CN102063563B - 网省地一体化的母线负荷预测方法 - Google Patents

网省地一体化的母线负荷预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种网省地一体化的母线负荷预测方法,是网、省、地一体化的母线负荷预测方法。该方法包括将网省调系统侧“自上而下”的预测机制和上下级协调运作的“自下而上”预测方式相结合,解决分级调度带来的模型处理上的困难,实现了各级调度机构的充分参与和协调。从地调母线负荷预测建设情况出发,再综合考虑数据交互、数据传输、预测方案等,最终在充分考虑网或省调系统负荷预测和地调系统负荷预测的基础上,建立了网或省调系统直接预测、地调系统直接预测并上传母线负荷预测结果、地调系统修改省调系统预测结果、省调向网调上报母线负荷预测结果等多套不同层次组合的网省地一体化预测方案。

Description

网省地一体化的母线负荷预测方法
技术领域
本发明属于电力系统及自动化领域,涉及一种网省地一体化的母线负荷预测方法。
背景技术
目前,我国国内“分级管理、分层控制、分布处理”的体系,对电网实施统一调度和分级分区域管理,必然导致各网、省、地调度中心所关心的网架重点不同。这种单地域网络建模地方法存在一定局限性,会影响母线负荷预测的精度。要从根本上解决问题,需要建立上下级协调运行的机制,形成信息互补,实现各级调度信息和数据共享和数据利用最大化的目标,与其它的模块关系图如图1所示,尽可能的丰富各级调度母线负荷预测的手段。
母线负荷预测的数据源相对系统负荷预测要复杂很多。首先母线负荷预测从EMS网络建模获取网络拓扑、母线负荷定义及其所属区域和厂站的层次关系,并形成以负荷组为实体的负荷模型。还需要大量的历史数据作为预测的基础,包括至少累计三年,以上的SCADA数据作为数据源,并能与状态估计的结果相互校验。在预测过程中还需要获得发电计划、检修计划、联络线计划、气象信息、负荷转供信息等外部数据。母线负荷预测在网省地一体化的应用推广过程中,立足于电网调度管理实际,将母线负荷预测方法作为重要的辅助决策分析着重解决了一些“先天不足”的问题,主要包括统一建模、提高样本数据质量、处理低压负荷转供和接在低电压等级小电厂发电不确定性问题。并对新接变电站、检修信息、气象信息等影响母线负荷预测的相关因素进行了分析和处理。
发明内容
本发明主要是提供一种网省地一体化的母线负荷预测方法,是网、省、地一体化的母线负荷预测方法。该方法包括将网或省调系统侧“自上而下”的预测机制和上下级协调运作的“自下而上”预测方式相结合,解决分级调度带来的模型处理上的困难,实现了各级调度机构的充分参与和协调。从地调母线负荷预测建设情况出发,再综合考虑数据交互、数据传输、预测方案等,最终在充分考虑网或省调系统负荷预测和地调系统负荷预测的基础上,建立了网调、省调系统直接预测、地调系统直接预测并上传母线负荷预测结果、地调系统修改省调预测结果、省调向上报网调预测结果等多套不同层次组合的网省地一体化预测方案。
本发明的一种网省地一体化的母线负荷预测方法,包括以下步骤:
步骤1:所有地调供电公司通过门户系统在规定时间内直接向省调系统上报110Kv及其以下等级的母线负荷预测转供数据、电厂接入信息、需求侧管理信息;
步骤2:从能量管理系统或综合数据平台获取各分区母线负荷预测的信息以及相应的历史数据,在网或省调系统系统进行母线负荷预测;所述预测的算法包括:动平均法、线性外推、线性回归、指数平滑、BP神经网络、时间序列、基于同类型日的负荷预测和基于新息的负荷预测算法,在考虑各种因素影响基础上,通过模型方法库,对不同母线负荷和预测算法进行自动选优预测;
步骤3:已建有母线负荷预测功能的地调系统从本地区的能量管理系统或调度运营管理系统OMS中获取管辖范围内的母线负荷定义和相关历史数据,在地调系统侧进行母线负荷预测;
步骤4:不具备母线负荷预测功能的地调系统自动化部门通过门户系统或WEB方式登陆的省调系统,对管辖范围内相关的母线负荷预测结果进行修正,并将修正后的结果上传省调系统;
