[发明专利]一种电网负荷预测及优化方法

说明书

本发明公开了一种配电网负荷预测及优化方法，所述方法包括：首先在配电网中配置电流采集装置。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。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种电网负荷预测及优化方法。

背景技术

目前，随着智能配电网的建设，配电网的负荷预测及调整优化已经成为保证配电网安全稳定运行的重要技术。这体现了对配电网资源优化配置的要求不断增强，也对调度运行和调度优化提出了更高的要求。

在传统配电网规划中，配电网与用户侧稳定地扮演着供与需的关系。但近年份来，随着经济不断发展和社会用电需求的增长，电网最大负荷利用小时数不断下降，尖峰负荷问题日益突出。在此过程中，新型负荷的出现也对配电网的运行控制提出新的要求，如电动汽车、电采暖等。另一方面，分布式电源、储能等新型能源的渗透率不断增大也是当前配电网的发展趋势。相比传统的发电方式，分布式电源具有随机性大、波动性强、输入功率不可控等特点，在电力规划中无法将其与常规机组同等对待，需要原有配电系统引入对分布式电源的主动协调控制能力。这些都促使着原有配电系统发生转变，即向着主动配电系统发展。

现有技术中的配电网预测及优化技术主要包括三个方面：1、空间负荷预测法：本方法是基于地区地块的划分，给出每类用地性质的负荷密度指标，完成每个地块的负荷预测，然后汇总成整体地区的负荷预测结果。2、数学模型法：本方法通常是基于历史数据，采用数学模型，如回归分析、趋势外推、多项式等进行预测。3、基于负荷分类预测法：首先将负荷划分为不可控负荷、可控负荷、可调节负荷，进而在细分为友好负荷与非友好负荷；然后引入负荷响应系数(λ)概念，分别建立数学模型，然后采用先远后近的典型配电网负荷预测方法进行预测。但是，上述预测方法所利用的数据颗粒度较粗，准确性较差。常常不能准确的预测配电网中即将发生的负荷变化。

由此可见，现有技术中需要一种能够对配电网负荷变化进行精准变化，并同时提出准确可靠的调度优化方案的方法，从而保证配电网安全稳定运行。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是提供一种能够精准可靠的对配电网进行负荷预测并提出优化调度方案的方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种配电网负荷预测及优化方法，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。

在一个实施例中，所述配电网负荷优化模块包括：