一种基于智能算法的负荷预测方法与流程

1.本发明涉及电力监测技术领域，具体是一种基于智能算法的负荷预测方法。


背景技术：

2.电力负荷预测作为电力系统重要工作内容之一，预测的精度高低会对经济调度、实时控制、运行计划及发展规划等方面产生很大影响；随着电力市场进一步开放、市场机制更加成熟、市场开放更加全面，电力负荷预测将发挥更大作用。
3.现有的电力负荷预测往往只是对指定区域内的用电点的数量进行统计，然后进行评估，这样的评估方式会使得评估结果存在较大的偶然性，从而使得评估结果与实际需求存在较大的偏差，从而使得在用电高峰期时，存在用电负荷不足的隐患，为此，现提供一种基于智能算法的负荷预测方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于智能算法的负荷预测方法。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于智能算法的负荷预测方法，包括以下步骤：
6.步骤一：设置所需要预测的台区范围，根据所设置的台区范围建立用电点布局模型图；
7.步骤二：获取台区范围内的用电点的历史用电数据，根据用电点的历史用电数据搭建台区综合用电变化图；
8.步骤三：获取台区用电点建设规划信息，根据用电点建设规划信息及台区综合用电变化图搭建台区电力负荷模型，并输出台区范围内的电力负荷值。
9.进一步的，在设置所需要预测的台区范围后，将所设置的台区范围划分为若干个子区域。
10.进一步的，所述台区范围的用电点布局模型图的建立过程包括：
11.建立二维平面坐标系，并将台区范围映射至二维平面坐标系上；将台区范围内所划分的若干个子区域映射至二维平面坐标系上，并获取每个子区域在二维平面坐标系上的坐标范围；
12.根据台区范围内的用电点的实际分布位置，在二维平面坐标系上进行标记；获取每个用电点在二维平面坐标系上的落点位置，根据用电点的落点位置获取用电点所属的子区域。
13.进一步的，所述台区范围内的用电点的历史用电数据的获取过程包括：
14.设置用电周期t，并记录用电周期t时间段内的日期以及时间线；
15.在每个用电点设置有计量表，通过计量表获取每个用电点在每个日期内对应的时间线的用电速度；
16.获取台区范围内的每个子区域在用电周期t时间段内的温度数据。
17.进一步的，所述台区综合用电变化图的搭建过程包括：
18.建立时间关于用电速度的二维坐标图，并根据每个用电点的计量表所获得的用电速度，生成对应用电点的用电速度变化曲线，并将用电速度变化曲线映射至时间关于用电速度的二维坐标图内；
19.在时间关于用电速度的二维坐标图内设置第一时间跨度区间，所述第一时间跨度区间由第一时间跨度轴和第二时间跨度轴组成；
20.建立时间关于温度的二维坐标图，并根据每个子区域的温度数据生成温度数据变化曲线；在时间关于温度的二维坐标图内设置第二时间跨度区间，所述第二时间跨度区间包括第三时间跨度轴和第四时间跨度轴；获取第二时间跨度轴与第四时间跨度轴的未来温度数据，并形成温度预测变化曲线；
21.获取在第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电点建设规划信息。
22.进一步的，所述第二时间跨度轴表示当前时刻，所述第一时间跨度轴为与第二时间跨度轴间隔时长为t的前一时刻；所述第三时间跨度轴对应的时刻与第一时间跨度轴对应的时刻一致，第四时间跨度轴为与第二时间跨度轴间隔时长为t的未来的时刻。
23.进一步的，所述台区电力负荷模型的建立过程包括：
24.获取每个用电点在第一时间跨度轴与第二时间跨度轴与用电速度变化曲线之间的面积，则所获得的面积即为用电点在第一时间跨度轴与第二时间跨度轴期间所消耗的用电量；
25.获取标号为i的子区域标号为j的用电点第一时间跨度轴与第二时间跨度轴期间的同比用电量，从而获得编号为i子区域的用电同比增长系数。
26.进一步的，根据所获得的第一时间跨度轴与第二时间跨度轴之间的用电影响系数；对第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电变化情况进行预测：
27.获取第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的预测温度数据变化曲线，并获取温度数据变化曲线中的最大温度值和最小温度值；
