[发明专利]用于电力系统的负荷预测系统有效
申请号: | 201510846834.9 | 申请日: | 2015-11-26 |
公开(公告)号: | CN105528669B | 公开(公告)日: | 2019-07-16 |
发明(设计)人: | 孙昕;李伟;刘凤成;舒彬;吕阳;娄奇鹤;张欣;张凯;管轶众 | 申请(专利权)人: | 国网北京市电力公司;国家电网公司;北京电力经济技术研究院;国网数通(北京)科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 韩建伟;张永明 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 电力系统 负荷 预测 系统 | ||
1.一种用于电力系统的负荷预测系统,其特征在于,包括:
数据接入设备,与电网业务设备连接,用于通过所述电网业务设备获取电网在预设时间段内的业务数据和环境数据;
数据总线,通过防火墙与所述数据接入设备连接;
服务器集群,与所述数据总线连接,用于保存所述业务数据和所述环境数据;
数据库防泄漏设备,通过所述数据总线与所述服务器集群连接,用于对所述服务器集群所存储的数据进行加密,还用于扫描所述服务器集群的漏洞;
数据处理服务器,通过所述数据总线与所述服务器集群连接,用于按照预设算法分别对所述业务数据和所述环境数据进行处理,得到负荷预测数据;
前置服务器,通过所述数据总线与所述数据处理服务器连接,用于存储所述数据处理服务器需要处理的所述业务数据和所述环境数据,还用于存储所述数据处理服务器在进行处理的过程中和处理后所得到的数据。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述服务器集群包括:
光电交换机和多个存储服务器,所述多个存储服务器通过所述光电交换机互联,所述多个存储服务器上设置有用于存储数据的分布式数据库。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
网络入侵检测设备,与所述数据接入设备连接,用于实时检测经由所述数据接入设备的数据传输行为。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
备份服务器,所述备份服务器通过所述数据总线与所述服务器集群连接,用于实时备份存储在所述服务器集群中的数据。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,所述系统还包括:
业务运行保障设备,所述业务运行保障设备通过所述数据总线分别与所述服务器集群、所述备份服务器、所述前置服务器以及所述数据处理服务器连接,用于监控所述服务器集群、所述备份服务器、所述前置服务器以及所述数据处理服务器的运行状况和数据完整性。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述业务数据包括PMS数据、GIS数据、营销台账数据、自动化运行数据以及表计负荷数据,所述环境数据包括气象数据。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器包括:
增量计算模块,用于执行增量计算,其中,所述增量计算包括计算当前获取到的所述PMS数据与前一次获取到的所述PMS数据之间的差值,得到PMS差值数据,计算当前获取到的所述GIS数据与前一次获取到的所述GIS数据之间的差值,得到GIS差值数据,以及计算当前获取到的所述营销台账数据与前一次获取到的所述营销台账数据之间的差值,得到营销台账差值数据;
汇聚计算模块,用于对所述自动化运行数据和所述表计负荷数据分别进行汇聚计算,其中,所述汇聚计算包括计算多次获取到的所述自动化运行数据的总和和多次获取到的所述表计负荷数据的总和。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器还包括:
第一预测模块,与所述增量计算模块连接,用于按照所述预设算法对所述PMS差值数据、所述GIS差值数据以及所述营销台账差值数据进行处理,得到第一负荷预测子数据,其中,所述预设算法包括专家预测算法、趋势外推算法、回归预测算法、优先组合预测算法、单耗算法、弹性系数算法、时间序列算法以及小波分析预测算法中的至少之一。
9.根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器还包括:
第二预测模块,与所述汇聚计算模块连接,用于按照所述预设算法对所述自动化运行数据的总和和所述表计负荷数据的总和进行处理,得到第二负荷预测子数据,其中,所述预设算法包括回归预测算法、优先组合预测算法、时间序列算法、小波分析预测算法、人工智能预测算法、聚类预测算法、决策树算法以及神经元推理算法中的至少之一。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述数据处理服务器还包括:
加权处理模块,分别与所述第一预测模块和所述第二预测模块连接,用于根据所述气象数据分别确定所述第一负荷预测子数据和所述第二负荷预测子数据的加权比例,并根据所述第一负荷预测子数据、所述第一负荷预测子数据对应的加权比例、所述第二负荷预测子数据以及所述第二负荷预测子数据对应的加权比例计算所述负荷预测数据。
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