CN117318050B - 一种融合5g短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电力系统负荷预测领域，更具体地，本发明涉及一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法。所述方法包括：获得历史负荷数据集的加法模型；对历史长期波动曲线、历史季节性波动曲线、历史随机波动曲线进行预测；获得历史波段的波动特征；获得未来时段波段的波动特征并计算未来时段波段内未来目标时刻的循环波动曲线；基于未来目标时刻的长期波动曲线、季节性波动曲线、随机波动曲线和循环波动曲线计算未来时段波段内未来目标时刻的电力系统负荷值，完成对虚拟电厂负荷数据的预测。通过本发明的技术方案，能够根据历史电力系统负荷值的趋势性和波动性更加准确的预测出未来时间段内的电力负荷值。

Description

一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法
技术领域
本发明一般地涉及电力系统负荷预测领域。更具体地，本发明涉及一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法。
背景技术
近年来，5G电力交易专网引入和使用5G短共享技术，5G短共享技术具有以下优点：能够提供极低的通信延迟，5G网络的大容量和高带宽能够应对虚拟电厂系统中庞大的数据量，并且5G短共享技术可以为虚拟电厂数据预测创建定制的通信网络。
虚拟电厂是一个电力系统管理和能源市场中的概念，它指的是将多个分布式能源资源整合在一起，通过智能化的控制系统协同运行，以提供灵活、高效、可持续的电力服务。在电力系统中，负荷预测与调度是电力能源交易中非常重要的一项工作，它涉及到对未来负荷进行准确预测，并制定相应的发电计划和电力交易方案，以保持电力系统的平衡和稳定运行。负荷预测是通过分析历史负荷数据、天气数据、经济指标等多个因素，使用统计学方法、机器学习算法或混合模型等技术手段，对未来一段时间内的负荷进行预测。预测的精确性对于合理安排发电计划和输电调度至关重要。
公开号为CN116822376A的专利申请文件公开了基于改进SMA-GRU短期电力负荷预测方法及系统，该方法基于GRU模型结合注意力机制和SMA方法对电力的负荷进行预测，对电力负荷数据本身存在的趋势性和波动性研究不足，模型没有很好的考虑到电力负荷自身的特征。
发明内容
为解决上述一个或多个技术问题，本发明提出获得历史负荷数据集的加法模型；对历史长期波动曲线、历史季节性波动曲线、历史随机波动曲线进行预测；获得历史波段的波动特征；获得未来时段波段的波动特征并计算未来时段波段内未来目标时刻的循环波动曲线；基于未来目标时刻的长期波动曲线、季节性波动曲线、随机波动曲线和循环波动曲线计算未来时段波段内未来目标时刻的电力系统负荷值，完成对虚拟电厂负荷数据的预测。为此，本发明在如下的多个方面中提供方案。
在一个实施例中，包括步骤：通过5G短共享技术获取虚拟电厂的历史负荷数据，并构建历史负荷数据集；使用效应分解法对所述历史负荷数据集进行分解，以获得历史负荷数据的历史长期波动曲线、历史季节性波动曲线、历史随机波动曲线和历史循环波动曲线；分别对所述历史长期波动曲线、所述历史季节性波动曲线和所述历史随机波动曲线进行预测，获得未来目标时刻的长期波动曲线值、季节性波动曲线值和随机波动曲线值；将所述历史循环波动曲线划分为不同的历史波段，获得所述历史波段的波动特征，所述波动特征包括第一波动幅度、第二波动幅度、波段长度；将所述历史波段的波动特征输入到预先训练好的预测网络模型中获得未来时段波段的波动特征；基于相关度对所述历史波段进行聚类，获得多个聚类簇，所述相关度满足关系式：
其中，表示两个历史波段之间的相关度，/>表示第/>个历史波段的波动特征，/>表示第/>个历史波段的波动特征，/>表示欧氏距离的重要性，/>表示余弦距离的重要性。
分别计算聚类簇中各波动特征的平均值以获取聚类簇的中心；匹配所述未来时段波段的波动特征和所述聚类簇的中心，确定所述未来时段波段归属的目标聚类簇，进而计算所述未来时段波段内所述未来目标时刻的循环波动曲线值；基于所述未来时段波段内所述未来目标时刻的长期波动曲线值、季节性波动曲线值、随机波动曲线值和循环波动曲线值计算所述未来时段波段内所述未来目标时刻的电力系统负荷值，完成对虚拟电厂负荷数据的预测。
在一个实施例中，对所述历史负荷数据集使用效应分解法分解数据集包括：使用效应分解法对所述历史负荷数据集进行分解包括：使用效应分解法中的加法模型对所述历史负荷数据集进行分解，所述加法模型满足关系式：
其中，表示/>时刻的历史负荷数据，/>表示历史负荷数据/>时刻的长期波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的季节性波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的循环波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的随机波动曲线值。
