CN114548588A - 一种电力负荷智能预测操作方法 - Google Patents

一种电力负荷智能预测操作方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114548588A
CN114548588A CN202210196306.3A CN202210196306A CN114548588A CN 114548588 A CN114548588 A CN 114548588A CN 202210196306 A CN202210196306 A CN 202210196306A CN 114548588 A CN114548588 A CN 114548588A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power load
numerical value
change
historical
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210196306.3A
Other languages
English (en)
Inventor
陈刚
朱雪峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Xinneng Era Technology Co ltd
Original Assignee
Wuhan Xinneng Era Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Xinneng Era Technology Co ltd filed Critical Wuhan Xinneng Era Technology Co ltd
Priority to CN202210196306.3A priority Critical patent/CN114548588A/zh
Publication of CN114548588A publication Critical patent/CN114548588A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明公开一种电力负荷智能预测操作方法,所述预测操作方法包括选取实时地区电力负荷数值、选取历史阶段地区电力负荷数值、对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值、分析对比电力负荷数值变化、总结规律预测;本发明通过增加了地区上不同时间段业态和区域变化综合考虑,以及新能源渗透率超过40%场景96点日前负荷场景,使得预测数据更加精准,分析对比地区历史电力负荷数值和实时电力负荷数值的变化,且对比数值需要采用多时段多批次的对比,从而避免了单一性问题的出现,分析模块可以自动总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值,可以对电力负荷进行智能预测。

