CN112465235B - 一种用于降低电量损失的停电区间预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于降低电能损失的停电区间计算方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，获取计划停电日期和计划停电时长；步骤2，获取计划停电日期前一天的用电数据，设定每天用电功率的特征时间点，根据用电数据和特征时间点计算在前一天内特征时间点的用电功率；步骤3，在计划停电时长的范围内包含若干个连续的特征时间点，计算前一天内连续的特征时间点的用电功率的平均值，若用电功率的平均值最低，则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间。

Description

一种用于降低电量损失的停电区间预测方法
技术领域
本发明涉及电力系统领域，尤其是指一种用于降低供电量损失的停电区间计算方法。
背景技术
目前，线路计划停电一般是考虑降低时户数损失影响，而时户数损失不能体现停电时用电企业的用电量需求大小，可能造成在用电企业处于用电高峰时段停电，相对于用电低谷时停电，使用电企业用电需求缺失、供电企业供电量减少。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的缺点，提供一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，该计算方法可以尽可能满足用电企业的用电需求，科学有效的开展计划停电工作。
本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：
一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，包括以下步骤：
步骤1，获取计划停电日期和计划停电时长；
步骤2，获取计划停电日期前一天的用电数据，设定每天用电功率的特征时间点，根据用电数据和特征时间点计算在前一天内特征时间点的用电功率；
步骤3，在计划停电时长的范围内包含若干个连续的特征时间点，计算前一天内连续的特征时间点的用电功率的平均值，若用电功率的平均值最低，则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间。
本方案的设计，结合了历史用电数据来进行停电区间的判断，选择了在用电功率的平均值最低的区间进行停电，尽可能的避免了用电企业在用电高峰时停电的情况，将损失降到了最低。
作为一种优选方案，所述的步骤2替换为：获取计划停电日期前4个星期中对应停电日期星期的日期用电数据，设定每天用电功率的特征时间点，根据用电数据平均值和特征时间点计算在4个日期内特征时间点的用电功率；
步骤3替换为，在计划停电时长的范围内包含若干个连续的特征时间点，计算前若干天内每天连续的特征时间点的用电功率的平均值，再根据用电功率的平均值得出若干天内此连续的特征时间点的总平均值，若总平均值最低，则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间。
若只考虑前一天的用电功率，可能会因为用电情况不稳定影响连续的特征时间点的选取，造成误差较大，选择一定的时间内的平均值则能有效的降低误差。
作为一种优选方案，所述的步骤3中还包括选取子步骤，具体为：
子步骤1，计算连续的特征时间点内每个特征时间点的用电功率和平均值的标准差；
子步骤2，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差大于设定的阈值，则跳转至子步骤3，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差小于等于设定的阈值，则跳转至子步骤4；
子步骤3，舍弃此连续的特征时间点，在剩余的连续的特征时间点内寻找最低的用电功率的平均值，跳转至步骤2；
子步骤4，完成连续的特征时间点的选取。
若标准差值过大，则表明用电企业在这段时间内用电波动情况较大，用电不稳定，若选择此区间为停电区间则有可能再停电区间企业处于用电高峰状态，因此需要找到标准差值较小的停电区间。
作为一种优选方案，所述的子步骤2替换为：若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差大于设定的阈值，则跳转至子步骤3，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差小于等于设定的阈值，则将标准差值做归一化处理，根据下式得到用电功率的平均值的修正值：
Px＝P*(1+S)
式中Px为用电功率的平均值的修正值，P为用电功率的平均值，S为归一化的标准差，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的Px仍为最小值，跳转至子步骤4；若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的Px不为最小值，则选取Px最小值对应的连续的特征时间点，跳转至子步骤4。
作为一种优选方案，所述的步骤2中，还包括在根据用电数据和特征时间点计算在前一天内特征时间点的用电功率后，将特征时间点的用电功率拟合绘制成用电功率曲线，用电功率曲线分为上升段、平稳段和下降段；
