[发明专利]一种智能园区需求侧短期负荷预测方法及其装置

说明书

本发明涉及一种智能园区需求侧短期负荷预测方法及其装置，该方法包括以下步骤：采集园区一天24小时的用电负荷数据；使用时间序列模型拟合园区一天24小时的用电负荷，得到用电负荷拟合值及训练好的时间序列模型；将用电负荷拟合值与实际值对比，计算平均相对误差并根据平均相对误差验证训练好的时间序列模型；用训练好的时间序列模型预测一天之后的用电负荷情况。本发明在已采集到的历史负荷数据的基础上，全面分析影响负荷波动的时间因素，采用时间序列模型对其建模分析预测智能园区短期负荷走势，从而为园区电网调度制定发、供电计划提供参考依据，对系统实现资源调控、保证电能供求平衡、保证电能质量有重要的作用。

技术领域

本发明属于智能电网技术领域，尤其是一种智能园区需求侧短期负荷预测方法及其装置。

背景技术

园区的用电负荷预测是电力系统规划中的重要环节，而电力负荷预测需要解决的是由电能无法大规模存储带来的电能供求平衡问题，进而保证供电质量。随着电力能量管理系统(EMS)的发展，短期负荷预测已经成为EMS的必要环节之一，为保障电力系统的安全经济运行提供支持，其主要用于优化机组启停、水电计划、水火电协调和交换功率计划。通过对短期电力负荷的精确预测，可以为电网调度制定发、供电计划提供参考依据，并保障电网中的电能供需平衡，对估计电能的生产、输送、分配和销售都能提供数据支持，使电力系统能制定更经济、合理的发、用电方案，实现能源管控，节能减排的目标。如何对园区需求侧短期负荷预测进行精确预测是目前迫切需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种设计合理且预测准确的智能园区需求侧短期负荷预测方法及其装置。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种智能园区需求侧短期负荷预测方法，包括以下步骤：

步骤1：采集园区一天24小时的用电负荷数据；

步骤2：使用时间序列模型拟合园区一天24小时的用电负荷，得到用电负荷拟合值及训练好的时间序列模型；

步骤3：将步骤2得到的用电负荷拟合值与实际值对比，计算平均相对误差并根据平均相对误差验证训练好的时间序列模型；

步骤4：利用步骤2训练好的时间序列模型预测一天之后的用电负荷情况。

进一步，所述步骤2使用时间序列模型拟合园区一天24小时的用电负荷。

进一步，所述步骤2使用的时间序列模型为：

式中，分别为一次指数平滑、二次指数平滑以及三次指数平滑t时刻的用电负荷拟合值，α为平滑系数，分别为一次指数平滑、二次指数平滑以及三次指数平滑t-1时刻的用电负荷拟合值。

进一步，所述平滑系数α的取值为0.1～0.3。

进一步，所述步骤3中的平均相对误差按照如下公式计算：

式中，为三次指数平滑t时刻的用电负荷拟合值，y_t为t时刻的用电负荷实际值。

进一步，所述步骤4的预测方法按照如下公式计算：

式中，y_t为t时刻的用电负荷实际值，T表示预测超前周期，a_t、b_t、c_t为三次指数平滑预测模型的相关系数；分别为一次指数平滑、二次指数平滑以及三次指数平滑t时刻的用电负荷拟合值，α为平滑系数。

一种实现智能园区需求侧短期负荷预测方法的装置，包括如下模块：