CN113812052A - 用于动态预测、聚合、和验证的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

用于动态预测、聚合、和验证的技术(120)可以包括被配置为执行以下各项的电路：在电网中的多个位置处收集指示电力流的数据(304)，接收用于生成定制预测的一个或多个参数(332)，该定制预测指示在定义时段内的与多个位置中的一个或多个位置相关联的预测电力流，选择满足一个或多个参数的所收集数据的子集(344)，产生用于预测电网中与一个或多个位置相关联的电力流的模型(348)，通过确定预测电力产量减去预测损失是否在一个或多个位置处的预测电力消耗量的预定义范围内，确定该模型是否被验证(362)，以及产生定义时段内的与一个或多个位置相关联的预测电力流的定制预测(364)。

Description

用于动态预测、聚合、和验证的装置和方法
本专利申请要求于2019年5月7日提交的并且题为“用于动态预测、聚合、和验证的技术”的第16/405,000号美国申请的优先权，其通过引用如同其整体复制并入本文。
背景技术
可再生能源鼓励去中心化的方法来生成和拥有电力。未来，随着分布式能源(DER)取代大型基本负载，公共事业和零售商的经济调度和管理系统(MS)将变得越来越复杂。不断发展的能源市场包括正在增加新的发电装置和存储资源的客户和签订具有不同条款的合同以向客户销售能源的公用事业单位和/或第三方能源营销商。然而，用于预测电力流(例如，消耗量和/或产量)的现有预测模型是基于特定负载或发电点的，而不能够考虑电网中可用资源的变化或产生与电网中存在的特定类型的电力消费者或电力生产者有关的预测。
发明内容
在一方面中，本公开提供了一种装置。该装置包括被配置为在电网中的多个位置处收集指示电力流的数据的电路。此外，该电路被配置为接收用于生成定制预测的一个或多个参数，该定制预测指示在定义时段内的与电网中的多个位置中的一个或多个位置相关联的预测电力流。此外，该电路被配置为选择满足一个或多个参数的所收集数据的子集。该电路还被配置为：从选择的所收集数据的子集，产生用于预测电网中的与一个或多个位置相关联的电力流的模型，通过确定预测电力产量减去预测损失是否在电网中的一个或多个位置处的预测电力消耗量的预定义范围内来确定模型是否被验证，并响应于确定模型被验证并且基于一个或多个参数产生在定义时段内的与一个或多个位置相关联的预测电力流的定制预测。
在另一方面中，本公开提供了一种方法。该方法包括：通过装置在电网中的多个位置处收集指示电力流的数据。该方法还包括：通过装置接收用于生成定制预测的一个或多个参数，该定制预测指示在定义时段内的与电网中的多个位置中的一个或多个位置相关联的预测电力流。该方法还包括：通过装置选择满足一个或多个参数的所收集数据的子集。该方法还包括：通过装置以及从选择的所收集数据的子集，产生用于预测电网中的与一个或多个位置相关联的电力流的模型。此外，该方法包括：通过确定预测电力产量减去预测损失是否在电网中的一个或多个位置处的预测电力消耗量的预定义范围内，通过装置确定模型是否被验证。此外，该方法包括：响应于确定模型被验证并且基于一个或多个参数，通过装置产生在定义时段内的与一个或多个位置相关联的预测电力流的定制预测。
在又一方面中，本公开提供了一个或多个机器可读存储介质，其上存储有多个指令，所述指令响应于被执行，使得装置在电网中的多个位置处收集指示电力流的数据。这些指令还使得装置接收用于生成定制预测的一个或多个参数，该定制预测指示在定义时段内的与电网中的多个位置中的一个或多个位置相关联的预测电力流。此外，这些指令使得装置选择所收集数据的子集。该子集满足一个或多个参数。此外，这些指令使得装置从选择的所收集数据的子集，产生用于预测电网中的与一个或多个位置相关联的电力流的模型，并通过确定预测电力产量减去预测损失是否在电网中的一个或多个位置处的预测电力消耗量的预定义范围内来确定模型是否被验证。此外，这些指令使得装置响应于确定模型被验证并且基于一个或多个参数，产生在定义时段内的与一个或多个位置相关联的预测电力流的定制预测。
附图说明
在附图中，通过示例而不是以限制的方式图示了本文所述的概念。为了图示的简单和清晰，图中所示的元素不一定按比例绘制。在被认为合适的情况下，在图中重复附图标记来指示相应或类似的元件。详细说明特别参考了附图，在附图中：
图1是用于聚合来自电网的数据、验证用于电网中的电力流的预测模型、并提供定制预测的系统的至少一个实施例的简化框图；
图2是包括在图1的系统中的预测计算设备的至少一个实施例的简化框图；和
图3至图5是可以由图1和图2的预测计算设备执行的方法的至少一个实施例的简化框图，该方法用于聚合来自电网的数据、验证电网中的电力流的预测模型、以及提供定制预测。
具体实施方式
