[发明专利]一种含多源电网中长期负荷预测方法

说明书

本发明属于电力系统中长期负荷预测领域，特别涉及一种含多源电网中长期负荷预测装置及方法。它是在装置箱内设有双CPU单元、GPRS通信单元、存储单元、人机交互单元和电源单元；其中，双CPU单元分别与GPRS通信单元、人机交互单元、电源单元、存储单元相连接；并通过电源单元供电。本发明能客观地反映各因素与预测结果的关系，建立高维特征空间；从中提取并组合优化出最具有判别能力的低维特征，最大化避免产生过度学习，提高算法效率，使负荷预测过程更加快速有效，利于提高含多源电网中长期负荷预测准确度，进而调整该电网中各个发电区域的配合，进行电网潮流调度，使该地区电网的总体发电水平能够支撑未来地区负荷的总体需要。

技术领域

本发明属于电力系统中长期负荷预测领域，特别涉及一种含多源电网中长期负荷预测装置及方法。

背景技术

目前，我国处于大力发展新能源阶段，网架处于快速发展建设期，电网负荷需求总量是城市电网规划的基础工作，它决定了未来城市对电力的需求量和未来城市电网的供电容量，其精度的高低直接影响着电网规划质量的优劣。因此，负荷需求总量的预测成为电网建设中的主要环节之一。

现有技术多采用基于学习训练的预测方法来预测电网在某一时期的负荷需求总量，然而，目前所采用的方法普遍存在预测不准确的问题。这一类预测方法中，核心环节是学习器的训练，为了保证预测的计算速度，多采用弱分类的方法构造学习器，而弱分类器对于样本特征的分类可能存在错误的判断，造成错误学习。由于中长期负荷需求受到电网运行方式、电源组成、负荷类型、地区经济发展程度、行政规划等等诸多因素影响，其因素特征普遍缺乏显著性与规律性，导致目前的诸多预测方法错误学习情况比较严重，并不能准确地适用于中长期负荷需求预测问题。

截止目前，对于中长期负荷预测问题主要采用智能学习算法、灰色系统理论、专家系统、支持向量机等方法，没有针对考虑大量新能源接入电网的预测方法和独立装置，仅仅将大量历史数据进行无差别化输入计算，没有对指定电网(含多源电网)中中长期负荷预测影响因素进行分析甄选，结果误差大，可信度低。同时，由于中长期负荷预测计算所需基础数据量大，电网规划部门获取预测结果工作量繁重，因此设计出针对考虑大量新能源接入电网的含多源电网中长期负荷预测方法和装置的工作显得极其重要。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种含多源电网中长期负荷预测装置及方法。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种含多源电网中长期负荷预测方法，是由一种含多源电网中长期负荷预测装置实现的，该装置，是在装置箱内设有双CPU单元、GPRS通信单元、存储单元、人机交互单元和电源单元；其中，双CPU单元分别与GPRS通信单元、人机交互单元、电源单元、存储单元相连接；并通过电源单元供电。

所述的人机交互单元：用于获取地区经济类数据和气象数据，其中，经济类数据包括：人口总数、第二产业总值、国民生产总值、居民消费水平和平均电价；气象数据包括：年平均日照时间，年平均风速；

所述的双CPU单元：用于将总人口数、第二产业总值、国民生产总值、居民消费水平、平均电价、新能源实际投产量、新能源新增投产量、年平均日照时间、年平均风速、当年负荷峰值、当年负荷谷值、全年用电总量这些地区因素进行影响强度分析，挖掘不同年份、不同类型的数据之间的关系，对当年的某地区电网的全年负荷需求总值进行预测；

所述的GPRS通信单元：用于从调度中心获取新能源投机投产量、新能源新增投产量、当年负荷峰值、当年负荷谷值、全年用电总量这些运行数据，并输入至双CPU单元进行计算；所述的调度中心，即电网调度中心数据服务器，为预测装置提供新能源实际投产量、新能源新增投产量、当年负荷峰值、当年负荷谷值、全年用电总量这些电网运行历史数据，并获取该地区负荷预测结果数据；