[发明专利]电力负荷概率的获取方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及电力领域，具体而言，涉及一种电力负荷概率的获取方法及装置。

背景技术

电力负荷预测是电力部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定特性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保障社会的正常生产和生活。

电力负荷预测如按照时间分类，则分为短期负荷预测和长期负荷预测。短期负荷预测主要是指预测未来几十小时到几天的电力负荷，短期负荷预测的研究已有很长的历史，主要的研究方法有：回归分析法、时间序列法、相似日法、卡尔曼滤波法、指数平滑法等。上述方法都是基于现有历史数据，建立预测模型，对未来时刻或时段内的负荷值进行预测，因此，历史数据信息的可靠性和预测模型是影响短期负荷预测精度的主要因素。

而对于长期负荷的预测，因为时间跨度大，模型建立较为困难，目前的研究方法并不完善，与实际负荷的误差也较大。在电力公司实际生产中，未来几年的负荷预测至关重要，它直接影响到调度方式的计算，以及未来电网的安全和经济运行，尤其是未来一年的负荷预测。根据某个地区天气的实际情况，实际负荷预测中，对第二年度夏期间的负荷会给出“凉夏”、“常夏”和“酷夏”三档负荷，从而对未来一年的系统运行计算进行指导。但是，现有的最大负荷预测中，只给出了未来一年的“凉夏”、“常夏”、和“酷夏”的三档负荷，而并未给出具体发生上述三档负荷的概率。一般来说，三档的负荷之间的负荷跨度较大，实际工作人员对三档负荷的重点选择基本基于近几年的“自身感受”，而无法通过科学的方法确定三档负荷情况出现的概率。综上，现有技术中存在获取电力负荷概率的准确度较低的技术问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种电力负荷概率的获取方法及装置，以至少解决现有技术中获取电力负荷概率的准确度较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电力负荷概率的获取方法，该方法包括：获取目标电网所在区域的历史气候数据；根据预设概率模型对上述历史气候数据进行数据模拟处理，得到处理结果；判断上述处理结果是否符合预设检测条件；若确定上述处理结果符合上述预设检测条件，则根据上述预设概率模型得到上述目标电网所在区域的电力负荷的负荷概率。

进一步地，上述根据预设概率模型对上述历史气候数据进行数据模拟处理，得到处理结果包括：获取上述历史气候数据中任意一个温度值对应的温度变化图；根据上述温度变化图确定上述温度值的概率分布函数；根据上述预设概率模型对上述概率分布函数进行数据模拟处理，得到上述温度值的均值和方差。

进一步地，上述判断上述处理结果是否符合预设检测条件包括：判断上述温度值的均值和方差是否满足预设斯米尔诺夫拟合条件。

进一步地，上述根据上述预设概率模型得到上述目标电网所在区域的电力负荷的负荷概率包括：根据上述预设概率模型得到上述目标电网所在区域的电力负荷在不同预设时间段的负荷概率。

进一步地，上述方法还包括：根据上述目标电网所在区域的电力负荷的负荷概率控制上述目标电网运行。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电力负荷概率的获取装置，该装置包括：第一获取单元，用于获取目标电网所在区域的历史气候数据；处理单元，用于根据预设概率模型对上述历史气候数据进行数据模拟处理，得到处理结果；判断单元，用于判断上述处理结果是否符合预设检测条件；第二获取单元，用于若确定上述处理结果符合上述预设检测条件，则根据上述预设概率模型得到上述目标电网所在区域的电力负荷的负荷概率。

进一步地，上述处理单元包括：第一获取子单元，用于获取上述历史气候数据中任意一个温度值对应的温度变化图；确定子单元，用于根据上述温度变化图确定上述温度值的概率分布函数；处理子单元，用于根据上述预设概率模型对上述概率分布函数进行数据模拟处理，得到上述温度值的均值和方差。

进一步地，上述判断单元包括：判断子单元，用于判断上述温度值的均值和方差是否满足预设斯米尔诺夫拟合条件。

进一步地，上述第二获取单元包括：第二获取子单元，用于根据上述预设概率模型得到上述目标电网所在区域的电力负荷在不同预设时间段的负荷概率。

进一步地，上述装置还包括：控制单元，用于根据上述目标电网所在区域的电力负荷的负荷概率控制上述目标电网运行。