虽然本公开的概念易于进行各种修改和替代形式，但其具体实施例已在附图中以示例的方式示出并将在本文中详细描述。然而，应当理解的是，并不打算将本公开的概念限制到所公开的特定形式，但是相反，意图涵盖与本公开和所附权利要求一致的所有修改方式、等同方式、和替代方式。
说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“说明性实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构、或特性，但每个实施例可能或者可能不一定包括该特定特征、结构、或特性。此外，这些短语不一定指代同一个实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构、或特性时，应该认为无论是否明确描述，在其他实施例中实现这样的特征、结构、或特性都在本领域技术人员的认知范围内。此外，应当理解的是，以“A、B、和C中的至少一个”的形式包括在列表中的项目可以表示(A)；(B)；(C)；(A和B)；(A和C)；(B和C)；或(A、B、和C)。类似地，以“A、B、或C中的至少一个”形式列出的项目可以表示(A)；(B)；(C)；(A和B)；(A和C)；(B和C)；或(A、B、和C)。
在某些情况下，所公开的实施例可以通过硬件、固件、软件、或它们的任意组合来实现。所公开的实施例还可以实现为由暂态或非暂态机器可读(例如，计算机可读)存储介质承载或存储的指令，这些指令可以由一个或多个处理器读取和执行。机器可读存储介质可以实现为用于以机器可读的形式存储或发送信息的任何存储设备、机构、或其他物理结构(例如，易失性或非易失性存储器、媒体盘、或其他媒体设备)。在附图中，某些结构或方法特征可以按照特定排列和/或顺序示出。然而，应当理解的是，这些具体排列和/或顺序可能不是必需的。相反，在一些实施例中，这些特征可以按照与说明性附图中所示的不同方式和/或顺序排列。此外，在特定附图中包括结构或方法特征并不意味着在所有实施例中都需要这样的特征，并且在一些实施例中，可以不包括这样的特征或者可以将这样的特征与其他特征结合。
现在参考图1，用于聚合来自电网110的数据、验证用于电网110中的电力流的预测模型、以及提供定制预测的系统100包括预测计算设备120，该预测计算设备通过网络130与电网110的组件和客户端计算设备122通信。电网110可以包括电力生产者，这些电力生产者包括发电厂140、142(例如，热电联产(CHP)厂)、太阳能发电厂144、和风力发电厂。此外，在说明性实施例中，电网包括电力消费者，包括房屋150、152、办公楼154、和工厂158。此外，电网110可以包括具有家用CHP 160的房屋(例如，具有用于产生组合的热量和电力的设备的房屋，例如具有微型CHP技术的房屋)。电网110还可以包括能够管理通过电网110的电力流的其他设备，包括能源存储设备(例如，电池)170、172、174、176、流量控制设备180、和电力质量装置182、184(例如，被配置为通过持续监测和调节电力的电压、频率、和/或波形将电力维持在目标质量的设备)。电网110还可以包括馈线190、192、194，这些馈线中的每一条都实现为一种位置，在该位置处，可以将来自不同生产者的电力组合起来并提供给电网110中的不同消费者。在操作中，随着分布式能源(DER)的组合和位置的发展和变化，预测计算设备120使得配电网操作者能够预测它们的网络(例如，电网10)上的负载和发电。通过预测可用的发电和负载义务，配电网操作者可以更可靠、更高效地操作电网110，使得电力的市场参与者、集成商、和个人消费者受益。不依赖于预定义的一组负载和/或发电点及其对应的历史数据和相关联的自变量，预测计算设备120在预测时(例如，响应于来自客户端计算设备122的预测请求)基于与所收集数据的目标子集(例如，所收集数据的与特定类型的电力消费者相关的子集)共有的用户定义参数来组合历史数据和相应的独立数据。例如，预测计算设备120可以为特定地理区域中的客户和/或与特定类型的电气设备(例如，太阳能发电厂、特定馈线等)相关联的客户产生电力流预测。