Description

一种电力负荷智能预测操作方法
技术领域
本发明属于电力发电负荷预测相关技术领域,具体涉及一种电力负荷智能预测操作方法。
背景技术
电力是以电能作为动力的能源。发现于19世纪70 年代,电力的发现和应用掀起了第二次工业化高潮。成为人类历史18世纪以来,世界发生的三次科技革命之一,从此科技改变了人们的生活。20世纪出现的大规模电力系统是人类工程科学史上最重要的成就之一,是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电力生产与消费系统。它将自然界的一次能源通过机械能装置转化成电力,再经输电、变电和配电将电力供应到各用户。在电力使用过程中为了能够满足日益增长的用电需求和紧急情况的发生,所以需要一种方法可以对电力负荷进行智能预测,这样便于提高长期或短期发电量预测的准确率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电力负荷智能预测操作方法,以解决上述背景技术中提出的对电力负荷进行智能预测,这样便于提高长期或短期发电量预测的准确率。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种电力负荷智能预测操作方法,所述预测操作方法包括选取实时地区电力负荷数值、选取历史阶段地区电力负荷数值、对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值、分析对比电力负荷数值变化、总结规律预测;
所述选取实时地区电力负荷数值,随机选取几个地区,选定时间段,对几个地区在选定的时间内的电力负荷数值进行监测统计;
所述选取历史阶段地区电力负荷数值,找到和上述选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值;
所述对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值,将上述几个地区在选定的时间内的实时电力负荷数值和选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值进行对比;
所述分析对比电力负荷数值变化,将上述实时电力负荷数值和历史电力负荷数值对比,将对比结果通过线图的方式进行分析对比,找出其中的变化规律;
所述总结规律预测,上述分析对比的数据和变化规律输入到电脑控制中心,通过数据分析模块进行分析,从而智能总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值。
优选的,所述随机选取几个地区,选定时间段,其中在几个地区中需要统计出此地区的主要业态和地区的用电环境,选取时间段时也需要根据实际需求选取不同时间段,用电旺季和淡季时间均需选择。
优选的,所述选取历史阶段地区电力负荷数值,找到和上述选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值,选取历史地区电力负荷数值时,需注意历史时间段内该地区的业态和地区环境,业态的变化和地区环境的变化需要综合考虑对比。
优选的,所述对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值,对比时需要相同时间段的数值进行对比,不要跨时段对比,避免发生误差。
优选的,所述分析对比电力负荷数值变化,分析数值变化的同时,需要将时间变化中,历史变化过程中该地区业态和地区环境人群的变化进行综合考虑,不能单一考虑数值变化。
优选的,所述分析对比电力负荷数值变化和总结规律预测,分析对比地区历史电力负荷数值和实时电力负荷数值的变化,且对比数值需要采用多时段多批次的对比,从而避免了单一性问题的出现,然后将对比分析出的数值通过线图的方式输入到电脑控制中心,利用数据分析模块进行分析,从而分析模块可以自动总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值,可以对电力负荷进行智能预测,这样便于提高长期或短期发电量预测的准确率。
与现有技术相比,本发明提供了一种电力负荷智能预测操作方法,具备以下有益效果:
本发明通过增加了地区上不同时间段业态和区域变化综合考虑,使得预测数据更加精准,分析对比地区历史电力负荷数值和实时电力负荷数值的变化,且对比数值需要采用多时段多批次的对比,从而避免了单一性问题的出现,然后将对比分析出的数值通过线图的方式输入到电脑控制中心,利用数据分析模块进行分析,从而分析模块可以自动总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值,可以对电力负荷进行智能预测,这样便于提高长期或短期发电量预测的准确率。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案:
一种电力负荷智能预测操作方法,预测操作方法包括选取实时地区电力负荷数值、选取历史阶段地区电力负荷数值、对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值、分析对比电力负荷数值变化、总结规律预测;
选取实时地区电力负荷数值,随机选取几个地区,选定时间段,对几个地区在选定的时间内的电力负荷数值进行监测统计;
所述场景包含新能源渗透率超过40%场景96点日前负荷场景;
选取历史阶段地区电力负荷数值,找到和上述选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值;
对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值,将上述几个地区在选定的时间内的实时电力负荷数值和选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值进行对比;
分析对比电力负荷数值变化,将上述实时电力负荷数值和历史电力负荷数值对比,将对比结果通过线图的方式进行分析对比,找出其中的变化规律;
总结规律预测,上述分析对比的数据和变化规律输入到电脑控制中心,通过数据分析模块进行分析,从而智能总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值。
随机选取几个地区,选定时间段,其中在几个地区中需要统计出此地区的主要业态和地区的用电环境,选取时间段时也需要根据实际需求选取不同时间段,用电旺季和淡季时间均需选择。
选取历史阶段地区电力负荷数值,找到和上述选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值,选取历史地区电力负荷数值时,需注意历史时间段内该地区的业态和地区环境,业态的变化和地区环境的变化需要综合考虑对比。
对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值,对比时需要相同时间段的数值进行对比,不要跨时段对比,避免发生误差。
分析对比电力负荷数值变化,分析数值变化的同时,需要将时间变化中,历史变化过程中该地区业态和地区环境人群的变化进行综合考虑,不能单一考虑数值变化。
分析对比电力负荷数值变化和总结规律预测,分析对比地区历史电力负荷数值和实时电力负荷数值的变化,且对比数值需要采用多时段多批次的对比,从而避免了单一性问题的出现,然后将对比分析出的数值通过线图的方式输入到电脑控制中心,利用数据分析模块进行分析,从而分析模块可以自动总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值,可以对电力负荷进行智能预测,这样便于提高长期或短期发电量预测的准确率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种电力负荷智能预测操作方法,其特征在于:所述预测操作方法包括选取实时地区电力负荷数值、选取历史阶段地区电力负荷数值、对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值、分析对比电力负荷数值变化、总结规律预测;
所述选取实时地区电力负荷数值,随机选取几个地区,选定时间段,对几个地区在选定的时间内的电力负荷数值进行监测统计;
所述场景包含新能源渗透率超过40%场景96点日前负荷场景;
所述选取历史阶段地区电力负荷数值,找到和上述选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值;
所述对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值,将上述几个地区在选定的时间内的实时电力负荷数值和选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值进行对比;
所述分析对比电力负荷数值变化,将上述实时电力负荷数值和历史电力负荷数值对比,将对比结果通过线图的方式进行分析对比,找出其中的变化规律;
所述总结规律预测,上述分析对比的数据和变化规律输入到电脑控制中心,通过数据分析模块进行分析,从而智能总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值。
2.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测操作方法,其特征在于:所述随机选取几个地区,选定时间段,其中在几个地区中需要统计出此地区的主要业态和地区的用电环境,选取时间段时也需要根据实际需求选取不同时间段,用电旺季和淡季时间均需选择。
3.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测操作方法,其特征在于:所述选取历史阶段地区电力负荷数值,找到和上述选取地区的同一时间段的历史电力负荷数值,选取历史地区电力负荷数值时,需注意历史时间段内该地区的业态和地区环境,业态的变化和地区环境的变化需要综合考虑对比。
4.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测操作方法,其特征在于:所述对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值,对比时需要相同时间段的数值进行对比,不要跨时段对比,避免发生误差。
5.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测操作方法,其特征在于:所述分析对比电力负荷数值变化,分析数值变化的同时,需要将时间变化中,历史变化过程中该地区业态和地区环境人群的变化进行综合考虑,不能单一考虑数值变化。
6.根据权利要求1所述的一种电力负荷智能预测操作方法,其特征在于:所述分析对比电力负荷数值变化和总结规律预测,分析对比地区历史电力负荷数值和实时电力负荷数值的变化,且对比数值需要采用多时段多批次的对比,从而避免了单一性问题的出现,然后将对比分析出的数值通过线图的方式输入到电脑控制中心,利用数据分析模块进行分析,从而分析模块可以自动总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律,进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值,可以对电力负荷进行智能预测,这样便于提高长期或短期发电量预测的准确率。
CN202210196306.3A 2022-03-02 2022-03-02 一种电力负荷智能预测操作方法 Pending CN114548588A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210196306.3A CN114548588A (zh) 2022-03-02 2022-03-02 一种电力负荷智能预测操作方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210196306.3A CN114548588A (zh) 2022-03-02 2022-03-02 一种电力负荷智能预测操作方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114548588A true CN114548588A (zh) 2022-05-27

