[发明专利]一种划分季节属性的电力负荷拆分方法有效
申请号: | 201811343118.9 | 申请日: | 2018-11-13 |
公开(公告)号: | CN109670670B | 公开(公告)日: | 2022-12-27 |
发明(设计)人: | 胡桐月;奚培锋;张少迪;方文;鞠晨 | 申请(专利权)人: | 上海电器科学研究所(集团)有限公司;上海电器科学研究院 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00 |
代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人: | 翁若莹;柏子雵 |
地址: | 200063 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 划分 季节 属性 电力 负荷 拆分 方法 | ||
本发明涉及一种划分季节属性的电力负荷拆分方法,其特征在于,以逐时气象数据为季节划分依据,确定一套直观的季节属性判定规则对采暖季,过渡季和制冷季进行重新划分,全面地考虑气象参数对负荷的影响,包括温度、相对湿度、风速,以及空气焓值。本发明的优点和积极效果是:避免了传统的度日数法对季节属性的笼统划分,采用了加权的季节属性方法,使得供热、制冷和过渡季的划分更为合理和明确,之后进行负荷拆分的基准更准确;将负荷拆分成基于过渡季平均的基础负荷和由于供热或制冷产生的气象敏感负荷,再分别进行处理和预测,更突出了负荷的不同特性的关系,也容易从复杂的负荷曲线包含成分中找到规律,得到更精确的预测结果。
技术领域
本发明涉及一种划分季节属性的电力负荷拆分方法,研究对象为建筑楼宇电 力负荷,拆分后的电力负荷特征明显,可提高建筑负荷的预测精度。
背景技术
随着智能算法和机器学习的发展,基于有效的算法对城区电力负荷进行准确 预测,对指导城区负荷电力管理以及节能策略等具有重要意义。不同的用户类型 具有不同的用电特性,例如办公建筑较为密集的用电负荷发生在工作日的7点至 18点,商业建筑的用电能耗则主要集中在每天的8点至21点,第二产业用电则 根据工艺和排班制的不同呈现出不同的用电特性且相较办公商业建筑变化较为 平缓。再将负荷自上而下拆分,负荷又可看作不同类型用户下各个分项能耗的累 加,如照明负荷、设备负荷、空调负荷等。而影响各类分项能耗变化趋势的主要 因素又不尽相同,例如空调负荷主要受天气因素影响,而照明负荷可受作息时间, 日照时长及强度等影响。所以在分析各类分项能耗总和时,其变化特性是受多方 面较为复杂的因素综合作用的结果。
因此,如果不能充分考虑负荷的影响因素,以及对负荷进行合理地拆分,预 测的精度和泛化性会受到影响,以致不能得到较为精确的预测结果。
发明内容
本发明的目的是提供一种综合考虑负荷影响因素和合理拆分负荷手段的综 合算法,来获得更高精度的预测结果。
为了达到上述目的,本发明的技术方案是提供了一种划分季节属性的电力负 荷拆分方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步、按照目标区域一年内的温度变化,将一年的月份划分为采暖季、制 冷季及过渡季,依据人体热舒适指标确认过渡季中有效温度符合人体热舒适指标 的时间段,将该时间段定义为完全过渡季,过渡季中除完全过渡季外的时间段为 不完全过渡季,为采暖季、制冷季及完全过渡季分别赋予不同的季节属性值,其 中:在采暖季,目标区域的空调系统供暖;在制冷季,目标区域的空调系统制冷;
第二步、收集历史的采暖季、制冷季及完全过渡季的逐时数据形成训练数据 集,逐时数据包括有效温度、空气焓值,含湿量和露点温度,有效温度、空气焓 值,含湿量和露点温度为4个输入变量;
第三步、拟合决策树,将训练数据集输入拟合后的决策树,训练数据集的4 个输入变量作为4个属性值对决策树进行训练;
第四步、将不完全过渡季的逐时有效温度、空气焓值,含湿量和露点温度输 入第三步训练后的决策树,得到不完全过渡季的逐时供热制冷属性;
第五步、将不完全过渡季内每一天的逐时供热制冷属性进行加权平均得到不 完全过渡季内每一天的季节属性,将计算得到的季节属性与第一步设置的季节属 性值相比较,将不完全过渡季内每一天判断为采暖季或制冷季;
第六步、将目标区域的负荷拆分为基础负荷和气象敏感负荷,其中,供暖季 和制冷季的基础负荷由已发生的临近的完全过渡季逐时负荷加权平均得到,对于 气象敏感负荷,则判断当日季节属性,若为采暖季或制冷季,即用当日负荷减去 基础负荷部分,多出部分即为气象敏感负荷。
优选地,所述有效温度的计算公式为:
式中:ET为有效温度,T为干球温度,RH为相对湿度,V为风速。
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