[發明專利]一種面向地市級的分層電力供需預測方法及系統

有效

• 申請號: 202011460132.4
• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112561159B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 劉勁松;謝國輝;張成龍;余秋霞;謝祥穎;艾宇飛;張崇見;李娜娜;吳靜;婁奇鶴;劉思革;樊昊;欒鳳奎;馬曉光;劉潤彪;單雨;王少婷;葛樂矣;張翠霞
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網數字科技控股有限公司;國網能源研究院有限公司;許繼集團有限公司;國網新能源云技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉樂

1.一種面向地市級的分層電力供需預測方法，其特征在于，包括：

獲取場站電力供應分析預測結果以及用戶電力需求分析預測結果，所述場站電力供應分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的場站供應功率、場站供應電量、場站供應率和場站出力功率，所述用戶電力需求分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的用戶需求功率、用戶需求電量和用戶負荷率；

基于臺區級設備改造數據以及臺區范圍內所有的所述場站電力供應分析預測結果，得到臺區電力供應分析預測結果，以及基于所述臺區范圍內所有的所述用戶電力需求分析預測結果，得到臺區電力需求分析預測結果，所述臺區電力供應分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的臺區供應功率、臺區供應電量、臺區供應率和臺區出力功率，所述臺區電力需求分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的臺區需求功率、臺區需求電量和臺區負荷率；

基于變電站級設備改造數據以及變電站范圍內所有的所述臺區電力供應分析預測結果，得到變電站電力供應分析預測結果，以及基于所述變電站范圍內所有的所述臺區電力需求分析預測結果，得到變電站電力需求分析預測結果，所述變電站電力供應分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的變電站供應功率、變電站供應電量、變電站供應率和變電站出力功率，所述變電站電力需求分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的變電站需求功率、變電站需求電量和變電站負荷率；

基于區/縣級電力宏觀信息和區/縣范圍內所有的所述變電站電力供應分析預測結果，得到區/縣電力供應分析預測結果，以及基于所述區/縣級電力宏觀信息和所述區/縣范圍內所有的所述變電站電力需求分析預測結果，得到區/縣電力需求分析預測結果，所述區/縣電力供應分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的區/縣供應功率、區/縣供應電量、區/縣供應率和區/縣出力功率，所述區/縣電力需求分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的區/縣需求功率、區/縣需求電量和區/縣負荷率；

基于地市級電力宏觀信息和地市范圍內所有的所述區/縣電力供應分析預測結果，得到地市電力供應分析預測結果，以及基于所述地市級電力宏觀信息和所述地市范圍內所有的所述區/縣電力需求分析預測結果，得到地市電力需求分析預測結果，所述地市電力供應分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的地市供應功率、地市供應電量、地市供應率和地市出力功率，所述地市電力需求分析預測結果包括以日、月、年為時間維度的地市需求功率、地市需求電量和地市負荷率。

2.根據權利要求1所述的分層電力供需預測方法，其特征在于，所述場站電力供應分析預測結果的獲取過程包括：

獲取臺區內場站的項目相關數據、歷史氣象數據、預測氣象數據和場站級設備改造數據；

基于大數據技術，采用循環神經網絡算法對所述項目相關數據、所述歷史氣象數據、所述預測氣象數據和所述場站級設備改造數據進行處理，得到所述場站電力供應分析預測結果。

3.根據權利要求2所述的分層電力供需預測方法，其特征在于，所述項目相關數據包括：在運項目、在建項目和規劃項目。

4.根據權利要求1所述的分層電力供需預測方法，其特征在于，所述用戶電力需求分析預測結果的獲取過程包括：

獲取臺區內的居民用戶數據、企業用戶數據和商業用戶數據；

基于大數據技術，采用循環神經網絡算法對所述居民用戶數據、所述企業用戶數據和所述商業用戶數據進行處理，得到所述用戶電力需求分析預測結果。

5.根據權利要求4所述的分層電力供需預測方法，其特征在于，

所述居民用戶數據包括：居民類型、居民額定負荷、居民日最大負荷、居民日最小負荷和居民日平均負荷；

所述企業用戶數據包括：企業類型、企業日最大負荷、企業日最小負荷和企業日平均負荷；

所述商業用戶數據包括：商業類型、商業額定負荷、商業日最大負荷、商業日最小負荷和商業日平均負荷。