[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

本發明提供了一種基于電力大數據的預測模型建立方法，包括獲取各個行業的用電數據；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；建立各個行業的預測模型。本發明還公開了一種包括所述基于電力大數據的預測模型建立方法的電網負荷調度方法。本發明方法基于預測模型，準確預測售電量，再根據行業售電市場變化趨勢，分析最大負荷利用小時數變化，從而準確預測電網負荷，合理安排發電計劃，有序調度電網負荷，提高電力系統穩定性及供電可靠率。因此，本發明方法的可靠性高、時效性好且準確性較好。

技術領域

本發明屬于電力系統領域，具體涉及一種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。

背景技術

隨著經濟技術的發展和人們生活水平的提高，電能已經成為了人們生產和生活中必不可少的二次能源，給人們的生產和生活帶來了無盡的便利。

售電預測是電力系統的重要研究領域之一。通過對售電的預測，電網能夠判斷當前的用電趨勢，從而為后續的負荷預測、電網調度等技術環節提供數據支持和支撐。

目前，售電預測，一般根據各行業產能利用率進行分析判斷。但目前產能利用率的計算，基礎數據統計難度較大，且數據嚴重滯后(一般滯后1個季度左右)，導致產能利用率及售電市場預測時滯性嚴重、預測準確性較低。另外，不利于預判電網負荷趨勢，不利于科學安排發電計劃及電網負荷調度，影響電網供電可靠性及穩定性。

發明內容

本發明的目的之一在于提供可靠性高、時效性好且準確性較好的基于電力大數據的預測模型建立方法。

本發明的目的之二在于提供一種包括了所述基于電力大數據的預測模型建立方法的電網負荷調度方法。

本發明提供的這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。

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。

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。

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。

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；