步骤5:具备母线负荷预测功能的地调系统直接将管辖范围内母线负荷预测结果通过WEB方式或文本上传至省调系统;
步骤6:省调系统对步骤5得到的地调系统上传的母线负荷预测结果进行折算,并与步骤1得到的自身预测结果进行比较和二次修正,将修正结果上传网调系统,同时对昨日自身的预测结果、地调系统上传结果进行考核分析,分别计算准确率以及合格率;网调对昨日自身的预测结果、省调系统上传结果进行考核分析,分别计算准确率以及合格率;
步骤7:省调系统将历史考核结果和次日最终预测结果通过门户系统发布,地调系统可以登陆查询考核结果以及管辖的最终预测结果。
步骤8:网调系统将历史考核结果和次日最终预测结果通过门户系统发布,省调系统可以登陆查询考核结果以及管辖的最终预测结果。
其中,各个步骤进一步包括:
步骤1:同时通过省调系统的数据中心对调度日常生产及管理数据进行整合,将调度运行生产的各种影响负荷预测结果的信息统一汇总,以文本或共享数据库的方式,提交给母线负荷预测应用,为省调系统侧进行母线负荷预测提供重要的基础数据;
步骤2:省级母线负荷预测系统从状态估计模块中获取最新拓扑信息以及负荷信息进行预测,预测的算法包括:动平均法、线性外推、线性回归、指数平滑、BP神经网络、时间序列、基于同类型日的负荷预测和基于新息的负荷预测算法,在考虑各种因素影响基础上,通过模型方法库,对不同母线负荷和预测算法进行自动选优预测,并将预测结果保存在历史数据库中,相应的门户系统可以直接进行访问历史数据库中的预测结果;
步骤3:首先通过等值负荷的历史数据和系统负荷预测结果,预测出未来日期各负荷的有功和无功值;然后通过等值负荷与变压器的对应关系,得到主变低压侧与中压侧的预测数据;最后得到主变高压侧的预测数据;即地调系统母线负荷预测最终得到三类预测结果:(1)等值负荷的预测结果;(2)主变中、低压侧的预测结果;(3)主变高压侧的预测结果;
采用地调系统负荷预测值来协调修正母线负荷预测值:
等值负荷:ai=γiP
主变低压侧: l k = Σ i ∈ l k a i
主变中压侧: m k = Σ i ∈ m k a i
主变高压侧: h k = Σ k ∈ h k ( l k + m k )
其中:ai为等值负荷的预测值,lk为主变低压侧的预测值
mk为主变中压侧的预测值,hk为主变高压侧的预测值
γi为各等值负荷的修正权重
P为该地区系统负荷的预测值
i∈lk表示与第k台变压器低压侧相连的等值负荷
i∈mk表示与第k台变压器中压侧相连的等值负荷
k∈hk表示与第k台变压器相对应的中、低压侧;
步骤4:采用“自上而下”的方式,也即“省调系统预测,地调系统修改”来实现网省地三级联动;这些地调系统每天登陆OMS平台或门户系统,在考虑检修信息、负荷转供信息、负荷需求变化信息等的基础上,修改所属范围内的母线负荷预测结果,并将修正后的结果上传省调系统;
步骤5:各个地调系统充分利用其运行方式数据的完整性和实用性来进行母线负荷预测以后,通过上传机制,每天按照网省地调系统明确的数据交互规范、传输方式将主变高压侧的预测结果上传至省调系统;
由于网调系统和省调系统能量管理系统EMS网络建模命名规则不同,为实现省、地调系统母线负荷预测结果正确上报以及网调系统准确解析,针对省、地调系统的实际情况提出网调系统和省调系统通过通讯库“点数”进行模型匹配方法,具体解决方案为:
1)负荷名称对应:各省调系统母线负荷预测的所有预测对象,在EMS网络模型中都有自己的名称与ID,通过ID在通讯库中找到本地“点数”,从而生成对应网调侧“点数”,在生成预测结果文件中用“点数”标识预测负荷;
2)上报文件格式:文件格式遵照电力系统数据标记语言——E语言规范,采用无结构数据描述方法;其中数据块以行为单位,第一行记录文件生成时间,以下每行记录一个负荷96点的预测值,其记录内容依次为:网调侧“点数”,负荷在省调系统模型中的描述,预测结果的日期,w/r,96点预测结果,各记录以逗号隔开,其中w表示有功,r表示无功;