Family

ID=81662268

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210196306.3A Pending CN114548588A (zh) 2022-03-02 2022-03-02 一种电力负荷智能预测操作方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114548588A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116384707A (zh) * 2023-05-31 2023-07-04 国网山东省电力公司滨州市滨城区供电公司 一种短期电力负荷预测方法、设备及可读存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116384707A (zh) * 2023-05-31 2023-07-04 国网山东省电力公司滨州市滨城区供电公司 一种短期电力负荷预测方法、设备及可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111092429B (zh) 一种柔性互联配电网的优化调度方法、存储介质及处理器
Saramourtsis et al. Probabilistic evaluation of the performance of wind-diesel energy systems
CN112491043A (zh) 一种新能源富集电网电源规划方法及系统
CN108898248B (zh) 电力负荷影响因素量化分析方法、装置、设备及介质
CN114548588A (zh) 一种电力负荷智能预测操作方法
Hu et al. Probabilistic electric vehicle charging demand forecast based on deep learning and machine theory of mind
CN114336690B (zh) 基于智能终端的台区三相不平衡治理方法、系统及存储介质
Wang et al. Air conditioner fast dispatching model based on load aggregator and direct load control
CN111598348A (zh) 一种输电网均匀性规划优化方法、系统、介质及电子设备
CN112001578A (zh) 一种适用于广义储能资源优化调度方法及系统
CN103455854A (zh) 基于全局优化的配电网调度系统目标建模方法
CN116345565A (zh) 一种新能源与储能容量联合优化方法、系统、设备和介质
Chen et al. Multi-area economic generation and reserve dispatch
CN114336594A (zh) 一种能源聚合客户监测及需求响应调度系统及方法
CN113765156A (zh) 用于碳电一体化虚拟电厂的源网荷储综合调度系统
CN113690942A (zh) 一种基于多目标神经网络优化的分布式新能源定容方法
Wang et al. Research on Prediction of Dynamic Load Complementarity Based on Big Data
CN116706905B (zh) 基于电力系统的多能预测及调度方法、设备及存储介质
Wang et al. Intraday net load reserve demand assessment based on catboost and kernel density estimation
Qian et al. Optimization of Virtual Power Plant Considering comprehensive Energy Efficiency Planning Strategy
Lee et al. Determinants of reserve margin volatility: A new approach toward managing energy supply and demand
Shao et al. Optimization method based on load forecasting for three-phase imbalance mitigation in low-voltage distribution network
Cai et al. Generation Schedule Considering Branch Security Check under New Energy Access
Luo et al. Calculation method and system of energy efficiency evaluation based on integrated power grid
Ge et al. Research on modeling and optimization methods of integrated resource planning

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination