一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统的制作方法

本发明涉及电力系统，具体为一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统。

背景技术：

1、电力是以电能作为动力的能源。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。上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。电力负荷，又称“用电负荷”。电能用户的用电设备在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和，称为用电负荷。

2、随着经济的快速发展，电力相关系统的重要性与日俱增，普通电力分析系统在对相关负荷进行预测时，基本都是依靠老旧的历史存档数据进行分析，缺乏对于相关电力数据的全面收集和验证，分析和预测结果准确性较差。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，解决了普通电力分析系统在对相关负荷进行预测时，基本都是依靠老旧的历史存档数据进行分析，缺乏对于相关电力数据的全面收集和验证，分析和预测结果准确性较差的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，包括电力分析预测系统，所述电力分析预测系统和评价数据传输平台、电力数据比较模块和电力数据验证模块实现双向连接，所述评价数据传输平台的输入端与电力相关数据获取模块的输出端电性连接，所述电力数据比较模块和反馈数据收集模块实现双向连接，所述电力分析预测系统的输出端与报警模块的输入端电性连接，所述电力分析预测系统与登录模块实现双向连接，所述登录模块与预测结果输出模块实现双向连接，所述电力相关数据获取模块包括电力数据抽样采集模块、用户单体数据采集模块、供电总体数据采集模块和发电数据独立采集模块，所述电力数据抽样采集模块的输入端与用户单体数据采集模块的输出端电性连接，所述用户单体数据采集模块的输入端与供电总体数据采集模块的输出端电性连接，所述供电总体数据采集模块的输入端与发电数据独立采集模块的输出端电性连接。

3、优选的，所述电力数据比较模块包括历史数据对比模块、即时数据对比模块、数据自动对比模块和无效数据对比模块。

4、优选的，所述历史数据对比模块的输入端与即时数据对比模块的输出端电性连接，所述即时数据对比模块的输入端与数据自动对比模块的输出端电性连接，所述数据自动对比模块的输入端与无效数据对比模块的输出端电性连接。

5、优选的，所述反馈数据收集模块包括初阶反馈数据收集模块、高阶反馈数据收集模块、反馈数据验证模块和反馈数据匹配模块。

6、优选的，所述初阶反馈数据收集模块和高阶反馈数据收集模块的输出端与反馈数据验证模块的输入端电性连接，所述反馈数据验证模块的输出端与反馈数据匹配模块的输入电性连接。

7、优选的，所述电力数据验证模块包括数据精准性验证模块、数据保密性验证模块、数据时效性验证模块和验证数据重组模块。

8、优选的，所述数据精准性验证模块的输入端与数据保密性验证模块的输出端电性连接，所述数据保密性验证模块的输入端与数据时效性验证模块的输出端电性连接，所述数据精准性验证模块、数据保密性验证模块和数据时效性验证模块的输出端与验证数据重组模块的输入端电性连接。

9、有益效果

10、本发明提供了一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统。与现有技术相比具备以下有益效果：

11、(1)、该多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，通过电力相关数据获取模块包括电力数据抽样采集模块、用户单体数据采集模块、供电总体数据采集模块和发电数据独立采集模块，电力数据抽样采集模块的输入端与用户单体数据采集模块的输出端电性连接，用户单体数据采集模块的输入端与供电总体数据采集模块的输出端电性连接，供电总体数据采集模块的输入端与发电数据独立采集模块的输出端电性连接，通过电力相关数据获取模块的设置，系统能够通过对数据的分布均衡采样，并且对用户单体、总体和发电相关数据进行同时抽样，快速精确的分析出有效数据的分布情况以及相关电力数据的具体变化，避免使用过期历史数据对未来变化进行预测，提高后续电力用量预测的精确性。

12、(2)、该多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，通过电力数据比较模块包括历史数据对比模块、即时数据对比模块、数据自动对比模块和无效数据对比模块，历史数据对比模块的输入端与即时数据对比模块的输出端电性连接，即时数据对比模块的输入端与数据自动对比模块的输出端电性连接，数据自动对比模块的输入端与无效数据对比模块的输出端电性连接，反馈数据收集模块包括初阶反馈数据收集模块、高阶反馈数据收集模块、反馈数据验证模块和反馈数据匹配模块，初阶反馈数据收集模块和高阶反馈数据收集模块的输出端与反馈数据验证模块的输入端电性连接，反馈数据验证模块的输出端与反馈数据匹配模块的输入电性连接，通过电力数据比较模块的设置，通过对各种历史数据和即时数据的对比分析，在预测时能够及时剔除老旧错误的历史数据和部分探测失误的即时数据，进一步提高了相关电力数据的精确性和可靠性，通过反馈数据收集模块的设置，对相关数据的全面收集，能够及时避免有效数据的遗漏，并且通过反馈数据的综合匹配，进一步验证相关预测的精准程度。

13、(3)、该多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，通过电力数据验证模块包括数据精准性验证模块、数据保密性验证模块、数据时效性验证模块和验证数据重组模块，数据精准性验证模块的输入端与数据保密性验证模块的输出端电性连接，数据保密性验证模块的输入端与数据时效性验证模块的输出端电性连接，数据精准性验证模块、数据保密性验证模块和数据时效性验证模块的输出端与验证数据重组模块的输入端电性连接，通过电力数据验证模块的设置，系统能够通过对相关数据的进行检验验证，避免系统因为使用错误数据导致的预测全面失败，并且能够大幅提高相关预测工作的可靠性，另外该验证模块工作逻辑清晰，结果十分明确。

技术特征：

1.一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，包括电力分析预测系统(1)，其特征在于：所述电力分析预测系统(1)和评价数据传输平台(2)、电力数据比较模块(3)和电力数据验证模块(4)实现双向连接，所述评价数据传输平台(2)的输入端与电力相关数据获取模块(5)的输出端电性连接，所述电力数据比较模块(3)和反馈数据收集模块(6)实现双向连接，所述电力分析预测系统(1)的输出端与报警模块(7)的输入端电性连接，所述电力分析预测系统(1)与登录模块(8)实现双向连接，所述登录模块(8)与预测结果输出模块(9)实现双向连接，所述电力相关数据获取模块(5)包括电力数据抽样采集模块(51)、用户单体数据采集模块(52)、供电总体数据采集模块(53)和发电数据独立采集模块(54)，所述电力数据抽样采集模块(51)的输入端与用户单体数据采集模块(52)的输出端电性连接，所述用户单体数据采集模块(52)的输入端与供电总体数据采集模块(53)的输出端电性连接，所述供电总体数据采集模块(53)的输入端与发电数据独立采集模块(54)的输出端电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，其特征在于：所述电力数据比较模块(3)包括历史数据对比模块(31)、即时数据对比模块(32)、数据自动对比模块(33)和无效数据对比模块(34)。

3.根据权利要求2所述的一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，其特征在于：所述历史数据对比模块(31)的输入端与即时数据对比模块(32)的输出端电性连接，所述即时数据对比模块(32)的输入端与数据自动对比模块(33)的输出端电性连接，所述数据自动对比模块(33)的输入端与无效数据对比模块(34)的输出端电性连接。

4.根据权利要求1所述的一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，其特征在于：所述反馈数据收集模块(6)包括初阶反馈数据收集模块(61)、高阶反馈数据收集模块(62)、反馈数据验证模块(63)和反馈数据匹配模块(64)。

5.根据权利要求4所述的一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，其特征在于：所述初阶反馈数据收集模块(61)和高阶反馈数据收集模块(62)的输出端与反馈数据验证模块(63)的输入端电性连接，所述反馈数据验证模块(63)的输出端与反馈数据匹配模块(64)的输入电性连接。

6.根据权利要求1所述的一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，其特征在于：所述电力数据验证模块(4)包括数据精准性验证模块(41)、数据保密性验证模块(42)、数据时效性验证模块(43)和验证数据重组模块(44)。

7.根据权利要求6所述的一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，其特征在于：所述数据精准性验证模块(41)的输入端与数据保密性验证模块(42)的输出端电性连接，所述数据保密性验证模块(42)的输入端与数据时效性验证模块(43)的输出端电性连接，所述数据精准性验证模块(41)、数据保密性验证模块(42)和数据时效性验证模块(43)的输出端与验证数据重组模块(44)的输入端电性连接。

技术总结本发明公开了一种多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，包括电力分析预测系统，所述评价数据传输平台的输入端与电力相关数据获取模块的输出端电性连接，电力数据比较模块和反馈数据收集模块实现双向连接，电力分析预测系统的输出端与报警模块的输入端电性连接，本发明涉及电力系统技术领域。该多因素影响的全周期电力负荷分析与预测系统，通过电力相关数据获取模块的设置，系统能够通过对数据的分布均衡采样，并且对用户单体、总体和发电相关数据进行同时抽样，快速精确的分析出有效数据的分布情况以及相关电力数据的具体变化，避免使用过期历史数据对未来变化进行预测，提高后续电力用量预测的精确性。技术研发人员：刘卫新,张晓磊,庄亚杰,杨吉军,张引引,刘士扬,丁杨,王浩,王阳,陈唯一,王添乐受保护的技术使用者：国网新疆电力有限公司电力科学研究院技术研发日：技术公布日：2024/12/2