3)上报方式:方式一:通过调度安全防护I区前置通讯机,将上报文件发送到省调系统EMS服务器相应目录下;方式二:通过调度安全防护II区数据网将文件上传到省调系统文件接收工作站,文件格式依照电力系统数据标记语言——E语言规范,采用无结构数据描述方法;
步骤6:省调系统将地调的上报母线负荷预测结果、其他地区修正后的预测结果与省调系统自身的预测进行分析比较后,形成最终的预测结果再上报网调系统,上传之后,地调母线负荷预测系统对昨日自身的预测结果、地调系统上传结果进行考核分析,分别计算准确率以及合格率;
步骤7:省调系统的各地调登陆门户网站,查看各管辖范围内的两套母线负荷预测结果和考核结果,完成自身母线负荷预测的后评估工作,进一步进行总结和提供自身预测精度。
步骤8:网调系统将历史考核结果和次日最终预测结果通过门户系统发布,省调系统可以登陆查询考核结果以及管辖的最终预测结果。
由于影响母线负荷预测的精度是多方面的,在优化预测算法的同时,要充分利用各级地调系统部门的资源,发挥各级运行人员对本区域用电情况比较熟悉的优势来参与母线负荷预测的工作,由地区调度机构上报母线负荷预测必要的信息,比如:母线负荷转移信息、限电信息、以及110千伏电站的接线方式。省调系统母线负荷预测完成后将预测结果通过门户系统下发给暂时不具备母线负荷预测的地调系统,这些地调系统将修正后上传入省调系统;对于具备母线负荷预测条件的地调系统则将自身预测结果上传省调系统。在东北网调、辽宁省调系统、辽宁地调系统三级之间采用了“自下而上”和“自上而下”结合方式实现网省地三级联动,并将各级预测结果进行相互校验的方式来完成母线负荷预测工作。
本发明技术方案的优点是:
1、充分发挥调度机构的有效参与,初次建立了“自下而上”和“自上而下”相结合的网省地一体化母线负荷预测流程。
2、明确了网省地调母线负荷预测结果的数据交互规范、传输方式。
3、通过地调系统上报的方式来解决了母线负荷预测实用化中关于低压负荷转供和接在低电压等级小电厂发电不确定性问题。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明。
图1是依据本发明的母线负荷预测系统与其他模块的关系示意图。
图2是依据本发明的母线负荷预测方法的流程示意图。
图3是依据本发明的母线负荷预测方法以辽宁电网为例的母线负荷预测系统配置图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实例对本发明做进一步的详述。
本发明提出的网省地一体化母线负荷预测方法,其整体实时流程见图2,下面以东北网调、辽宁省调电网、辽宁省各地调系统为具体实施例对其进行详细说明,辽宁母线负荷预测的硬件结构图如图3所示。
步骤1:利用OMS平台或门户系统,各地调供电公司每日定时9点半直接向省调系统上报110Kv及其以下等级的母线负荷预测转供数据、电厂接入信息、需求侧管理信息。同时通过省调系统的数据中心对调度日常生产及管理数据进行整合,将调度运行生产的各种影响负荷预测结果的信息统一汇总,如一次检修信息、气象信息、地区负荷预测信息E文本或共享数据库的方式,提交给EMS系统,为省调系统测进行母线负荷预测提供重要的基础数据。
步骤2:辽宁省母线负荷预测系统从状态估计模块中获取最新拓扑信息以及负荷信息。目前所预测的负荷范围涵盖其调度管辖范围内所有220kV变电站主变高压侧、电厂升压变中压侧。从综合数据平台各母线负荷相应的历史数据,采用日96点(每日00:15~24:00,每15分钟一点)负荷的格式进行存储。在综合考虑气象条件、电网运行方式、社会重大事件等因素对电网负荷的影响后,辽宁省调系统每日定时10点做好96点系统负荷和母线负荷侧预测工作,将预测结果保存在历史数据库中。相应的门户系统可以直接进行访问。
