CN113837418A - 一种电力电量平衡分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力电量平衡分析系统,本发明采用对发电能力和负荷进行分析预测,通过对可调出力计算实现对区域的发电能力平衡滚动分析调整,提高国分省三级数据交互及异地协作效率,减轻工作人员负担,实现电力平衡总体从分省平衡到分区平衡乃至全网平衡。
Description
技术领域
本发明属于电力电量分析领域,尤其涉及一种电力电量平衡分析系统。
背景技术
近年来,多重因素导致火电受阻出力逐年增加,水电、风电、光伏等电源高峰发电出力呈现不确定性,中长期可调发电能力难以准确把握。全网发电能力平衡滚动分析工作难度大,工作常态化,工作量也大幅增加。全国范围内电力平衡特征总体呈现从分省平衡到分区平衡乃至全网平衡过渡,从需求预测向发电需求双预测过渡的特点。
中长期电力电量平衡是计划编制的一项重要工作,以往的中期电力电量平衡业务的思路不能适应新形势下的复杂要求,需要进一步改进:首先,目前的业务工作依然采用人工方式进行,工作效率低,急需合理的设计和算法以提高效率、提高分析的准确性;其次,模型相对简单,难以考虑诸多不确定性因素(如来水的随机性、负荷需求的随机性)的影响,从而难以对风险进行评估;另外,电力电量平衡结果的分析手段不足,缺乏足够的指标,对中期充裕度评估支持比较弱,需要进一步深入研究。
发明内容
发明目的:本发明的目的旨在提供一种中长期电力电量平衡分析系统,该系统支持发电能力平衡滚动分析,提高国分省三级数据交互及异地协作效率,减轻工作人员负担。
技术方案:为实现本发明的目的,本发明所采用的技术方案是:一种电力电量平衡分析系统,该系统包括以下模块:
数据申报模块,用于各区域填报各月份的预设时间装机容量的历史数据、月度负荷最高峰期间发电能力受阻的历史数据、负荷最高峰点的水风光出力的历史数据、负荷需求的历史数据;
数据分析模块,用于根据历史数据分析获得与预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求相关的因素;
预测模块,根据历史数据分别构建与上述相关因素相关的预设时间装机容量预测模型、月度负荷最高峰期间发电能力受阻预测模型、负荷最高峰点的水风光出力预测模型、负荷需求预测模型及可调出力预测模型;设置与预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求相关的因素,根据上述预测模型计算获得预设因素对应的各区域的预计可调出力总和;
平衡分析模块,根据可调出力总和以及区域对区外直流的需求量及跨区通道能力,得到各区电力缺口/裕度,各区域进行互济平衡调整,将平衡调整后的结果上报,进行全网的平衡调整。
进一步的,所述数据分析模块还包括以下两个预处理模块:
数据缺失处理模块,对于数据缺失异常,使用预设日期相对应时段的数据取平均值填补;
数据异常处理模块,对于存在突变的数据,则取相邻前后时间点的数据平均值进行替换。
进一步的,预测模块中的模型构建方法如下:通过数据拟合的方法构建预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求与其对应的因素的函数关系的预测模型。
进一步的,预测模块中的模型构建方法如下:获取预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求与其对应的因素构建数据集合;将预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求作为神经网络模型的输出,将与其对应的因素作为神经网络模型的输入,训练神经网络模型得到对应的预测模型。
进一步的,所述可调出力预测模型构建方法如下:各类电源可调出力预测总和=预设时间的常规能源装机容量预测值+负荷最高峰点的水电出力预测值+负荷最高峰点的风电出力预测值+负荷最高峰点的光伏出力预测值–月度负荷最高峰期间常规能源计划检修容量预测值–临时检修容量预测值–燃煤机组受阻预测值–燃气受阻预测值–核电受阻预测值–网架原因受阻预测值;其中,预设时间常规能源装机容量预测值=预设时间火电机组装机容量预测值+预设时间燃气机组装机容量预测值+预设时间核电机组装机容量预测值。
进一步的,所述平衡分析模块包括以下两个模块:
区域平衡分析模块,判断对区外直流的需求量为负,则该区域能达到平衡需求,可对区外进行送出平衡;如果对区外直流的需求量为正,则该区域无法实现平衡,需要区外进行送入平衡;
