[发明专利]无功功率预测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了无功功率预测方法、系统、设备及存储介质。本发明先获取电网负荷数据中的无功负荷数据；将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。可见，本发明实施例可基于无功负荷数据来预测未来某时刻的无功功率数值，从而达成了对于无功功率的预测行为。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及无功功率预测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

随着可再生能源发电以及分布式微网的不断发展，对于电网功率的预测行为变得愈来愈重要。

这是因为，通过对电网功率进行可靠预测，可以使电网的调度中心提前得知未来几个小时后电网即将发生的变化，并及时调整电力的调度计划。这一举措可以有效降低电网的运行成本，避免可能发生的电能质量波动，提高电力系统运行的可靠性。

但是，以往电力调度的焦点主要放在有功功率上，并未过多涉及到对于无功功率的预测，处于空白阶段。

所以，亟需一种无功功率预测方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供无功功率预测方法、系统、设备及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供一种无功功率预测方法，包括：

获取电网负荷数据中的无功负荷数据；

将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。

优选地，所述将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息，具体包括：

将所述无功负荷数据通过基于支持向量机的预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息。

优选地，所述将所述无功负荷数据通过基于支持向量机的预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息，具体包括：

获取基于支持向量机的预设无功功率预测模型中的当前目标函数、当前权值矢量及当前偏差；

通过所述当前目标函数将所述无功负荷数据非线性映射至高维空间中，并在所述高维空间中通过所述当前权值矢量与所述当前偏差进行功率预测，以得到无功功率信息。

优选地，所述将所述无功负荷数据通过预设无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率信息之后，所述无功功率预测方法还包括：

根据所述无功功率信息的数值生成对应的无功功率补偿操作；

根据所述无功功率补偿操作进行无功功率的补偿。

优选地，所述获取电网负荷数据中的无功负荷数据之前，所述无功功率预测方法还包括：

获取电网负荷样本中的无功负荷样本；

根据所述无功负荷样本建立训练样本集；

通过所述训练样本集进行预测模型的训练，以得到待测试无功功率预测模型；

将所述无功负荷样本通过所述待测试无功功率预测模型进行功率预测，以得到无功功率样本；

将所述无功功率样本与所述无功负荷样本中的当前无功功率进行匹配；

在匹配成功时，将所述待测试无功功率预测模型作为预设无功功率预测模型。

优选地，所述将所述无功功率样本与所述无功负荷样本中的当前无功功率进行匹配之后，所述无功功率预测方法还包括：

在匹配失败时，返回执行所述通过所述训练样本集进行预测模型的训练，以得到待测试无功功率预测模型的步骤，直至在匹配成功时，将所述待测试无功功率预测模型作为预设无功功率预测模型。