步骤3:具备母线负荷预测条件的地调系统,如葫芦岛、辽阳、沈阳使用本地的母线负荷预测系统进行预测,所预测的对象是区域内220kv变电站主变中、低压侧线路及负荷(统称为等值负荷),首先通过等值负荷的历史数据和系统负荷预测结果,预测出未来日期各负荷的有功和无功值;然后通过等值负荷与变压器的对应关系,得到主变低压侧与中压侧的预测数据;最后得到主变高压侧的预测数据。即地调系统母线负荷预测最终得到三类预测结果:(1)等值负荷的预测结果;(2)主变中、低压侧的预测结果;(3)主变高压侧的预测结果;
母线负荷预测得到的是96点的预测数据,即每隔15分钟一个点。目前采用地调系统负荷预测值来协调修正母线负荷预测值。
等值负荷:ai=γiP
主变低压侧: l k = Σ i ∈ l k a i
主变中压侧: m k = Σ i ∈ m k a i
主变高压侧: h k = Σ k ∈ h k ( l k + m k )
其中:ai为等值负荷的预测值,lk为主变低压侧的预测值
mk为主变中压侧的预测值,hk为主变高压侧的预测值
γi为各等值负荷的修正权重
P为该地区系统负荷的预测值
i∈lk表示与第k台变压器低压侧相连的等值负荷
i∈mk表示与第k台变压器中压侧相连的等值负荷
k∈hk表示与第k台变压器相对应的中、低压侧
步骤4:由于部分地调存在专业技术人员缺乏,系统建设比较落后的情况。初期采用“自上而下”的方式,也即“省调系统预测,地调系统修改”来实现网省地三级联动。这些地调系统每天十点半登陆OMS平台或门户系统,在考虑检修信息、负荷转供信息、负荷需求变化信息等的基础上,修改所属范围内的母线负荷预测结果,并将修正后的结果上传省调系统。
步骤5:葫芦岛、辽阳、沈阳充分利用其运行方式数据的完整性和实用性来进行母线负荷预测以后,通过上传机制,每天十点半按照网省地明确的数据交互规范、传输方式将主变高压侧的预测结果上传至省调系统。
由于网、省调系统EMS网络建模命名规则不同,为实现省、地调系统母线负荷预测结果正确上报以及网调准确解析,针对省、地调系统的实际情况提出网省调系统通过通讯库“点数”进行模型匹配方法。具体解决方案如下:
1)负荷名称对应。各省调系统母线负荷预测的所有预测对象,在EMS网络模型中都有自己的名称与ID,通过ID在通讯库中找到本地“点数”,从而生成对应网调侧“点数”,在生成预测结果文件中用“点数”标识预测负荷。
2)上报文件格式:文件格式遵照电力系统数据标记语言——E语言规范,采用无结构数据描述方法。其中数据块以行为单位,第一行记录文件生成时间,以下每行记录一个负荷96点的预测值,其记录内容依次为:网调侧“点数”,负荷在省调系统模型中的描述,预测结果的日期,w/r,96点预测结果,各记录以逗号隔开,其中w表示有功,r表示无功。具体格式如下:
Figure BSA00000386905000071
3)上报方式:方式一:通过调度安全防护I区前置通讯机,将上报文件发送到省调系统ems服务器相应目录下;方式二:通过调度安全防护II区数据网将文件上传到省调系统文件接收工作站。文件格式依照电力系统数据标记语言——E语言规范,采用无结构数据描述方法。
4)文件名称:文件为文本文件。文件名以各省汉字拼音缩写开头(黑龙江为“lj”),加当日上报日期,如今天为2009年6月2日各省上报文件名为:ln20090602.txt,j120090602.txt,lj20090602.txt,其中上报内容为明日数据或指定日期数据。
步骤6:辽宁省调系统将葫芦岛、辽阳、沈阳上报母线负荷预测结果、其他地区修正后的预测结果与省调系统自身的预测进行分析比较后,形成最终的预测结果再每天十一点上报网调系统。上传之后,辽宁身母线负荷预测系统对昨日自身的预测结果、地调系统上传结果进行考核分析,分别计算准确率以及合格率。
步骤7:辽宁省调系统各地区登陆门户网站,查看各管辖范围内的两套母线负荷预测结果和考核结果,完成自省母线负荷预测的后评估工作。进一步进行总结和提供自身预测精度。
步骤8:东北网调系统将历史考核结果和次日最终预测结果通过门户系统发布,辽宁、吉林、黑龙江省调以及赤峰、通辽地调系统可以登陆查询考核结果以及管辖的最终预测结果。