在一个实施例中，分别对所述历史长期波动曲线、所述历史季节性波动曲线和所述历史随机波动曲线进行预测包括：使用回归分析对历史长期波动曲线进行预测；对所述历史季节性波动曲线使用周期函数进行拟合并预测；随机波动曲线为白噪声序列，利用计算机生成预测。
在一个实施例中，将所述历史循环波动曲线划分为不同的波段包括：根据波动周期的不同，按照波峰-波谷-波峰为一个波段对历史循环波动曲线进行划分。
在一个实施例中，将所述历史循环波动曲线划分为不同的波段还包括：按照波谷-波峰-波谷为一个波段对历史循环波动曲线进行划分。
在一个实施例中，所述分别计算聚类簇中波动特征的平均值作为聚类簇的中心包括：计算聚类簇中第一波动幅度的均值；计算聚类簇中第二波动幅度的均值；计算聚类簇中波段长度的均值/>；将作为聚类簇的中心坐标。
在一个实施例中，所述未来时段波段内所述未来目标时刻的循环波动曲线值满足关系式：
其中，为未来时段波段内/>时刻的循环波动曲线值，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的第一波动幅度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的第二波动幅度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的波段长度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段/>时刻的循环波动曲线值，/>表示目标聚类簇中包含的波段总数，/>表示未来时段波段的第一波动幅度，/>表示未来时段波段的第二波动幅度，/>表示未来时段波段的波段长度。
在一个实施例中，所述未来时段波段内所述未来目标时刻的电力系统负荷值满足关系式：
其中，表示未来时段波段内未来目标时刻的电力系统负荷值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的长期波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的季节性波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的循环波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的随机波动曲线值。
本发明具有如下的有益效果：
能够根据对历史负荷数据的分解获得历史长期波动曲线、历史季节性波动曲线、历史随机波动曲线和历史循环波动曲线，并分别采用不同的预测方法预测未来的长期波动曲线、季节性波动曲线、随机波动曲线和循环波动曲线，接着对同一时刻的四个曲线值求得瞬时的电力负荷值，保证四条曲线不被去除特征，提高了电力系统负荷的预测准确度。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
图1是本发明实施例基于一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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。
应当理解，当本发明的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时，其仅是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本发明的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
本发明提供了一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法。如图1所示，一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法包括步骤S1-S5，以下具体说明。
S1，获得历史负荷数据集的加法模型。
具体的，通过5G短共享技术接收传感器传输的历史负荷数据，得到某一地区电力系统中电路负荷的历史值，从而获得电路负荷序列，针对负荷数据存在缺失的现象，使用线性插值的方法填补缺失值，数据预处理完毕后得到历史负荷数据集。
具体的，对历史负荷数据使用效应分解法，将电力负荷分解为长期波动曲线、循环波动曲线、季节性波动曲线和随机波动曲线四种波动曲线。长期波动曲线表示电力负荷的趋势性变化，它在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上或持续向下或平稳的趋势；季节性波动曲线表示电力负荷受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动；循环波动曲线表示电力负荷受各种环境因素（如经济因素、人口因素等）影响形成的上下起伏不定的波动；随机波动曲线表示电路负荷受各种偶然因素影响所形成的不规则变动，随机波动曲线一般为白噪声序列。对历史负荷数据集使用效应分解法中的加法模型，加法模型满足关系式：
其中，表示/>时刻的历史负荷数据，/>表示历史负荷数据/>时刻的长期波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的季节性波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的循环波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的随机波动曲线值。
