[發明專利]一種基于主變負載影響因素預測的主變負載預測方法在審
| 申請號: | 202111403885.6 | 申請日: | 2021-11-24 |
| 公開(公告)號: | CN114692937A | 公開(公告)日: | 2022-07-01 |
| 發明(設計)人: | 范強;陳園園;李博文;肖寧;張歷;趙超;唐賽秋;代奇跡;馮起輝;張后誼;祝建楊;劉卓婭;曹雷;張迅;郭莉薩;陳亞飛;肖書舟;呂黔蘇;文屹;萬金金;黃軍凱;吳建蓉;楊濤;王冕;許逵;劉君;丁江橋;代吉玉蕾;余思伍;陳沛龍;李林峰;歐陽澤宇;李鑫卓;張俊杰;高勇;龍秋風 | 申請(專利權)人: | 貴州電網有限責任公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/906;G06K9/62;G06N3/04;G06F16/909;G06F16/29 |
| 代理公司: | 貴陽中新專利商標事務所 52100 | 代理人: | 胡緒東 |
| 地址: | 550002 貴*** | 國省代碼: | 貴州;52 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 負載 影響 因素 預測 方法 | ||
本發明公開了一種基于主變負載影響因素預測的主變負載預測方法,該方法為:構建主變負載影響因素評價數據庫,建立考慮典型時間、電網拓撲結構、停電計劃、主變參數、氣象信息、主變過載、主變重載、主變負荷、季節的主變負載影響因素評價模型,計算主變負載數據信息及其模型相關系數,根據強關聯評價因子,獲得影響因素數據集,并對數據集分類,得到影響因素評價因子預測值,利用DTW和LSTM的組合預測算法進行魚類和數據訓練。本發明大大提升數據準確率和主變負荷預測精度,并降低全網主變計算時會產生計算量,提高計算效率,DTW和LSTM的組合預測算法提高了主變負載預測精度。
技術領域
本發明涉及電力設備監控分析技術領域,具體涉及一種基于主變負載影響因素預測的主變負載預測方法。
背景技術
掌握主變壓器(簡稱主變)可能達到的負荷功率值對調度部門具有特別重要的意義。據預測結果優化電網運行方式、提前做好負荷割接,可有效提高電網運行的安全性和經濟性。主變負荷預測值也可為錯避峰計劃和新上站計劃提供依據。
在電網中,主變之間由于用電性質、負荷變化趨勢、網架結構變化等信息特點不盡相同,因此現有主變負荷預測中,可以全面考慮主變所受因素影響情況,利用主變負載影響因素分析模型全面主變負載預測輸入變量來提升主變負荷預測精度,根據強關聯主變負載影響因素評價因子,獲得主變負載重要影響因素數據集,并進行分類預測,得到主變負載影響因素評價因子預測值。利用DTW和LSTM的組合預測算法,應用DTW算法將相似負載率特性的主變負載率曲線進行聚類,將DTW聚類后的數據訓練LSTM主變負載模型,主變負載影響因素評價因子預測值,作為主變負載預測模型的輸入,預測主變負載值,以解決主變負載預測準確率低的問題。
發明內容
本發明要解決的技術問題是:提供一種基于主變負載影響因素預測的主變負載預測方法,以解決現有技術中利用預測期間主變負載重要影響因素數據集作為主變負載預測模型輸入數據時,這些數據多為人工根據經驗上報,數據隨機性較強,準確率較低,使用這些數據會產生預測輸入數據不準確導致主變負載預測準確率低的問題。
本發明采取的技術方案為:一種基于主變負載影響因素預測的主變負載預測方法,該方法為:收集全面分析與主變負載特性有關的數據信息,構建主變負載影響因素評價數據庫,通過建立考慮典型時間的主變負載影響因素評價模型ξ1、考慮電網拓撲結構的主變負載影響因素評價模型ξ2、考慮停電計劃的主變負載影響因素評價模型ξ3、考慮主變參數的主變負載影響因素評價模型ξ4、考慮氣象信息的主變負載影響因素評價模型ξ5,考慮主變過載特性的主變負載影響因素評價模型ξ6,考慮主變重載特性的主變負載影響因素評價模型ξ7,考慮主變負荷特性的主變負載影響因素評價模型ξ8,考慮季節特性的主變負載影響因素評價模型ξ9,構建全面的主變負載影響因素分析模型,計算主變負載數據信息以及主變負載影響因素分析模型的相關系數,根據強關聯主變負載影響因素評價因子,獲得主變負載重要影響因素數據集,并按照計劃性和非計劃性影響因子對數據集分類,從而得到預測期主變負載影響因素評價因子預測值,利用DTW和LSTM的組合預測算法,應用DTW算法將相似負載率特性的主變負載率曲線進行聚類,將DTW聚類后的數據訓練LSTM主變負載模型,以提高主變負載預測精度。
該方法包括以下步驟:
步驟1:收集主變負載數據信息以及全面分析主變負載特性有關的數據信息,構建主變負載影響因素評價數據庫。
步驟2:利用步驟1得到的主變負載影響因素評價數據庫,建立考慮典型時間的主變負載影響因素評價模型ξ1。
其中,考慮典型時間的主變負載影響因素評價模型ξ1包括長時間模型ξ11,短時間評價模型ξ12。
長時間評價模型ξ11包括春季評價因子、夏季評價因子、秋季評價因子、冬季評價因子。
短時間評價模型ξ12包括節日評價因子、雙休日評價因子、工作日評價因子、特殊時期(如國慶、高考、重大會議等時期)保供電評價因子。
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