东北电网母线负荷预测系统配置如图3所示。
此处已经根据特定的示例性实施例对本发明进行了描述。对本领域的技术人员来说在不脱离本发明的范围下进行适当的替换或修改将是显而易见的。示例性的实施例仅仅是例证性的,而不是对本发明的范围的限制,本发明的范围由所附的权利要求定义。

Claims (2)

1.一种网省地一体化的母线负荷预测方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1:所有地调供电公司通过门户系统在规定时间内直接向省调系统上报110Kv及其以下等级的母线负荷预测转供数据、电厂接入信息、需求侧管理信息;
步骤2:从能量管理系统或综合数据平台获取各分区母线负荷预测的信息以及相应的历史数据,在省调系统和网调系统进行母线负荷预测;在考虑各种因素影响基础上,通过模型方法库,对不同母线负荷和预测算法进行自动选优预测;
步骤3:已建有母线负荷预测功能的地调系统从本地区的能量管理系统或调度运营管理系统OMS中获取管辖范围内的母线负荷定义和相关历史数据,在地调系统侧进行母线负荷预测;
步骤4:不具备母线负荷预测功能的地调系统自动化部门通过门户系统或WEB方式登陆的省调系统,对管辖范围内相关的母线负荷预测结果进行修正,并将修正后的结果上传省调系统;
步骤5:具备母线负荷预测功能的地调系统直接将管辖范围内母线负荷预测结果通过WEB方式或文本上传至省调系统;
步骤6:省调系统对步骤5得到的地调系统上传的母线负荷预测结果进行折算,并与步骤1得到的自身预测结果进行比较和二次修正,将修正结果上传网调系统,同时对昨日自身的预测结果、地调系统上传结果进行考核分析,分别计算准确率以及合格率;
步骤7:省调系统将历史考核结果和次日最终预测结果通过门户系统发布,地调系统可以登陆查询考核结果以及管辖的最终预测结果;
步骤8:网调系统将历史考核结果和次日最终预测结果通过门户系统发布,省调系统可以登陆查询考核结果以及管辖的最终预测结果;
各个步骤进一步包括:
步骤1进一步包括:同时通过网或省调系统的数据中心对调度日常生产及管理数据进行整合,将调度运行生产的各种影响负荷预测结果的信息统一汇总,以文本或共享数据库的方式,提交给母线负荷预测应用,为网或省调系统侧进行母线负荷预测提供重要的基础数据;
步骤2进一步包括:网或省级母线负荷预测系统从状态估计模块中获取最新拓扑信息以及负荷信息进行预测,在考虑各种因素影响基础上,通过模型方法库,对不同母线负荷和预测算法进行自动选优预测,并将预测结果保存在历史数据库中,相应的门户系统可以直接进行访问历史数据库中的预测结果;
步骤3进一步包括:首先通过等值负荷的历史数据和系统负荷预测结果,预测出未来日期各负荷的有功和无功值;然后通过等值负荷与变压器的对应关系,得到主变低压侧与中压侧的预测数据;最后得到主变高压侧的预测数据;即地调系统母线负荷预测最终得到三类预测结果:(1)等值负荷的预测结果;(2)主变中、低压侧的预测结果;(3)主变高压侧的预测结果;
采用地调系统负荷预测值来协调修正母线负荷预测值:
等值负荷:ai=γiP
主变低压侧: l k = Σ i ∈ l k a i
主变中压侧: m k = Σ i ∈ m k a i
主变高压侧: h k = Σ k ∈ h k ( l k + m k )
其中:ai为等值负荷的预测值,lk为主变低压侧的预测值
mk为主变中压侧的预测值,hk为主变高压侧的预测值
γi为各等值负荷的修正权重
P为该地区系统负荷的预测值
i∈lk表示与第k台变压器低压侧相连的等值负荷
i∈mk表示与第k台变压器中压侧相连的等值负荷
k∈hk表示与第k台变压器相对应的中、低压侧;
步骤4进一步包括:采用“自上而下”的方式,也即“省调系统预测,地调系统修改”来实现网省地三级联动;这些地调系统每天登陆OMS平台或门户系统,在考虑检修信息、负荷转供信息、负荷需求变化信息等的基础上,修改所属范围内的母线负荷预测结果,并将修正后的结果上传省调系统;