在说明性实施例中，预测计算设备120可以根据请求在账户(例如，电力消费者，例如房屋150)、馈线、或聚合器(例如，多条馈线)级别产生预测。在每个场景中，预测计算设备120利用指示电网110中的电力流的所收集数据(例如，历史数据)，使用统计技术等分析数据以确定关系和模式，并开发一个或多个模型来确定(例如，随着时间的推移、考虑天气变化等)产生和消耗了多少电力。预测计算设备120可以为任意账户类别或账户子集产生模型。例如，在同一地点具有类似太阳能设备的住宅可以被视为一个类别。这样，预测计算设备120使用指示电网110的拓扑的数据(例如，指示安装在电网110中的电气设备的数据)来对由于电气设备的存在(例如，由于电器设备的低效)导致的电力损失做说明(例如，建模)。此外，预测计算设备120通过确认预测电力产量减去由于已知电气设备导致的损失在与预测相关联的电力消费者(例如，连接到馈线190的电力消费者150、156)的预测电力消耗量的预定义范围(例如，等于一定百分比(例如1％)或在一定百分比(例如1％)左右)内，验证给定模型(例如，馈线190处的电力流模型)考虑了可能影响预测的所有电力流。换句话说，在操作中，预测计算设备120可以确定模型是否符合基尔霍夫第一定律，该定律规定在向预测的请求者(例如，客户端计算设备122的操作者)提供由模型产生的预测之前，给定节点处的电流必须和为零。
现在参考图2，预测计算设备120可以实现为能够执行本文所述功能的任何类型的设备。如图2所示，说明性预测计算设备120包括计算引擎210、输入/输出(110)子系统216、通信电路218、和数据存储子系统222。当然，在其他实施例中，预测计算设备120可以包括其他或附加组件，例如，在计算机中常见的组件(例如，显示器等)。另外，在一些实施例中，说明性组件中一个或多个可以被合并到另一组件中，或者以其他方式形成另一组件的一部分。
计算引擎210可以实现为能够执行下面描述的各种计算功能的任何类型的设备或设备集合。在一些实施例中，计算引擎210可以实现为单个设备，例如，集成电路、嵌入式系统、现场可编程门阵列(FPGA)、片上系统(SOC)、或其他集成系统或设备。此外，在一些实施例中，计算引擎210包括处理器212和存储器214，或实现为处理器212和存储器214。处理器212可以实现为能够执行本文所述功能的任何类型的处理器。例如，处理器212可以实现为微控制器、(多个)单核或多核处理器、或其他处理器或处理/控制电路。在一些实施例中，处理器212可以实现为、包括、或耦合到FPGA、专用集成电路(ASIC)、可重配置的硬件或硬件电路、或促进本文所述功能的性能的其他专用硬件。在说明性实施例中，处理器212包括预测逻辑单元230，该预测逻辑单元可以实现为能够从处理器212的其他功能卸载涉及以下各项的功能的任何设备或电路(例如，可重配置的电路、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)等)：分析来自电网110的一组所收集数据以产生与所收集数据的特定子集有关的定制预测，产生一个或多个模型来生成定制预测，以及验证(多个)模型(例如，确定(多个)模型是否遵守基尔霍夫第一定律，如上所述)。尽管被示出为被集成到处理器212中，但是在一些实施例中，预测逻辑单元230可以(例如，作为离散单元)位于预测计算设备120的不同部分中。
主存储器214可以实现为能够执行本文所述功能的任何类型的易失性存储器(例如，动态随机存取存储器(DRAM)等)、非易失性存储器、或数据存储装置。易失性存储器可以是需要电力来维持该介质存储的数据状态的存储介质。在一些实施例中，主存储器214的全部或一部分可以集成到处理器212中。在操作中，主存储器214可以存储操作期间使用的各种软件和数据，例如，指示电网110中的一个或多个位置处的电力流的数据、用于预测电网110中的电力流的一个或多个模型、应用、程序、库、和驱动器。
计算引擎210经由I/O子系统216通信地耦合到预测计算设备120的其他组件，I/O子系统216可以实现为用于促进与计算引擎210(例如，与处理器212、预测逻辑单元230、主存储器214)和预测计算设备120的其他组件的输入/输出操作的电路和/或组件。例如，I/O子系统216可以实现为或以其他方式包括存储器控制器集线器、输入/输出控制集线器、集成传感器集线器、固件设备、通信链路(例如，点到点链路、总线链路、导线、电缆、光导管、印刷电路板迹线等)、和/或用于促进输入/输出操作的其他组件和子系统。在一些实施例中，I/O子系统216可以形成片上系统(SoC)的一部分，并与处理器212、主存储器214、和预测计算设备120的其他组件中的一者或多者一起并入计算引擎210。
通信电路218可以实现为能够启用预测计算设备120和另一设备(例如，客户端计算设备122、电网110的组件等)之间的网络上的通信的任何通信电路、设备、或其集合。通信电路218可以被配置为使用任何一种或多种通信技术(例如，有线或无线通信)和相关联的协议(例如，以太网、
Figure BDA0003338170720000061
WiMAX等)来实现这种通信。