所述的步骤3中，选取用电功率的平均值最低的连续的特征时间点后，判断该连续的特征时间点的拟合曲线在末端是否处于上升段，若处于上升段，则判断末端的拟合曲线的斜率，若斜率超过设定的阈值，跳转至步骤4，其他情况则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间；
步骤4，舍弃此连续的特征时间点，继续重复步骤3。
若处于上升段，且斜率超过设定的阈值，说明用电企业在停电区间后很可能会进入用电高峰，此时尽管设置的停电区间对企业的用电影响不大，但是由于用电企业的用电往往是有延续性的，因此会影响在停电区间后用电企业的用电。
作为一种优选方案，所述的步骤2中，每天用电功率的特征时间点的数量为96个，每个特征时间点之间的间隔为15分钟。
作为一种优选方案，获取计划停电日期前4个星期中对应停电日期星期的日期用电数据，若在这四个用电数据中，某一天的总用电功率小于每个月的每天平均用电功率的三分之一，则表示该天内企业未进行正常生产，再获取之前日期的用电数据，直到获取的用电数据的天数为4天为止。此设计避免了节假日或者意外情况，用电企业用电需求降低，影响实际停电区间的判断。
作为一种优选方案，计划停电区间为6:00-20:00，若在步骤3中停电区间的范围超过6:00-20:00，则舍弃对应的连续的特征时间点，在剩余的连续的特征时间点内寻找最低的用电功率的平均值，直到获取符合条件的停电区间为止。
本发明的有益效果是：用于降低电量损失的停电区间预测方法通过用电企业的历史用电数据计算用电功率，确保计划的停电区间企业的用电功率尽可能较低，避免了用电企业在用电高峰时停电，减少了用电企业停电造成的损失。
附图说明
图1是本发明的一种流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步描述。
实施例1：一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，包括以下步骤：
步骤1，获取计划停电日期和计划停电时长；
步骤2，获取计划停电日期前一天的用电数据，设定每天用电功率的特征时间点，根据用电数据和特征时间点计算在前一天内特征时间点的用电功率；
步骤3，在计划停电时长的范围内包含若干个连续的特征时间点，计算前一天内连续的特征时间点的用电功率的平均值，若用电功率的平均值最低，则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间。
本方案的设计，结合了历史用电数据来进行停电区间的判断，选择了在用电功率的平均值最低的区间进行停电，尽可能的避免了用电企业在用电高峰时停电的情况，将损失降到了最低。
所述的步骤3中还包括选取子步骤，具体为：
子步骤1，计算连续的特征时间点内每个特征时间点的用电功率和平均值的标准差；
子步骤2，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差大于设定的阈值，则跳转至子步骤3，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差小于等于设定的阈值，则跳转至子步骤4；
子步骤3，舍弃此连续的特征时间点，在剩余的连续的特征时间点内寻找最低的用电功率的平均值，跳转至步骤2；
子步骤4，完成连续的特征时间点的选取。
若标准差值过大，则表明用电企业在这段时间内用电波动情况较大，用电不稳定，若选择此区间为停电区间则有可能再停电区间企业处于用电高峰状态，因此需要找到标准差值较小的停电区间。
所述的子步骤2替换为：若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差大于设定的阈值，则跳转至子步骤3，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差小于等于设定的阈值，则将标准差值做归一化处理，根据下式得到用电功率的平均值的修正值：
Px＝P*(1+S)
式中Px为用电功率的平均值的修正值，P为用电功率的平均值，S为归一化的标准差，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的Px仍为最小值，跳转至子步骤4；若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的Px不为最小值，则选取Px最小值对应的连续的特征时间点，跳转至子步骤4。
所述的步骤2中，还包括在根据用电数据和特征时间点计算在前一天内特征时间点的用电功率后，将特征时间点的用电功率拟合绘制成用电功率曲线，用电功率曲线分为上升段、平稳段和下降段；
所述的步骤3中，选取用电功率的平均值最低的连续的特征时间点后，判断该连续的特征时间点的拟合曲线在末端是否处于上升段，若处于上升段，则判断末端的拟合曲线的斜率，若斜率超过设定的阈值，跳转至步骤4，其他情况则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间；
步骤4，舍弃此连续的特征时间点，继续重复步骤3。
若处于上升段，且斜率超过设定的阈值，说明用电企业在停电区间后很可能会进入用电高峰，此时尽管设置的停电区间对企业的用电影响不大，但是由于用电企业的用电往往是有延续性的，因此会影响在停电区间后用电企业的用电。
