[發明專利]一種綜合能源系統設備參數超短期預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202111147126.8
• 申請日: 2021-09-28
• 公開（公告）號: CN113919559A
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發明（設計）人: 黃源烽;郝飛;陳根軍;姜彬;解凱;顧全;莊懷東;蒲桂林;鮑永;林陽;唐迪;季炳偉;王鈞
• 申請（專利權）人: 南京南瑞繼保電氣有限公司;南京南瑞繼保工程技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 母秋松

本發明公開了一種綜合能源系統設備參數超短期預測方法及裝置，通過搭建歷史數據庫，完成機理分析和關聯度分析，為預測模型建立過程中特征參數的選取提供理論依據；通過對歷史數據庫按照不同的設備工況進行數據劃分并計算其對應的特征標識量，為后續工況預判、搜索并獲取預測模型的輸入數據提供判別標準；最終，通過相似性分析與灰色度建模實現預測參數的超短期預測，提供預測參數在未來0?4小時、時間分辨率為5分鐘的預測結果。本發明有效提高預測精度，為區域綜合能源系統的優化調度和經濟運行提供有效的參考依據。

技術領域

本發明涉及一種綜合能源系統設備參數超短期預測方法及裝置，屬于綜合能源預測技術領域。

背景技術

綜合能源系統是提高能源利用效率、降低用能成本的重要技術手段，精準供需預測是綜合能源系統經濟規劃、協同管理和優化調度的關鍵基礎和重要前提。如何做好精準供需預測，綜合能源系統設備參數的超短期預測是關鍵，設備參數的超短期預測需要依照參數自身的內在變化規律，兼顧外界因素對參數變化帶來的種種影響，才能準確地預測出未來0-4小時內設備參數的變化情況。

目前，針對綜合能源系統設備參數的超短期預測研究在基礎理論方面已取得了長足的發展，工程實際應用也收獲了一定的成果，縱觀之下可分為兩類，一類是基于機理模型的預測方法，它依賴于對設備的數學描述，物理意義明確且函數關系清晰，且預測過程具有較強的外推性能，但隨著設備機理復雜程度的增加，其數學描述的難度急劇增大，預測實施的可行性與預測結果的可靠性也隨之急劇下降。另一類是基于數據模型的預測方法，它的特點在于以數據樣本為基礎提取變量間的關聯關系，開發周期短、算力需求小，預測求解的綜合成本相對較低，但同樣地，該方法通常難以解釋其決策依據與運行邏輯，預測結果可靠度的不確定與潛藏的安全風險限制了其在工業領域中的推廣應用。

整體而言，由于綜合能源系統設備涉及種類眾多，且不同設備其自身的運作規律在不同的時空跨度上存在著波動性，加之各種外界因素影響的不確定性，都使得以機理模型或數據模型的單一模型為基礎的預測算法效果不佳。

基于此，為提升綜合能源系統設備超短期預測方法的整體性能，增強方法的應用效果，本發明提出一種綜合能源系統設備參數超短期預測方法及裝置。

發明內容

目的：為了克服現有技術中存在的不足，本發明提供一種綜合能源系統設備參數超短期預測方法及裝置，通過搭建歷史數據庫，完成機理分析和關聯度分析，為預測模型建立過程中特征參數的選取提供理論依據；通過對歷史數據庫按照不同的設備工況進行數據劃分并計算其對應的特征標識量，為后續工況預判、搜索并獲取預測模型的輸入數據提供判別標準；最終，通過相似性分析與灰色度建模實現預測參數的超短期預測，提供預測參數在未來0-4小時、時間分辨率為5分鐘的預測結果。

技術方案：為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案為：

本發明提供了一種綜合能源系統設備參數超短期預測方法，包括以下步驟：

采集綜合能源系統設備中包括預測參數在內的各設備參數的歷史時序數據，構造歷史數據庫。

根據對設備的機理分析從歷史數據庫的設備參數中選取與預測參數相關的表征參數。

對表征參數進行關聯分析，從表征參數中提取特征參數。

根據特征參數計算不同運行工況類別下特征標識量。

構建綜合能源系統設備在線預測模型。

確定待預測設備所處運行工況類別，從對應的歷史數據庫中選取與當前時刻最為相似的特征參數原始基礎序列的擴展序列作為綜合能源系統設備在線預測模型的輸入，求解綜合能源系統設備在線預測模型，得到待預測設備的設備參數預測值。

一種綜合能源系統設備參數超短期預測裝置，包括如下模塊：