说明性的通信电路218包括网络接口控制器(NIC)220。NIC 220可以实现为一个或多个插件板、子卡、网络接口卡、控制器芯片、芯片组、或预测计算设备120可以用来连接另一设备的其他设备。在一些实施例中，NIC 220可以实现为包括一个或多个处理器的片上系统(SoC)的一部分，或者包括在还包括一个或多个处理器的多芯片封装上。在一些实施例中，NIC 220可以包括本地处理器(未示出)和/或本地存储器(未示出)，它们两者都是NIC220本地的。在这些实施例中，NIC 220的本地处理器可以执行处理器212的一个或多个功能。附加地或替代地，在这些实施例中，NIC 218的本地存储器可以在板级、插座级、芯片级、和/或其他级别集成到预测计算设备120的一个或多个组件中。
数据存储子系统222可以实现为配置用于数据的短期或长期存储的任何类型的设备，例如，存储器设备和电路、存储卡、硬盘驱动器、固态驱动器、或其他数据存储设备。在说明性实施例中，数据存储子系统包括从电网110收集到的指示多个位置处、随着时间的推移的电力流的数据、指示随着时间的推移电网110中的这些位置处的天气的天气数据、指示电网110中存在的电气设备的位置和类型的数据、以及指示电网110中存在的电力生产者和电力消费者的数据(例如，定义电网110的拓扑)。
客户端计算设备122可以具有与图2中参考预测计算设备120描述的组件类似的组件。预测计算设备120的那些组件的描述同样适用于客户端计算设备122的组件的描述，除了在说明性实施例中客户端计算设备122可以不包括预测逻辑单元230之外。此外，应当理解的是，预测计算设备120和客户端计算设备122中的任何一个都可以包括通常在计算设备中找到的其他组件、子组件、和设备，这些组件、子组件、和设备在上文中未参考预测计算设备120讨论，并且为了描述的清晰性本文也未讨论。类似地，电网110中的设备140、142、144、146、150、152、154、156、160、170、172、174、176、180、182、184、190、192、194可以包括与预测计算设备120和客户端计算设备122的组件类似的组件。
预测计算设备120、客户端计算设备122、和电网110中的设备140、142、144、146、150、152、154、156、160、170、172、174、176、180、182、184、190、192、194示例性地通过网络130进行通信，网络130可以实现为能够传送数据的任何类型的有线或无线通信网络，包括全球网络(例如，互联网)、局域网(LAN)或广域网(WAN)、蜂窝网络(例如，全球移动通信系统(GSM)、3G、长期演进(LTE)、全球微波接入互操作性(WiMAX)等)、数字用户线(DSL)网络、电缆网络(例如，同轴网络、光纤网络等)、或它们的任何组合。
现在参考图3，在操作中，预测计算设备120可以执行用于聚合来自电网(例如，电网110)的数据、验证用于电网110中的电力流的预测模型、以及(例如，向客户端计算设备122)提供定制预测的方法300。方法300从框302开始。在框302中，预测计算设备120确定是否启用动态预测(例如，是否执行方法300的其余部分)。这样，预测计算设备120可以响应于确定预测计算设备120已经(例如，从客户端计算设备122)接收到启用动态预测的请求、响应于确定预测计算设备120配备有预测逻辑单元230、和/或基于其他因素来确定启用动态预测。无论如何，响应于确定启用动态预测，方法300前进到框304。在框304，预测计算设备120收集电力生产数据，该数据可以实现为指示电网(例如，电网110)中的多个位置处的电力流的任何数据。这样，如框306所示，预测计算设备120可以收集电力生产数据，该数据可以实现为指示电网110中的位置处(例如，发电厂140、142、太阳能发电厂144、和风力发电厂146等处)随时间的推移产生的电力数量的任何数据。如框308所示，预测计算设备120还收集电力消耗数据，其可以实现为指示电网110中的位置(例如，房屋150、152、办公楼154和工厂158)处随时间的推移消耗的电力数量的任何数据。另外，如框310所示，在说明性实施例中，预测计算设备120从一条或多条馈线190、192、194收集数据(例如，指示进入馈线的电力流的数据、指示流出馈线的电力流的数据、以及指示由于与馈线相关的电气设备的低效而导致的电力损失的数据)。
如框312所示，预测计算设备120与所收集数据相关联地存储指示所收集数据数据的来源的属性的元数据(例如，标签)。例如，如框314所示，预测计算设备120可以存储指示电网110中的某个位置的元数据，接收到的数据集是在该位置产生的(例如，通过将电网110中的向预测计算设备120发送数据的设备的互联网协议地址与相应的位置数据相关联，该相应的位置数据可以实现为地理坐标或指示电网110内的位置的其他标识符)。如框316所示，预测计算设备120可以存储指示与产生所收集数据的位置相关联的电气设备(例如，变压器、电力质量设备、流量控制设备等)的类型的元数据。如框318所示，预测计算设备120可以存储指示产生电力的电气设备的元数据(例如，指示与特定位置处的电力产量相关联的特定设备类型的数据)。