步骤5进一步包括:各个地调充分利用其运行方式数据的完整性和实用性来进行母线负荷预测以后,通过上传机制,每天按照网省地调系统明确的数据交互规范、传输方式将主变高压侧的预测结果上传至省调系统;
由于网调系统和省调系统能量管理系统EMS网络建模命名规则不同,为实现省、地调系统母线负荷预测结果正确上报以及网调系统准确解析,针对省、地调系统的实际情况提出网调系统和省调系统通过通讯库“点数”进行模型匹配方法,具体解决方案为:
1)负荷名称对应:各省调系统母线负荷预测的所有预测对象,在EMS网络模型中都有自己的名称与ID,通过ID在通讯库中找到本地“点数”,从而生成对应网调侧“点数”,在生成预测结果文件中用“点数”标识预测负荷;
2)上报文件格式:文件格式遵照电力系统数据标记语言——E语言规范,采用无结构数据描述方法;其中数据块以行为单位,第一行记录文件生成时间,以下每行记录一个负荷96点的预测值,其记录内容依次为:网调侧“点数”,负荷在省调系统模型中的描述,预测结果的日期,w/r,96点预测结果,各记录以逗号隔开,其中w表示有功,r表示无功;
3)上报方式:方式一:通过调度安全防护I区前置通讯机,将上报文件发送到省调系统EMS服务器相应目录下;方式二:通过调度安全防护II区数据网将文件上传到省调系统文件接收工作站,文件格式依照电力系统数据标记语言——E语言规范,采用无结构数据描述方法;
步骤6进一步包括:省调系统将地调的上报母线负荷预测结果、其他地区修正后的预测结果与省调系统自身的预测进行分析比较后,形成最终的预测结果再上报网调系统,上传之后,地调母线负荷预测系统对昨日自身的预测结果、地调系统上传结果进行考核分析,分别计算准确率以及合格率;
步骤7进一步包括:省调系统的各地调登陆门户网站,查看各管辖范围内的两套母线负荷预测结果和考核结果,完成自身母线负荷预测的后评估工作,进一步进行总结和提供自身预测精度;
步骤8进一步包括:网调系统将历史考核结果和次日最终预测结果通过门户系统发布,省调系统可以登陆查询考核结果以及管辖的最终预测结果。
2.如权利要求1所述的方法,其中所述从能量管理系统或综合数据平台获取各分区母线负荷预测的信息以及相应的历史数据,在省调系统系统进行母线负荷预测的算法包括:动平均法、线性外推、线性回归、指数平滑、BP神经网络、时间序列、基于同类型日的负荷预测和基于新息的负荷预测算法;
所述省级母线负荷预测系统从状态估计模块中获取最新拓扑信息以及负荷信息进行预测的算法包括:动平均法、线性外推、线性回归、指数平滑、BP神经网络、时间序列、基于同类型日的负荷预测和基于新息的负荷预测算法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103325066A (zh) * 2012-03-21 2013-09-25 辽宁省电力有限公司营口供电公司 一种电网负荷预测管理系统
CN102682346B (zh) * 2012-05-04 2015-03-25 中国电力科学研究院 一种配电网层次负荷预测模型的修正方法
CN102930344B (zh) * 2012-10-09 2016-08-31 中国电力科学研究院 一种基于负荷趋势变化的超短期母线负荷预测方法
CN103683498B (zh) * 2013-11-26 2015-09-02 杭州务实科技有限公司 电网调度系统
CN104077636A (zh) * 2014-07-24 2014-10-01 国网山东省电力公司泰安供电公司 一种电网短期负荷分析和预测的方法
CN104537436B (zh) * 2014-12-18 2017-11-10 大连理工大学 一种地区小水电发电能力预测方法
CN106408105A (zh) * 2015-07-27 2017-02-15 国网浙江省电力公司金华供电公司 基于省市县一体化的母线负荷预测管理系统及方法