S2，对历史长期波动曲线、历史季节性波动曲线、历史随机波动曲线进行预测。
具体的，在加法模型中，长期波动曲线一般为线性变化，季节性波动曲线为周期和幅度固定的周期变化，随机波动曲线为白噪声序列，这三个变化的规律可以很好的用模型预测出来。
其中，使用回归分析对历史长期波动曲线进行预测；对历史季节性波动曲线使用周期函数进行拟合；随机波动曲线为白噪声序列，利用计算机生成预测。
S3，获得历史波段的波动特征。
在一个实施例中，根据循环波动曲线序列的波峰或波谷将序列划分为不同的波段，根据波动周期的不同，按照波峰-波谷-波峰为一个波段对历史循环波动曲线进行划分，划分完波段后，计算每一个波段的波动幅值和波段长度，其中，一个波段有两个波动幅值和一个波段长度，波动幅值有两个的原因在于根据波峰划分波段后，每个波段会有两个波峰一个波谷。
在另一个实施例中，按照波谷-波峰-波谷为一个波段对历史循环波动曲线进行划分，此时依然满足一个波段有两个波动幅值和一个波段长度，波动幅值有两个的原因在于根据波谷划分波段后，每个波段会有两个波谷一个波峰。
至此，能够获得每一个历史波段的波动特征，波动特征包括第一波动幅度、第二波动幅度和波段长度。
S4，获得未来时段波段的波动特征并计算未来时段波段内未来目标时刻的循环波动曲线。
具体的，将历史波段的波动特征输入到预先训练好的预测网络模型中获得未来时段波段的波动特征。
其中，基于相关度对历史波段进行聚类，将第一波动幅度、第二波动幅度和波段长度相近的波段聚成一类，相关度的计算满足关系式：
其中，表示两个历史波段之间的相关度，/>表示第/>个历史波段的波动特征，/>表示第/>个历史波段的波动特征，/>表示欧氏距离的重要性，/>表示余弦距离的重要性。
在对波段进行聚类时，不同波段间特征的欧式距离表示了两个波动特征的整体距离，余弦距离表示了两个波动特征趋势的相似度，示例性的，本发明给定的阈值为0.4，为0.6。
根据波段间的相关度聚类后，获得不同的聚类簇，分别计算聚类簇中波动特征的平均值作为聚类簇的中心。
其中，计算聚类簇中第一波动幅度的均值；计算聚类簇中第二波动幅度的均值/>；计算聚类簇中波段长度的均值/>，将作为聚类簇的中心坐标。
通过预设的网络预测未来时段波段的波动特征，示例性的，本发明的预设网络使用LSTM(Long Short Term Memory 长短期记忆递归)预测网络，计算通过LSTM预测网络得到的未来时段波段的第一波动幅度、第二波动幅度和波段长度与每个聚类簇中心的距离，确定所述未来时段波段归属的目标聚类簇，计算目标聚类簇中所有波段曲线的平均值作为所述未来时段波段的循环波动曲线。
示例性的，确定未来时段波段归属于目标聚类簇1，则未来时段波段内所述未来目标时刻的循环波动曲线值满足关系式：
其中，为未来时段波段内/>时刻的循环波动曲线值，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的第一波动幅度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的第二波动幅度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的波段长度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段/>时刻的循环波动曲线值，/>表示目标聚类簇中包含的波段总数，/>表示未来时段波段的第一波动幅度，/>表示未来时段波段的第二波动幅度，/>表示未来时段波段的波段长度。
至此，能够获得未来时段波段内所述未来目标时刻的循环波动曲线值。
S5，基于未来目标时刻的长期波动曲线、季节性波动曲线、随机波动曲线和循环波动曲线计算未来时段波段内未来目标时刻的电力系统负荷值，完成对虚拟电厂负荷数据的预测。
具体的，通过预测模型能获得未来时段波段内未来目标时刻的长期波动曲线值、季节性波动曲线值、随机波动曲线值和循环波动曲线值，基于获得的未来时段波段内未来目标时刻的长期波动曲线值、季节性波动曲线值、随机波动曲线值和循环波动曲线值计算对应时刻的电力系统负荷值，其中，未来时段波段内未来目标时刻的电力系统负荷值满足关系式：
其中，表示未来时段波段内未来目标时刻的电力系统负荷值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的长期波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的季节性波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的循环波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的随机波动曲线值。
至此，能够获得未来任意目标时刻的电力系统负荷值，完成虚拟电厂负荷数据的预测。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，包括步骤：
通过5G短共享技术获取虚拟电厂的历史负荷数据，并构建历史负荷数据集；