例如，如框320所示，预测计算设备120可以存储指示与某个位置(例如，太阳能发电厂144的位置)相关联的(多个)光伏电池的元数据。类似地，如框322所示，预测计算设备120可以存储指示与某个位置(例如，风力发电厂146的位置)相关联的(多个)风力涡轮机的元数据。如框324所示，预测计算设备120可以存储指示与一个或多个位置(例如，能源存储设备170、172、174、176的位置)相关联的一个或多个能源存储设备的元数据。如框326所示，在说明性实施例中，预测计算设备120存储指示消耗电力的电气设备(例如，房屋150、152、工厂158、办公楼154、156等的位置)的元数据。此外，在说明性实施例中，预测计算设备120存储指示导致与馈线相关联的电力损失(例如，当对馈线处的电力流求和时可考虑的损失)的设备(变压器、电力质量设备、流量控制设备等)的元数据。另外，预测计算设备120可以存储与电网110中的位置相关联的天气数据(例如，温度、大气条件、风速和方向、日照持续时间和强度等)，如框330所示。在一些实施例中，预测计算设备120可以收集附加数据，包括指示电网的配置(例如，网络拓扑)、电网的容量(例如，(多个)铭牌额定值)、电网的状态(例如，断路器设置)、和/或电网的专家评估(例如，维护记录)的数据。随后，方法300前进到图4的框332。在框332中，预测计算设备120(例如，从客户端计算设备122)接收可用于生成定制预测的一个或多个参数，该定制预测指示在定义时段内电网(例如，电网110的一个或多个特定部分)中的预测电力流。
现在参考图4，在接收一个或多个参数时，预测计算设备120可以接收指示电网中的预测要涉及的一个或多个位置(例如，地理区域)的参数，如框334所示。如框336所示，预测计算设备120可以附加或替代地接收指示预测(例如，专门关于由太阳能发电厂144产生和消耗的能源的预测)要涉及的一种或多种电气设备类型的参数。如框338所示，预测计算设备120可以接收指示预测(例如，专门关于为房屋150和办公楼156产生和由房屋150和办公楼156消耗的电力的预测)要涉及的的一个或多个电力消费者的参数。如框340所示，预测计算设备120可以接收指示预测(例如，专门关于发电厂140、144、146产生的电力的预测)要涉及的一个或多个电力生产者的参数。附加地或替代地，预测计算设备120可以接收指示预测(例如，专门关于提供给馈线190并由馈线190消耗的电力的预测)要涉及的一条或多条馈线的参数，如框342所示。随后，在框344中，预测计算设备120选择满足(多个)参数(例如，来自框332的(多个)参数)的(例如，来自框304的)所收集数据的子集。这样，如框346所示，预测计算设备120从所收集数据选择与匹配(多个)参数(例如，包含关键字或指示(多个)参数的其他数据)的元数据相关联的子集。随后，方法300前进到图5的框348。在框348中，预测计算设备120从选择的所收集数据的子集产生一个或多个模型(例如，每个模型是自变量(例如，时间)和因变量(例如，电力产量和消耗量)之间的数学关系等)，以预测电网110中的电力流。
现在参考图5，在产生一个或多个模型时，预测计算设备120可以为选择的所收集数据的子集(例如，在图4的框344中选择的子集)识别电力流的趋势，如框350所示。此外，如框352所示，预测计算设备120可以为选择的数据子集识别天气对电力流的影响(例如，当温度偏离参考温度特定量时，电力产量和消耗量增加)。在说明性实施例中，预测计算设备120执行已产生的任何模型的验证，如框354所示。这样，如框356所示，预测计算设备120应用基尔霍夫第一定律来确定预测电力产量(例如，由模型对将产生的电力数量做出的预测)减去预测损失(例如，对由于电网110中的已知电气设备的低效而将损失的电力数量的预测)是否在电网100中的一个或多个位置(例如，电网110中与所收集数据的子集相关的一个或多个位置)处的预测电力消耗量的预定义范围(例如，1％左右)内。例如，如框358所示，如果一条或多条馈线与选择的参数相关联(例如，如果与一条或多条馈线相关联的电力产量和消耗数据在所收集数据的子集中表示)，则预测计算设备120可以对电网110中的一条或多条馈线应用基尔霍夫第一定律。在框360中，如果产生了多个模型，则预测计算设备120可以从产生的模型的集合中识别其中一个模型，该模型基于所收集数据中表示的历史电力流提供电力流的最准确预测。换句话说，预测计算设备120使用每个模型来预测前一时段内的电力产量和消耗数据(在该前一时段内已知实际电力产量和消耗数据)，并确定模型预测的实际电力产量和消耗量的准确性。
