[发明专利]城市负荷预测方法及系统

说明书

本发明公开了城市负荷预测方法及系统。城市负荷预测方法通过获取根据预设选取原则选取的待预测区域中一种或一种以上类别的典型建筑，采集每种类别的典型建筑第一预设时间内的负荷数据和建筑面积数据，根据负荷数据计算得到当前类别的推荐用地负荷曲线和推荐用地负荷密度指标，结合每种类别的推荐用地负荷曲线、推荐用地负荷密度指标和建筑面积数据进行负荷预测，得到待预测区域的区域最高负荷和区域负荷曲线。解决现有规划设计技术中，由于负荷指标的选择过于宽泛、同时率的选择计算较为繁琐和主观，导致广泛存在的负荷预测工作中规模失准和效率低下的问题，能够基于大样本数据计算，减少主观推断并提高预测准确性。

技术领域

本发明涉及电力规划领域，尤其是涉及一种城市负荷预测方法及系统。

背景技术

电力负荷又称用电负荷，电力负荷是电能用户的用电设备在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和，电力负荷预测是编制城市电网规划的基础。城市规划领域进行电力负荷预测的目的是为了预知城市在某一个时间跨度中(往往在5年以上)可能出现的电力负荷的最高值，该最高值将作为城市规划者计算城市所需建设的电力设施的数量的重要基础，精准的城市电力负荷预测可以有效地防止出现城市电力设施出现过度冗余或设施不足的情况。电力负荷预测的基本思想是：根据历史数据，建立不同的数学模型，在历史规律的基础上预测未来的数据变化趋势。

现在常用的是传统负荷预测方法、负荷密度指标法、基于智能算法的预测方法和发展曲线法。但是均存在一些缺点，例如1)传统负荷预测方法只预测未来负荷的大小，并不给出其较为精细的位置分布；2)负荷密度指标法是依据城市的用地类型及开发规模，考虑合理的负荷预测指标后得出负荷预测结果，规划给定负荷预测指标的范围较大，规划技术人员通常结合自己的经验选取负荷预测指标，造成负荷预测结果的差别较大，从而影响土地规划利用的效率；3)基于智能算法力求减少负荷密度指标的误差普遍存在对样本依赖性较强的问题，且过于强调属性的影响，横向比较居多，而对历史负荷数据本身的规律性挖掘不够；4)发展曲线法每个按功能小区生成的元胞的面积和规模并不一样，其负荷增长趋势也存在差异，甚至差异较大，所以同类元胞使用统一的分类负荷发展曲线并不妥。另外，同类负荷内部同时率并不容易确定。

因此需要提出一种基于大样本数据能够减少主观推断并提高预测准确性的城市负荷预测方法。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种城市负荷预测方法及系统，用于解决现有规划设计技术中，由于负荷指标的选择过于宽泛、同时率的选择计算较为繁琐和主观，导致广泛存在的负荷预测工作中规模失准和效率低下的问题，能够基于大样本数据计算，减少主观推断并提高预测准确性。

第一方面，本发明的一个实施例提供了A：一种城市负荷预测方法，包括：

获取根据预设选取原则选取的待预测区域中一种或一种以上类别的典型建筑；

采集每种类别的所述典型建筑第一预设时间内的负荷数据和建筑面积数据；

根据所述负荷数据计算得到当前类别的推荐用地负荷曲线和推荐用地负荷密度指标；

结合每种类别的所述推荐用地负荷曲线、所述推荐用地负荷密度指标和所述建筑面积数据进行负荷预测，得到所述待预测区域的区域最高负荷和区域负荷曲线。

本发明实施例的A至少具有如下有益效果：无需计算同时率，并基于大量样本数据获得推荐用地负荷密度指标，有效减少预测过程中的主观推断、提高预测的准确性。

根据本发明的另一些实施例的A：

进一步地，所述预设选取原则包括：全面性、典型性和可测性。

进一步地，计算所述推荐用地负荷曲线的过程包括：

采集同一类别中每个典型建筑第二预设时间内多个负荷点的日负荷数据，并根据所述日负荷数据得到每个所述典型建筑的日负荷曲线；