[发明专利]一种电网负荷的预测和调控方法

说明书

技术领域

本发明涉及电网负荷调控技术领域，特别是指一种电网负荷的预测和调控方法。

背景技术

随着我国经济的蓬勃发展，各地都兴建起了规模化的产业园区。规模化的现代化工业园区供电的特点是：用电负荷大，规模化企业的用电功率都在几千千瓦以上，一个大型工业园区的用电总功率可达到数万千瓦的量级；电力设备复杂，工业用电需要大量的专线变电、配电设施与配套电网，因此维修和维护成本也十分高昂；对电网可靠性要求高，企业的电力供应一旦出现问题将影响生产，甚至可能造成设备损坏的后果，给企业带来巨大的经济损失。

针对工业园区的电力需求，需要在企业入驻生产前规划好用电计划，审核用电负荷是否与电力设施匹配，保证电力设备不过载。然而，在实际生产过程中，不可避免的还是会出现超计划用电的情况，这给稳定生产带来了极大风险。其中一种情况是，园区内员工的生活用电的需求由于某些外因突然出现高峰，比如高温天气空调的集中使用导致的用电高峰。

由此可见，电网负荷预测对于电网负荷调节具有重要意义。目前，现有技术中所使用的主流的电量预测方法有：回归分析预测法(包括线性回归和非线性回归类方法)，时间序列预测法，灰色预测法，神经网络预测法等。

但是，现有技术中的电网负荷预测方法(例如，以回归类方法为例)一般都具有计算量庞大，实时性欠佳等缺点，因此难以对电网的负荷进行较好的预测。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种电网负荷的预测和调控方法，从而可以对工业用户用电负荷进行较好的预测，在用电高峰出现前及时调节电器功率以缓解电网负荷。

基于上述目的本发明提供了一种电网负荷的预测和调控方法，该方法包括：

采集所有被测用电设备在预设时间段内的用电量数据；

建立条件随机场模型，并将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件概率分布函数；

根据所述用电量的条件概率分布函数和当前用电量，预测下一预测时间段的预期用电量和是否出现用电高峰；

当预测到将出现用电高峰时，根据预设用电策略对用户的用电行为进行干预，降低用电量。

较佳的，所述将所采集的用电量数据作为训练样本估计得到用电量的条件概率分布函数包括：

对条件随机场模型进行初始化设置；

将所采集的用电量数据作为训练样本输入初始化设置后的条件随机场模型中进行迭代计算，并使用最大似然参数估计算法估算得到所述特征权重参数λ的值，从而得到用电量的条件概率分布函数。

较佳的，所述用电量的条件概率分布函数为：

其中，p(y|x,λ)为用电量的条件概率分布函数，x为当前用电量，y为预期用电量，λ为特征权重参数，Z(x)为归一化因子，f为特征向量。

较佳的，所述对条件随机场模型进行初始化设置包括：

将特征权重参数λ的初始值设置为0。

较佳的，所述预测下一预测时间段是否出现用电高峰包括：

预先设置用电量阈值P_a和用电量高峰的概率阈值P_t；

根据所述用电量的条件概率分布函数计算预期用电量的取值大于P_a的概率；

当预期用电量的取值大于P_a的概率大于或等于用电量高峰的概率阈值P_t时，判断下一预测时间段内将出现用电高峰。

从上面所述可以看出，由于在本发明中的电网负荷的预测和调控方法中，使用了条件随机场理论对数量庞大的家庭用户用电设备建立数学模型，并以此预测居民总用电量的趋势，通过预测用电高峰的发生，提前采取措施合理调节电量使用，以达到削减高峰、平衡电力供需关系的目的，从而可以利用智能家居的自动控制技术在预期的用电高峰出现前及时调节电器功率以达到缓解电网负荷的目的，因此比现有技术中的其他预测和调控方法具有更高的准确性和实时性，并结合智能家居技术，能够在不影响现有电网运营的情况下快速有效的调节电网负荷。

附图说明

图1为本发明实施例中的电网负荷的预测和调控方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中的电网负荷的预测和调控方法的效果示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本实施例提供了一种电网负荷的预测和调控方法。