在框362中，预测计算设备120基于至少一个经验证的模型是否可用(例如，使用与框354相关联的操作进行验证)来确定后续动作过程。如果是，则方法300前进到框364。在框364中，预测计算设备120使用经验证的模型，基于参数(例如，来自框332的参数)，产生定义时段(例如，将生成所请求的预测的未来时段)内的预测电力流(例如，预测产量和预测消耗量)的预测。这样，如框366所示，如果多个经验证的模型可用，则预测计算设备120使用从所收集数据中表示的历史电力流提供最准确预测的模型(例如，在框360中被识别为最准确的模型)生成预测。在产生预测之后，预测计算设备120可以例如，通过网络130向请求设备发送指示预测的数据向请求设备(例如，客户端计算设备122)提供预测。
返回参考框362，如果预测计算设备120确定没有经过验证的模型可用，则方法300改为分支到框368。在框368中，预测计算设备120产生错误消息，指示所收集数据是错误的或不完整的。例如，预测计算设备120可以产生错误消息，指示与电网中存在的电气设备相关的所收集数据是错误的或不完整的(例如，指示电网10的拓扑的所收集数据缺失有关存在并导致损失的电气设备的数据)。作为响应，预测计算设备120的操作者可以向预测计算设备120提供缺失的数据，以使预测计算设备120能够产生满足框354的验证过程的模型(例如，满足基尔霍夫第一定律的模型)。随后，在框364中产生预测之后或在框368中产生错误消息之后，方法300可以返回到图3的框302，在框302中，预测计算设备120可以确定是否继续启用动态预测。
虽然在附图和前述描述中已经详细描述了某些说明性实施例，但是这样的说明和描述将被视为示例性而不是限制性的，应理解的是，仅示出和描述了说明性实施例，并且期望保护落入本公开的精神范围内的所有改变和修改方式。由于本文描述的装置、系统、和方法的各种特征，本公开具有多个优点。应当注意的是，本公开的装置、系统、和方法的替代实施例可以不包括所描述的所有特征，但仍然受益于这些特征的至少一些优点。本领域普通技术人员可以容易地设计他们自己的装置、系统、和方法的实现方式，这些装置、系统、和方法结合了本公开的一个或多个特征。

Claims (54)

1.一种装置，包括：
电路，所述电路被配置为：
在电网中的多个位置处收集指示电力流的数据；
接收用于生成定制预测的一个或多个参数，所述定制预测指示在定义时段内的与所述电网中的多个位置中的一个或多个位置相关联的预测电力流；
选择所收集数据的子集，其中，所述子集满足所述一个或多个参数；
从选择的所收集数据的子集，产生用于预测所述电网中的与所述一个或多个位置相关联的电力流的模型；
通过确定预测电力产量减去预测损失是否在所述电网中的一个或多个位置处的预测电力消耗量的预定义范围内，确定所述模型是否被验证；以及
响应于确定所述模型被验证并且基于所述一个或多个参数，产生所述定制预测，所述定制预测指示在所述定义时段内的与所述一个或多个位置相关联的预测电力流。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网中的多个位置中的至少一个位置收集指示电力产量的数据。
3.根据权利要求1所述的装置，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网中的多个位置中的至少一个位置收集指示电力消耗量的数据。
4.根据权利要求1所述的装置，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网的一条或多条馈线收集指示电力流的数据。
5.根据权利要求1所述的装置，其中，收集指示电力流的数据包括与所收集数据相关联地存储指示所收集数据的来源的属性的元数据。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，存储元数据包括存储指示所述电网中的位置的元数据。
7.根据权利要求5所述的装置，其中，存储元数据包括存储指示电气设备类型的元数据。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示产生电力的电气设备的元数据。
9.根据权利要求7所述的装置，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示消耗电力的电气设备的元数据。
10.根据权利要求7所述的装置，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示损失电力的电气设备的元数据。
11.根据权利要求1所述的装置，其中，所述电路还被配置为存储指示与指示所述电网中的电力流的数据相关联的天气的数据。
12.根据权利要求1所述的装置，其中，接收一个或多个参数包括接收指示所述电网中的所述定制预测要涉及的一个或多个位置的一个或多个参数。
