電增長率，分別計算得到當前行業的月度用電預測得分和年度用電預測得分；

D.根據得到的當前行業的月度產能預測得分和年度產能預測得分，以及當前行業的月度用電預測得分和年度用電預測得分，計算得到當前行業的月度綜合預測得分和年度綜合預測得分；

E.重復上述步驟，直至所有行業的月度綜合預測得分和年度綜合預測得分均計算完成，從而得到完整的各個行業的預測模型。

6.根據權利要求5所述的基于電力大數據的預測模型建立方法，其特征在于步驟B所述的計算得到當前行業的月度產能預測得分和年度產能預測得分，具體為采用如下規則進行計算：

若月度產能利用率≤10％，則月度產能預測得分為20分；

若10％＜月度產能利用率≤20％，則月度產能預測得分為40分；

若20％＜月度產能利用率≤30％，則月度產能預測得分為60分；

若30％＜月度產能利用率≤40％，則月度產能預測得分為80分；

若月度產能利用率＞40％，則月度產能預測得分為100分；

若年度產能利用率≤10％，則年度產能預測得分為20分；

若10％＜年度產能利用率≤20％，則年度產能預測得分為40分；

若20％＜年度產能利用率≤30％，則年度產能預測得分為60分；

若30％＜年度產能利用率≤40％，則年度產能預測得分為80分；

若年度產能利用率＞40％，則年度產能預測得分為100分。

7.根據權利要求6所述的基于電力大數據的預測模型建立方法，其特征在于步驟C所述的計算得到當前行業的月度用電預測得分和年度用電預測得分，具體為采用如下規則進行計算：

月度用電預測得分＝(月度用電增長率-1)×100，且若月度用電預測得分小于0，則月度用電預測得分直接修正為0分；若月度用電預測得分大于100分，則月度用電預測得分直接修正為100；

年度用電預測得分＝(年度用電增長率-1)×100，且若年度用電預測得分小于0，則年度用電預測得分直接修正為0分；若年度用電預測得分大于100分，則年度用電預測得分直接修正為100。