[发明专利]一种电网负荷预测及优化方法有效

专利信息
申请号: 202010519698.3 申请日: 2020-06-09
公开(公告)号: CN113783179B 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 姚蔷;戴义波 申请(专利权)人: 北京映翰通网络技术股份有限公司
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/06
代理公司: 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 代理人: 巴晓艳
地址: 100012 北京市朝*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 电网 负荷 预测 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种配电网负荷预测及优化方法,其特征在于,所述方法包括:

首先在配电网中配置电流采集装置,所述电流采集装置需要配置在配电网中的变电站的输出线起始位置且靠近变电站,同时还需要在配电网的输电线分支位置,在每条分支线起始位置处设置电流采集装置;

需要获取配电网的拓扑结构并对配电网的运行数据进行采集,积累足够用于对负荷预测模型进行训练的配电网历史电流数据;

构建配电网负荷预测模型,利用配电网历史电流数据、所在地节假日信息及所需要预测的时长对配电网负荷预测模型进行训练;

构建配电网负荷优化模块,根据配电网负荷预测模型所预测的结果,通过配电网负荷优化模块对配电网线路及时作出优化调度。

2.根据权利要求1所述的配电网负荷预测及优化方法,其特征在于,所述配电网负荷优化模块包括:

首先,对比较每一个电流采集点的电流预测值P与所设定的线路电流预警值T,预测值P大于预警值T的采集点被定为待优化点,全部待优化点被归集为待优化点集,并同时计算超告警电流D,所述超告警电流D=预测值P-预警值T;如果不存在预测值P大于预警值T的采集点,则结束优化;

然后,根据线路的开关闭合情况来确定供电树,所述供电树是指自变电站出线位置为起始点至该起始点电流方向以下全部开关打开位置为终止点的树形结构,所述起始点也称根节点,所述终止点也称叶节点;

接下来,根据供电树结构将优化点集按照供电线路进行分组,所述供电线路即指从根节点起始沿着电流方向至一个叶节点的线路;同时获取优化点集内所有采集点所对应的可切改用电单元,所述可切改用电单元是指在同一线路上一开一合两个开关之间的区域,同一待优化点可对应于多个可切改用电单元;

然后,对所有存在待优化点的线路逐条进行优化,对每一线路上的待优化点进行排序,越靠近线路叶节点的待优化点越优先进行优化;

当对待优化点进行优化时,先对该优化点所对应的全部可切改用电单元进行等级排序,排序标准以可切改用电单元中闭合开关距离根节点之间存在的线路分支点的数量为准,分支点的数量越少,则该可切改用电单元的等级越高;

对该优化点的优化动作以等级最低的可切改用电单元开始,筛选同一等级下的可切改用电单元的预测值P’与超告警电流D的大小关系,所述预测值P’是该可切改用电单元中包含的电流采集点所得到的最大的电流预测值;对所有预测值P’大于超告警电流D的可切改用电单元进行模拟切改,所述切改即将原来闭合的开关打开,将原来打开的开关闭合;并计算接收用电单元的新线路的新预测值P是否大于该线路的预警值T,如果新预测值P会大于预警值T,则该模拟切改不成功,放弃该切改动作,并选择下一个预测值P’大于超告警电流D可切改用电单元进行模拟切改评估;如果接收用电单元的新线路的新预测值P小于该线路的预警值T,则说明切改成功,则确定执行该切改操作,并更新当前线路的待优化点;

当对所有预测值P’大于超告警电流D的可切改用电单元进行模拟切改评估但未成功后,继续对该等级的可切改用电单元中的预测值P’小于等于超告警电流D的可切改用电单元进行组合,组合时要求组合后的预测值P’大于超告警电流D,并依次对该可切改用电单元组合进行模拟切改,如果模拟切改后的新线路的新预测值P有任意一条大于它的预警值T,则该模拟切改不成功,放弃该切改动作,并选择下一个预测值P’大于超告警电流D可切改用电单元组合进行模拟切改评估;如果模拟切改后的新线路的预测值P都小于各自的预警值T,则说明切改成功,则确定执行该切改操作,并更新当前线路的待优化点;

如果针对当前等级的可切改用电单元无法切改线路成功,则跳转至下一个等级的可切改用电单元进行模拟切改;如果针对该优化点的全部等级的可切改用电单元进行模拟切改均无法得到预测值P’则丢弃该优化点,跳转至下一个待优化点进优化;

完成对当前线路的所有待优化点的切改优化;

完成对全部存在待优化点线路的切改优化,并输出完成切改优化后的线路开关状态信息,然后结束优化。

3.根据权利要求2所述的配电网负荷预测及优化方法,其特征在于,电流采集装置设置在变电站的输出线起始位置和分支线起始位置。

4.根据权利要求3所述的配电网负荷预测及优化方法,其特征在于,配电网负荷预测模型为差分整合移动平均自回归模型(ARIMA模型)、时间序列预测ETS模型或时间序列预测NPTS模型。

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