全网平衡分析模块,各地区进行平衡调整以后,将平衡结果上报,根据全网平衡分析计算结果,全网进行平衡调整,再将平衡结果下发各区域,各区域根据调整结果调整本区域平衡数据,并显示调整后数据。
进一步的,所述对区外直流需求量的计算公式为:对区外直流的需求量=预测负荷值+旋备容量-预测可调出力。
进一步的,该系统还包括可视化展示功能模块,用于对各区域电力电量平衡系统中的各项历史数据、预测数据、平衡计算结果进行可视化展示,支持在全网平衡图上展示全网平衡结果及各区域平衡结果,实现对于平衡结果的溯源。
进一步的,所述可视化展示功能模块包括平衡信息展示子模块,用于对数据进行饼图、柱图、曲线、表格任一种或多种形式的展示与分析。
进一步的,所述可视化展示功能模块包括平衡数据溯源模块,用于对平衡调整的数据进行追溯并显示不同数据的来源。
有益效果:与现有技术相比,本发明的技术方案具有以下有益技术效果:
全网统一平衡系统实现从省调接收上报数据,区域综合平衡分析并优化调整后上报国调,远程配合国调完成全网统一平衡的联动调整并接受国调调整后数据等功能。进一步提高国分省三级数据交互及异地业务协作效率,减轻工作人员负担。进一步发电需求及可调发电能力预测功能,实现中长期发电、负荷以及电网可调出力的预测,保证新形势下的电力预测的准确性。提升中长期电力电量平衡分析功能,实现根据网络断面,实现不同分区的发电、用电以及断面情况分析,分析不同时间周期不同分区的电力电量平衡情况。建设平衡状况可视化功能,实现对于电力电量平衡数据的分析,实现不同周期的平衡情况的可视化展示。
附图说明
图1给出了数据异常情况的曲线图;
图2给出了平衡分析示意图;
图3给出了中长期电力电量平衡分析系统功能架构图。
具体实施方式
下面结合具体实施案例,进一步阐明本发明,应理解这些实施案例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围,在阅读了本发明之后,本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明提出一种电力电量平衡分析系统,该系统包括以下功能模块:
(一)数据申报模块
数据申报模块,用于各区域填报各月份的预设时间装机容量的历史数据与预测结果、月度负荷高峰期间发电能力受阻情况的历史数据与预测结果、负荷最高峰的点水风光出力的历史数据与预测结果、负荷需求的历史数据与预测结果。
(二)数据分析与预测
1、数据处理模块
数据分析与预测都是基于历史数据的,对历史数据的异常进行处理和修正,以提高预测准确度。
系统采用了如下的数据预处理方法:
(1)数据缺失处理,对于数据缺失异常,按照日期相似性原理寻找相似日,用相似日相对时段的数据取平均值填补,此处的相似性原理可以是选择上一年度对应相同日期,或者过去预设年份对应相同日期;
(2)数据突变,对于存在突变的数据,则取前后时间点的数据平均值进行替换。
2、数据分析模块与预测模块
(1)预设时间装机容量数据分析与预测
根据各地区电网上报的预设时间装机容量历史数据获得散点图,通过散点图绘制曲线,分析曲线得到各类型机组装机容量随时间的变化趋势、各类型机组装机容量之间的相关性以及各类型机组装机容量与季节的相关性发电相关因素的因子。
利用线性、对数和多项式等拟合方法建立数学模型,对各类型机组预设时间装机容量历史数据进行数据拟合,得到相对应的拟合公式,所述拟合得到各类型机组预设时间装机容量与时间和季节的函数关系模型,结合电源投产计划,对未来各类型机组装机容量进行预测。
(2)负荷最高峰的点水、风、光电出力数据分析与预测
根据近几年负荷最高峰的点水、风、光电出力的历史数据,结合不同地区水风光资源差异的实际情况,对负荷最高峰的点水、风、光电出力与装机容量、季节、相关输电断面等因素的相关性分析,得到出力与装机容量的可用占比。
对各地区水电、风电、光伏在月度高峰点出力历史数据分别进行多项式拟合,所述拟合得到负荷最高峰的点水、风、光电出力与装机容量、季节、相关输电断面的函数模型,通过拟合多项式对未来负荷最高峰的点水、风、光电出力进行预测。
或者,构建负荷最高峰的点水、风、光电出力、装机容量、季节、相关输电断面的数据集合,将装机容量、季节、相关输电断面的数据作为神经网络模型的输入,负荷最高峰的点水、风、光电出力作为神经网络模型的输出进行训练得到预测负荷最高峰的点水、风、光电出力的神经网络模型,依此模型可以对负荷最高峰的点水、风、光电出力进行预测。
(3)发电能力受阻情况历史数据分析