使用效应分解法对所述历史负荷数据集进行分解，以获得历史负荷数据的历史长期波动曲线、历史季节性波动曲线、历史随机波动曲线和历史循环波动曲线；
分别对所述历史长期波动曲线、所述历史季节性波动曲线和所述历史随机波动曲线进行预测，获得未来目标时刻的长期波动曲线值、季节性波动曲线值和随机波动曲线值；
将所述历史循环波动曲线划分为不同的历史波段，获得所述历史波段的波动特征，所述波动特征包括第一波动幅度、第二波动幅度、波段长度；
将所述历史波段的波动特征输入到预先训练好的预测网络模型中获得未来时段波段的波动特征；
基于相关度对所述历史波段进行聚类，获得多个聚类簇，所述相关度满足关系式：
其中，表示两个历史波段之间的相关度，/>表示第/>个历史波段的波动特征，/>表示第个历史波段的波动特征，/>表示欧氏距离的重要性，/>表示余弦距离的重要性；
分别计算聚类簇中各波动特征的平均值以获取聚类簇的中心；
匹配所述未来时段波段的波动特征和所述聚类簇的中心，确定所述未来时段波段归属的目标聚类簇，进而计算所述未来时段波段内所述未来目标时刻的循环波动曲线值；
基于所述未来时段波段内所述未来目标时刻的长期波动曲线值、季节性波动曲线值、随机波动曲线值和循环波动曲线值计算所述未来时段波段内所述未来目标时刻的电力系统负荷值，完成对虚拟电厂负荷数据的预测。
2.根据权利要求1所述的一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，使用效应分解法对所述历史负荷数据集进行分解包括：
使用效应分解法中的加法模型对所述历史负荷数据集进行分解，所述加法模型满足关系式：
其中，表示/>时刻的历史负荷数据，/>表示历史负荷数据/>时刻的长期波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的季节性波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的循环波动曲线值，/>表示历史负荷数据/>时刻的随机波动曲线值。
3.根据权利要求1所述的一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，分别对所述历史长期波动曲线、所述历史季节性波动曲线和所述历史随机波动曲线进行预测包括：
使用回归分析对历史长期波动曲线进行预测；
对所述历史季节性波动曲线使用周期函数进行拟合并预测；
随机波动曲线为白噪声序列，利用计算机生成预测。
4.根据权利要求1所述的一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，将所述历史循环波动曲线划分为不同的波段包括：根据波动周期的不同，按照波峰-波谷-波峰为一个波段对历史循环波动曲线进行划分。
5.根据权利要求1所述的一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，将所述历史循环波动曲线划分为不同的波段还包括：按照波谷-波峰-波谷为一个波段对历史循环波动曲线进行划分。
6.根据权利要求1所述的一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，所述分别计算聚类簇中波动特征的平均值作为聚类簇的中心包括：
计算聚类簇中第一波动幅度的均值；
计算聚类簇中第二波动幅度的均值；
计算聚类簇中波段长度的均值；
将作为聚类簇的中心坐标。
7.根据权利要求1所述的一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，所述未来时段波段内所述未来目标时刻的循环波动曲线值满足关系式：
其中，为未来时段波段内/>时刻的循环波动曲线值，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的第一波动幅度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的第二波动幅度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段的波段长度，/>表示目标聚类簇中第/>个波段/>时刻的循环波动曲线值，/>表示目标聚类簇中包含的波段总数，/>表示未来时段波段的第一波动幅度，/>表示未来时段波段的第二波动幅度，/>表示未来时段波段的波段长度。
8.根据权利要求1所述的一种融合5G短共享的虚拟电厂负荷数据预测方法，其特征在于，所述未来时段波段内所述未来目标时刻的电力系统负荷值满足关系式：
其中，表示未来时段波段内未来目标时刻的电力系统负荷值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的长期波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的季节性波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的循环波动曲线值，/>表示未来时段波段内未来目标时刻的随机波动曲线值。
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