28.对所获得的温度数据进行环比，则获得在第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电影响系数的变动率。
29.进一步的，则根据第一时间跨度轴与第二时间跨度轴的用电量以及用电点建设规划信息，对第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电负荷值进行预测：
30.根据用电点建设规划信息中将要增加的用电点以及减少的用电点，获得标号为i的子区域内的总的用电点的数量，得到每个标号为i的子区域的预测用电量；则整个台区范围的用电负荷值为所有子区域的预测用电量的总和。
31.与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过对台区范围内不同的子区域分别进行未来t时长内的用电量的预测，然后再将所有子区域所获得的预测用电量进行整合，从而使得台区范围内的用电负荷值能够更加快速的被统计，相比较使用整体对台区范围内的所有用电点直接进行预测，将台区范围分解成若干个子区域进行用电负荷值的预测，能够降低预测误差，从而使得最终所获得的用电负荷值能够更加接近实际值。
附图说明
32.图1为本发明的流程图。
具体实施方式
33.如图1所示，一种基于智能算法的负荷预测方法，包括以下步骤：
34.步骤一：设置所需要预测的台区范围，根据所设置的台区范围建立用电点布局模型图；
35.步骤二：获取台区范围内的用电点的历史用电数据，根据用电点的历史用电数据搭建台区综合用电变化图；
36.步骤三：获取台区用电点建设规划信息，根据用电点建设规划信息及台区综合用电变化图搭建台区电力负荷模型，并输出台区范围内的电力负荷值。
37.需要进一步说明的是，在具体实施过程中，在设置所需要预测的台区范围后，将所设置的台区范围划分为若干个子区域，并将每个子区域进行标号，将子区域的标号记为i，i＝1，2，
……
，n，n为整数；
38.需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述台区范围的用电点布局模型图的建立过程具体包括：
39.建立二维平面坐标系，并将台区范围映射至二维平面坐标系上；将台区范围内所划分的若干个子区域映射至二维平面坐标系上，并获取每个子区域在二维平面坐标系上的坐标范围；
40.根据台区范围内的用电点的实际分布位置，在二维平面坐标系上进行标记；所述用电点包括住宅、企业以及单位等用电场所；
41.获取每个用电点在二维平面坐标系上的落点位置，根据用电点的落点位置获取用电点所属的子区域；
42.将标号为i的子区域内的用电点标记为j，j＝1，2，
……
，m，m＞0，且为整数；
43.在每个子区域的范围内设置用电节点，通过用电节点对每个子区域内的所有用电点的用电量进行统计；
44.需要进一步说明的是，在具体实施过程，所述用电节点所统计的用电量包括每个用电点所消耗的用电量以及线路损耗。
45.需要进一步说明的是，在具体实施过程中，台区范围内的用电点的历史用电数据的获取过程包括：
46.设置用电周期t，并记录用电周期t时间段内的日期以及时间线；
47.在每个用电点设置有计量表，通过计量表获取每个用电点在每个日期内对应的时间线的用电速度，并将标号为i的子区域内编号为j的计量表在用电周期t时间段内的历史用电速度标记为v
ij
；
48.获取台区范围内的每个子区域在用电周期t时间段内的温度数据，并将每个子区域的温度数据记为wdi；
49.所述台区综合用电变化图的搭建过程包括：
50.建立时间关于用电速度的二维坐标图，并根据每个用电点的计量表所获得的用电速度，生成对应用电点的用电速度变化曲线，并将用电速度变化曲线映射至时间关于用电速度的二维坐标图内；
51.在时间关于用电速度的二维坐标图内设置第一时间跨度区间，所述第一时间跨度区间的时长为t，所述第一时间跨度区间由第一时间跨度轴和第二时间跨度轴组成，所述第
二时间跨度轴表示当前时刻，所述第一时间跨度轴为与第二时间跨度轴间隔时长为t的前一时刻；