利用大量历史数据,包括影响发电的基础数据,煤、断面限额等,进行数据的分析。研究发电受阻的主要影响因素。其中,燃煤机组发电受阻因素包括缺煤限出力、煤质差受限、机组缺陷受阻、供热出力受限;燃气机组发电受阻因素包括燃气不足、燃气供热受限、机组缺陷受阻;核电机组发电受阻因素机包括组缺陷受阻,进行发电受阻与影响因数的关联分析。通过历史数据,拟合出上述机组与各个相关因素的函数模型,使用该模型实现机组发电受阻预测。
火电、核电、燃气等电源的各类型受阻根据历史数据规律分析得出;
发电能力受阻网架原因通过计算模型具体可以为:
网架原因受阻容量=装机容量-机组自身受阻容量-断面限额。
(4)负荷需求分析与预测
利用大量历史数据,包括电网所涵盖范围内的负荷数据、用户报装、气象数据、温度数据等,进行数据的分析。通过大量历史数据分析出与负荷数据相关的,比如用户报装、气象数据、温度数据等因素。
根据最高负荷对气温敏感度的数据分析,按照考虑夏季冬季极端气温和常年平均气温两种方案,预测本区域负荷。
通过上述数据,构建出负荷需求与用户报装、气象数据、温度的拟合模型,使用该模型可以预测出负荷需求。
或者,构建负荷数据、用户报装、气象数据、温度数据的集合,将上述数据集中的用户报装、气象数据、温度数据作为输入,负荷数据作为输出进行神经网络训练,得到预测负荷数据的模型,用此模型可以对中长期的负荷数据进行预测。
并且,还可以分析得出影响负荷的其它因数,采用不同的算法,比如指数平滑算法、线性回归算法与人工神经网络算法构建预测模型,实现负荷数据的预测。
(5)可调出力预测
根据中长期电量平衡原理,建立可调发电能力测算方法,形成可调发电能力计算公式:
各类电源可调出力预测总和=预设时间的常规能源装机容量预测值+负荷最高峰点的水电出力预测值+负荷最高峰点的风电出力预测值+负荷最高峰点的光伏出力预测值–月度负荷最高峰期间常规能源计划检修容量预测值–临时检修容量预测值–燃煤机组受阻预测值–燃气受阻预测值–核电受阻预测值–网架原因受阻预测值;
其中,预设时间常规能源装机容量预测值=预设时间火电机组装机容量预测值+预设时间燃气机组装机容量预测值+预设时间核电机组装机容量预测值。
根据历史数据以及未来的预测数据,形成各个区域的可调出力预测数据。
(三)平衡分析
平衡分析模块,用于实现对于年度、月度平衡情况分析。根据各区域上报数据、电网运行数据,获得各区域的可调出力总计,再根据区域对区外直流的需求量及跨区通道能力,可得各区电力缺口/裕度,各区域进行互济平衡调整,将平衡调整后的结果上报上级单位,进行全网的中长期平衡分析计算。
1、区域平衡分析
优先保障本区域用电,进行区域平衡计算,测算对区外直流的需求量,计算公式如下:对区外直流的需求量=预测负荷+旋备容量-预测可调出力。
在不考虑跨区通道能力的情况下,根据区域平衡数据进行平衡分析,如果对区外直流的需求量为负,则该区域已可以达到平衡需求,可对区外进行送出平衡;如果对区外直流的需求量为正,则该区域无法实现平衡,需要区外进行送入平衡。
2、全网平衡分析
各地区进行平衡调整以后,将平衡结果上报上级调度单位,根据全网平衡分析计算结果,全网进行平衡调整,再将平衡结果下发各区域,各区域根据调整结果调整本区域平衡数据并显示调整后数据。
在考虑跨区通道能力的情况下,由于需要考虑跨区通道能力,要将通道的输电能力作为平衡计算的限制因素,保证电网安全不出现线路越限,充分考虑通道断面限额,进行平衡调整。
(四)可视化展示
可视化展示功能模块,对各区域中长期电力电量平衡系统中的各项历史数据、预测数据、平衡计算结果进行可视化展示。支持在全网平衡图上展示全网平衡结果及各区域平衡结果,实现对于平衡结果的溯源。
1、平衡信息展示
对各区域中长期电力电量平衡系统中的各项历史数据、预测数据、计算结果进行可视化展示,支持包括饼图、柱图、曲线、表格等形式对数值的展示与分析。支持在全网平衡图上展示大小方案的全网平衡结果及各区域平衡结果,包括各区域发电平衡柱形图等。
根据不同的分区,显示各个区域的发电、负荷、跨区域通道情况。显示不同分区的平衡情况,以三环图、柱图、曲线等形式显示分区数据。
2、平衡数据溯源
对于中长期分析系统的计算数据,通过数据挖掘、计算等方式实现数据的追溯,以直观的方式显示不同数据的来源,通过直观的数据对比、校核数据的准确性。
Claims (10)
1.一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,该系统包括以下模块:
数据申报模块,用于各区域填报各月份的预设时间装机容量的历史数据、月度负荷最高峰期间发电能力受阻的历史数据、负荷最高峰点的水风光出力的历史数据、负荷需求的历史数据;
数据分析模块,用于根据历史数据分析获得与预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求相关的因素;