13.根据权利要求1所述的装置，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电气设备类型。
14.根据权利要求1所述的装置，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电力消费者。
15.根据权利要求1所述的装置，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电力生产者，或接收所述电网的所述定制预测要涉及的一条或多条馈线。
16.根据权利要求1所述的装置，其中，选择满足所述一个或多个参数的所收集数据的子集包括选择与匹配所述一个或多个参数的元数据相关联的数据子集。
17.根据权利要求1所述的装置，其中，产生模型包括为选择的所收集数据的子集识别电力流的趋势，或为选择的所收集数据的子集识别天气对电力流的一个或多个影响。
18.根据权利要求1所述的装置，其中，所述电路还被配置为收集指示以下各项的数据：所述电网的配置、所述电网的容量、一个或多个环境条件、所述电网的状态、或所述电网的专家评估。
19.一种方法，包括：
通过装置在电网中的多个位置处收集指示电力流的数据；
通过所述装置接收用于生成定制预测的一个或多个参数，所述定制预测指示在定义时段内的与所述电网中的多个位置中的一个或多个位置相关联的预测电力流；
通过所述装置选择所收集数据的子集，其中，所述子集满足所述一个或多个参数；
通过所述装置以及从选择的所收集数据的子集，产生用于预测所述电网中的与所述一个或多个位置相关联的电力流的模型；
通过所述装置，通过确定预测电力产量减去预测损失是否在所述电网中的一个或多个位置处的预测电力消耗量的预定义范围内确定所述模型是否被验证；以及
通过所述装置以及响应于确定所述模型被验证并且基于所述一个或多个参数，产生所述定制预测，所述定制预测指示在所述定义时段内的与所述一个或多个位置相关联的预测电力流。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网中的多个位置中的至少一个位置收集指示电力产量的数据。
21.根据权利要求19所述的方法，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网中的多个位置中的至少一个位置收集指示电力消耗量的数据。
22.根据权利要求19所述的方法，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网的一条或多条馈线收集指示电力流的数据。
23.根据权利要求19所述的方法，其中，收集指示电力流的数据包括与所收集数据相关联地存储指示所收集数据的来源的属性的元数据。
24.根据权利要求23所述的方法，其中，存储元数据包括存储指示所述电网中的位置的元数据。
25.根据权利要求23所述的方法，其中，存储元数据包括存储指示电气设备类型的元数据。
26.根据权利要求25所述的方法，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示产生电力的电气设备的元数据。
27.根据权利要求25所述的方法，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示消耗电力的电气设备的元数据。
28.根据权利要求25所述的方法，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示损失电力的电气设备的元数据。
29.根据权利要求19所述的方法，还包括存储指示与指示所述电网中的电力流的数据相关联的天气的数据。
30.根据权利要求19所述的方法，其中，接收一个或多个参数包括接收指示所述电网中的所述定制预测要涉及的一个或多个位置的一个或多个参数。
31.根据权利要求19所述的方法，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电气设备类型。
32.根据权利要求19所述的方法，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电力消费者。
33.根据权利要求19所述的方法，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电力生产者，或接收所述电网的所述定制预测要涉及的一条或多条馈线。
34.根据权利要求19所述的方法，其中，选择满足所述一个或多个参数的所收集数据的子集包括选择与匹配所述一个或多个参数的元数据相关联的数据子集。
35.根据权利要求19所述的方法，其中，产生模型包括为选择的所收集数据的子集识别电力流的趋势，或为选择的所收集数据的子集识别天气对电力流的一个或多个影响。