CN106786618B (zh) * 2016-12-09 2019-05-31 国电南瑞科技股份有限公司 一种省地一体化的负荷批量协同控制方法及系统
CN107506448A (zh) * 2017-08-25 2017-12-22 国网辽宁省电力有限公司 一种智能电网时标量测数据交换格式的方法及系统
CN109242191B (zh) * 2018-09-20 2020-08-11 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 一种变电站供区双路径自适应负荷预测方法
CN110363326B (zh) * 2019-05-31 2022-02-11 广东电网有限责任公司 一种电网110kV线路短期负荷曲线预测方法
CN110348597B (zh) * 2019-05-31 2022-02-11 广东电网有限责任公司 一种电网110kV主变短期负荷曲线预测方法
CN110348596B (zh) * 2019-05-31 2022-02-11 广东电网有限责任公司 一种电网220kV主变短期负荷曲线预测方法
CN110942401B (zh) * 2019-11-21 2023-12-19 黑龙江电力调度实业有限公司 一种电力物联网智能通讯方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101271544A (zh) * 2008-05-04 2008-09-24 天津市电力公司 一种电网中母线负荷的预测方法
CN101764406A (zh) * 2009-12-24 2010-06-30 国电南瑞科技股份有限公司 基于发电损失和负荷供应充裕度的检修计划安全评估方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8041543B2 (en) * 2008-10-23 2011-10-18 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Input/output workload analysis method and system for a storage area network

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101271544A (zh) * 2008-05-04 2008-09-24 天津市电力公司 一种电网中母线负荷的预测方法
CN101764406A (zh) * 2009-12-24 2010-06-30 国电南瑞科技股份有限公司 基于发电损失和负荷供应充裕度的检修计划安全评估方法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
母线负荷预测中的自适应预测技术及其实现;赵燃等;《电网技术》;20091130;第33卷(第19期);全文 *
母线负荷预测系统在调度系统中的应用;陈颖等;《农村电气化》;20081015;全文 *
江西省电力公司.江西电网省地一体化母线负荷预测系统投入运行.《江西电网省地一体化母线负荷预测系统投入运行》.2010, *
王健.母线负荷预测系统的研究与实现.《母线负荷预测系统的研究与实现》.2009, *
赵燃等.母线负荷预测中的自适应预测技术及其实现.《电网技术》.2009,第33卷(第19期),全文.
赵燃等.面向节能发电调度的母线负荷预测平台.《中国电力》.2009,第42卷(第06期),全文.
陈颖等.母线负荷预测系统在调度系统中的应用.《农村电气化》.2008,全文.
面向节能发电调度的母线负荷预测平台;赵燃等;《中国电力》;20090605;第42卷(第06期);全文 *

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