所述的步骤2中，每天用电功率的特征时间点的数量为96个，每个特征时间点之间的间隔为15分钟。
计划停电区间为6:00-20:00，若在步骤3中停电区间的范围超过6:00-20:00，则舍弃对应的连续的特征时间点，在剩余的连续的特征时间点内寻找最低的用电功率的平均值，直到获取符合条件的停电区间为止。
实施例2：一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，其原理和实施方法和实施例基本相同，如图1所示，不同之处在于所述的步骤2替换为：获取计划停电日期前4个星期中对应停电日期星期的日期用电数据，设定每天用电功率的特征时间点，根据用电数据平均值和特征时间点计算在4个日期内特征时间点的用电功率；
步骤3替换为，在计划停电时长的范围内包含若干个连续的特征时间点，计算前若干天内每天连续的特征时间点的用电功率的平均值，再根据用电功率的平均值得出若干天内此连续的特征时间点的总平均值，若总平均值最低，则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间。
若在这四个用电数据中，某一天的总用电功率小于每个月的每天平均用电功率的三分之一，则表示该天内企业未进行正常生产，再获取之前日期的用电数据，直到获取的用电数据的天数为4天为止。此设计避免了节假日或者意外情况，用电企业用电需求降低，影响实际停电区间的判断。
若只考虑前一天的用电功率，可能会因为用电情况不稳定影响连续的特征时间点的选取，造成误差较大，选择一定的时间内的平均值则能有效的降低误差。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

Claims (4)

1.一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1，获取计划停电日期和计划停电时长；
步骤2，获取计划停电日期前一天的用电数据，设定每天用电功率的特征时间点，根据用电数据和特征时间点计算在前一天内特征时间点的用电功率；
步骤3，在计划停电时长的范围内包含若干个连续的特征时间点，计算前一天内连续的特征时间点的用电功率的平均值，若用电功率的平均值最低，则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间；
所述的步骤3中还包括选取子步骤，具体为：
子步骤1，计算连续的特征时间点内每个特征时间点的用电功率和平均值的标准差；
子步骤2，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差大于设定的阈值，则跳转至子步骤3，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差小于等于设定的阈值，则跳转至子步骤4；
子步骤3，舍弃此连续的特征时间点，在剩余的连续的特征时间点内寻找最低的用电功率的平均值，跳转至子步骤2；
子步骤4，完成连续的特征时间点的选取；
所述的步骤2中，还包括在根据用电数据和特征时间点计算在前一天内特征时间点的用电功率后，将特征时间点的用电功率拟合绘制成用电功率曲线，用电功率曲线分为上升段、平稳段和下降段；
所述的步骤3中，还包括选取用电功率的平均值最低的连续的特征时间点后，判断该连续的特征时间点的拟合曲线在末端是否处于上升段，若处于上升段，则判断末端的拟合曲线的斜率，若斜率超过设定的阈值，跳转至步骤4，其他情况则选取此连续的特征时间点，在计划停电日期内连续的特征时间点即为停电区间；
步骤4，舍弃此连续的特征时间点，继续重复步骤3。
2.根据权利要求1所述的一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，其特征是，所述的子步骤2替换为：若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差大于设定的阈值，则跳转至子步骤3，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的用电功率和平均值的标准差小于等于设定的阈值，则将标准差值做归一化处理，根据下式得到用电功率的平均值的修正值：
Px=P*（1+S）
式中Px为用电功率的平均值的修正值，P为用电功率的平均值，S为归一化的标准差，若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的Px仍为最小值，跳转至子步骤4；若最低的用电功率的平均值对应连续的特征时间点的Px不为最小值，则选取Px最小值对应的连续的特征时间点，跳转至子步骤4。
3.根据权利要求1所述的一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，其特征是，所述的步骤2中，每天用电功率的特征时间点的数量为96个，每个特征时间点之间的间隔为15分钟。
4.根据权利要求1所述的一种用于降低电量损失的停电区间预测方法，其特征是，计划停电区间为6:00-20:00，若在步骤3中停电区间的范围超过6:00-20:00，则舍弃对应的连续的特征时间点，在剩余的连续的特征时间点内寻找最低的用电功率的平均值，直到获取符合条件的停电区间为止。
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