[发明专利]基于电力大数据的预测模型建立方法及电网负荷调度方法

说明书

本发明提供了一种基于电力大数据的预测模型建立方法，包括获取各个行业的用电数据；计算各个行业的月度产能利用率、月度用电增长率、年度产能利用率和年度用电增长率；建立各个行业的预测模型。本发明还公开了一种包括所述基于电力大数据的预测模型建立方法的电网负荷调度方法。本发明方法基于预测模型，准确预测售电量，再根据行业售电市场变化趋势，分析最大负荷利用小时数变化，从而准确预测电网负荷，合理安排发电计划，有序调度电网负荷，提高电力系统稳定性及供电可靠率。因此，本发明方法的可靠性高、时效性好且准确性较好。

技术领域

本发明属于电力系统领域，具体涉及一种基于电力大数据的预测模型建立方法及电网负荷调度方法。

背景技术

随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。

售电预测是电力系统的重要研究领域之一。通过对售电的预测，电网能够判断当前的用电趋势，从而为后续的负荷预测、电网调度等技术环节提供数据支持和支撑。

目前，售电预测，一般根据各行业产能利用率进行分析判断。但目前产能利用率的计算，基础数据统计难度较大，且数据严重滞后(一般滞后1个季度左右)，导致产能利用率及售电市场预测时滞性严重、预测准确性较低。另外，不利于预判电网负荷趋势，不利于科学安排发电计划及电网负荷调度，影响电网供电可靠性及稳定性。

发明内容

本发明的目的之一在于提供可靠性高、时效性好且准确性较好的基于电力大数据的预测模型建立方法。

本发明的目的之二在于提供一种包括了所述基于电力大数据的预测模型建立方法的电网负荷调度方法。

本发明提供的这种基于电力大数据的预测模型建立方法，包括如下步骤：

S1.获取各个行业的用电数据；

S2.采用步骤S1获取的用电数据，计算各个行业的月度产能利用率、月度用电增长率、年度产能利用率和年度用电增长率；

S3.根据步骤S2得到的各个行业的月度产能利用率、月度用电增长率、年度产能利用率和年度用电增长率，建立各个行业的预测模型。

步骤S1所述的获取各个行业的用电数据，具体包括各个行业在各个时段的用户数、报装容量和用电量。

步骤S2所述的月度产能利用率，具体为采用如下算式计算月度产能利用率η_m：

式中M_m为对应行业的月度用电量，单位为万千瓦时；Z为对应行业的装机容量，单位为千万；D_m为每月天数。

步骤S2所述的年度产能利用率，具体为采用如下算式计算年度产能利用率η_y：

式中M_y为对应行业的年度用电量，单位为万千瓦时；Z为对应行业的装机容量，单位为千万；D_y为每年天数。

步骤S3所述的建立各个行业的预测模型，具体为采用如下步骤建立各个行业的预测模型：

A.获取对应行业的月度产能利用率、月度用电增长率、年度产能利用率和年度用电增长率指标；

B.根据行业的月度产能利用率和年度产能利用率，分别计算得到当前行业的月度产能预测得分和年度产能预测得分；

C.根据行业的月度用电增长率和年度用电增长率，分别计算得到当前行业的月度用电预测得分和年度用电预测得分；