52.建立时间关于温度的二维坐标图，并根据每个子区域的温度数据生成温度数据变化曲线，并将温度数据变化曲线映射至时间关于温度的二维坐标图内；在时间关于温度的二维坐标图内设置第二时间跨度区间，所述第二时间跨度区间包括第三时间跨度轴和第四时间跨度轴，所述第三时间跨度轴对应的时刻与第一时间跨度轴对应的时刻一致，第四时间跨度轴为与第二时间跨度轴间隔时长为t的未来的时刻；
53.获取第二时间跨度轴与第四时间跨度轴的未来温度数据，并形成温度预测变化曲线；
54.获取在第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电点建设规划信息，所述用电点建设规划信息包括将要增加的用电点以及减少的用电点，分别将增加的用电点以及减少的用电点进行标号，记为zj和js，其中zj≥0，js≥0，且zj和js为整数；
55.所述台区电力负荷模型的建立过程具体包括：
56.获取每个用电点在第一时间跨度轴与第二时间跨度轴与用电速度变化曲线之间的面积，则所获得的面积即为用电点在第一时间跨度轴与第二时间跨度轴期间所消耗的用电量，将标号为i的子区域内标号为j的用电点在第一时间跨度轴与第二时间跨度轴期间所消耗的用电量标记为yd
ij
；
57.获取标号为i的子区域标号为j的用电点第一时间跨度轴与第二时间跨度轴期间的同比用电量，并将同比用电量标记为tyd
ij
；
58.则获取编号为i子区域的用电同比增长系数zdi，其中
59.其中fhi为标号为i的子区域对应的用电影响系数，xsi为标号为i的子区域的线路损耗用电量；
60.需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述用电影响系数取决于子区域的温度数据，用电影响系数的具体获得过程包括：
61.设置基准温度值，将基准温度值标记为a，设置温差阈值，并将温差阈值标记为wc；
62.获取标号为i温度数据变化曲线，并根据温度数据变化曲线，获取第一时间跨度轴与第二时间跨度轴之间的平均温度，将平均温度标记为pwi；
63.则fhi＝|pw
i-a|/wc b；其中b为节假日的用电纠正系数，且b＜0；
64.需要进一步说明的是，在具体实施过程中，当子区域范围内的温度过高或过低时，则对应的用电节点会使用制冷或制热设备，从而使得用电量增加，而在常温状态下，温度对用电量的影响则相对较小。
65.需要进一步说明的是，在具体实施过程中，根据所获得的第一时间跨度轴与第二时间跨度轴之间的用电影响系数fhi；对第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电变化情况进行预测，具体过程包括：
66.获取第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的预测温度数据变化曲线，并获取温度数据变化曲线中的最大温度值和最小温度值，分别标记为yc
max
和yc
min
；
67.对所获得的温度数据进行环比，则获得在第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电影响系数的变动率bd＝fhi/([(|yc
max
| |yc
min
|)-2a]/wc b)；
[0068]
则根据第一时间跨度轴与第二时间跨度轴的用电量以及用电点建设规划信息，对第二时间跨度轴与第四时间跨度轴之间的用电负荷值进行预测，具体过程包括：
[0069]
获取用电点建设规划信息中将要增加的用电点以及减少的用电点，分别将增加的用电点zj以及减少的用电点js；
[0070]
则标号为i的子区域内的总的用电点的数量为zjyi，zjyi＝m zj-js；
[0071]
则每个获得标号为i的子区域的预测用电量为ycyi＝yd
ij
*(m/zjyi)*bd；
[0072]
则整个台区范围的用电负荷值为所有子区域的预测用电量的总和，从而获得该台区范围内的用电负荷值。
[0073]
通过对台区范围内不同的子区域分别进行未来t时长内的用电量的预测，然后再将所有子区域所获得的预测用电量进行整合，从而使得台区范围内的用电负荷值能够更加快速的被统计，相比较使用整体对台区范围内的所有用电点直接进行预测，将台区范围分解成若干个子区域进行用电负荷值的预测，能够降低预测误差，从而使得最终所获得的用电负荷值能够更加接近实际值。
[0074]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。