预测模块,根据历史数据分别构建与上述相关因素相关的预设时间装机容量预测模型、月度负荷最高峰期间发电能力受阻预测模型、负荷最高峰点的水风光出力预测模型、负荷需求预测模型及可调出力预测模型;设置与预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求相关的因素,根据上述预测模型计算获得预设因素对应的各区域的预计可调出力总和;
平衡分析模块,根据可调出力总和以及区域对区外直流的需求量及跨区通道能力,得到各区电力缺口/裕度,各区域进行互济平衡调整,将平衡调整后的结果上报,进行全网的平衡调整。
2.根据权利要求1所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,所述数据分析模块还包括以下两个预处理模块:
数据缺失处理模块,对于缺失数据,使用预设日期相对应时段的数据取平均值填补;
数据异常处理模块,对于突变的数据,则取相邻前后时间点的数据平均值进行替换。
3.根据权利要求1或2所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,预测模块中的模型构建方法如下:通过数据拟合的方法构建预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求与其对应的因素的函数关系的预测模型。
4.根据权利要求1或2所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,预测模块中的模型构建方法如下:获取预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求与其对应的因素构建数据集合;将预设时间装机容量、月度负荷最高峰期间发电能力受阻、负荷最高峰点的水风光出力、负荷需求作为神经网络模型的输出,将与其对应的因素作为神经网络模型的输入,训练神经网络模型得到对应的预测模型。
5.根据权利要求1或2所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,所述可调出力预测模型构建方法如下:各类电源可调出力预测总和=预设时间的常规能源装机容量预测值+负荷最高峰点的水电出力预测值+负荷最高峰点的风电出力预测值+负荷最高峰点的光伏出力预测值–月度负荷最高峰期间常规能源计划检修容量预测值–临时检修容量预测值–燃煤机组受阻预测值–燃气受阻预测值–核电受阻预测值–网架原因受阻预测值;其中,预设时间常规能源装机容量预测值=预设时间火电机组装机容量预测值+预设时间燃气机组装机容量预测值+预设时间核电机组装机容量预测值。
6.根据权利要求1所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,所述平衡分析模块包括以下两个模块:
区域平衡分析模块,判断对区外直流的需求量为负,则该区域能达到平衡需求,可对区外进行送出平衡;如果对区外直流的需求量为正,则该区域无法实现平衡,需要区外进行送入平衡;
全网平衡分析模块,各地区进行平衡调整以后,将平衡结果上报,根据全网平衡分析计算结果,全网进行平衡调整,再将平衡结果下发各区域,各区域根据调整结果调整本区域平衡数据,并显示调整后数据。
7.根据权利要求6所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,所述对区外直流需求量的计算公式为:对区外直流的需求量=预测负荷值+旋备容量-预测可调出力值。
8.根据权利要求1所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,该系统还包括可视化展示功能模块,用于对各区域电力电量平衡系统中的各项历史数据、预测数据、平衡计算结果进行可视化展示,支持在全网平衡图上展示全网平衡结果及各区域平衡结果,实现对于平衡结果的溯源。
9.根据权利要求8所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,所述可视化展示功能模块包括平衡信息展示子模块,用于对数据进行饼图、柱图、曲线、表格任一种或多种形式的展示与分析。
10.根据权利要求8或9所述的一种电力电量平衡分析系统,其特征在于,所述可视化展示功能模块包括平衡数据溯源模块,用于对平衡调整的数据进行追溯并显示不同数据的来源。
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