36.根据权利要求19所述的方法，还包括收集指示以下各项的数据：所述电网的配置、所述电网的容量、一个或多个环境条件、所述电网的状态、或所述电网的专家评估。
37.一个或多个机器可读存储介质，包括存储在其上的多个指令，所述多个指令响应于被执行，使得装置：
在电网中的多个位置处收集指示电力流的数据；
接收用于生成定制预测的一个或多个参数，所述定制预测指示在定义时段内的与所述电网中的多个位置中的一个或多个位置相关联的预测电力流；
选择所收集数据的子集，其中，所述子集满足所述一个或多个参数；
从选择的所收集数据的子集，产生用于预测所述电网中的与所述一个或多个位置相关联的电力流的模型；
通过确定预测电力产量减去预测损失是否在所述电网中的一个或多个位置处的预测电力消耗量的预定义范围内，确定所述模型是否被验证；以及
响应于确定所述模型被验证并且基于所述一个或多个参数，产生所述定制预测，所述定制预测指示在所述定义时段内的与所述一个或多个位置相关联的预测电力流。
38.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网中的多个位置中的至少一个位置收集指示电力产量的数据。
39.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网中的多个位置中的至少一个位置收集指示电力消耗量的数据。
40.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，收集指示电力流的数据包括从所述电网的一条或多条馈线收集指示电力流的数据。
41.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，收集指示电力流的数据包括与所收集数据相关联地存储指示所收集数据的来源的属性的元数据。
42.根据权利要求41所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，存储元数据包括存储指示所述电网中的位置的元数据。
43.根据权利要求41所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，存储元数据包括存储指示电气设备类型的元数据。
44.根据权利要求43所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示产生电力的电气设备的元数据。
45.根据权利要求43所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示消耗电力的电气设备的元数据。
46.根据权利要求43所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，存储指示电气设备类型的元数据包括存储指示损失电力的电气设备的元数据。
47.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，所述多个指令响应于被执行，还使得所述装置存储指示与指示所述电网中的电力流的数据相关联的天气的数据。
48.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，接收一个或多个参数包括接收指示所述电网中的所述定制预测要涉及的一个或多个位置的一个或多个参数。
49.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电气设备类型。
50.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电力消费者。
51.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，接收一个或多个参数包括接收所述定制预测要涉及的一个或多个电力生产者，或接收所述电网的所述定制预测要涉及的一条或多条馈线。
52.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，选择满足所述一个或多个参数的所收集数据的子集包括选择与匹配所述一个或多个参数的元数据相关联的数据子集。
53.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，产生模型包括为选择的所收集数据的子集识别电力流的趋势，或为选择的所收集数据的子集识别天气对电力流的一个或多个影响。
54.根据权利要求37所述的一个或多个机器可读存储介质，其中，所述多个指令响应于被执行，还使得所述装置收集指示以下各项的数据：所述电网的配置、所述电网的容量、一个或多个环境条件、所述电网的状态、或所述电网的专家评估。
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