[发明专利]一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统

说明书

本发明涉及电力系统负荷分析技术领域，具体公开了一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，包括：获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最大或最小负荷出现的时刻；根据上述获取到的数值依次计算出时间差值参数、极值差值参数、整体差值参数；根据时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数，计算出电力负荷差异因子。本发明还公开了一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估系统。本发明提供的考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法可综合考虑负荷数据的数值特性与时间特性，从而更为准确的分析负荷数据的差异。

技术领域

本发明涉及电力系统负荷分析技术领域，更具体地，涉及一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统。

背景技术

随着电网规模的扩大，电网供电能力的提高，电能已经成为社会各行业最主要的能源之一；电力用户的用电数据既具有规律性又具有随机性，能够一定程度上反应各用户、各行业的生产情况；例如对2020年2月至3月内负荷数据进行分析评估，可以反应各行业受疫情影响的情况；对任意一年内负荷数据进行分析评估，可以反应该各行业该年内产能变化情况等；所以能够准确而有效的分析评估电力负荷数据，对反应国民经济运行发展情况具有重要意义。

目前针对电力负荷的研究工作多集中在负荷预测方面，而关于连续负荷运行数据的负荷状态评估方法研究较少；当前常用的分析方法为固定时段内计量电量的比较、用户最大负荷的比较等直接简单的方法，例如：比较同一用户不同日期的日电量或日最高负荷；或是常规统计学原理中相关性分析等方法，这些方法存在以下不足：

(1)比较固定时段内电量时，只比较了负荷整体的电量差异，未考虑到负荷数据各个时刻功率数值的差异；比较固定时段内最大负荷时，只比较了最大负荷的数据，而忽略了最大负荷出现的时刻等差异；

(2)采用相关性分析类方法时，只能反映两组负荷数据的变化趋势是否相同，并不能反映两组负荷数据数值方面的差异；

所以，两类方法只能片面的对电力负荷进行评估分析，分析结果不能准确反应电力用户生产水平的变化情况。

发明内容

为了解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法及系统，可综合考虑负荷数据的数值特性与时间特性，从而更为准确的分析负荷数据的差异。

作为本发明的第一个方面，提供一种考虑时间特性与数值特性的负荷状态评估方法，包括：

获取待分析电力负荷数据、基准电力负荷数据、待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻；

根据所述待分析电力负荷数据中最大负荷出现的时刻、待分析电力负荷数据中最小负荷出现的时刻、基准电力负荷数据中最大负荷出现的时刻以及基准电力负荷数据中最小负荷出现的时刻，计算出时间差值参数；

根据所述待分析电力负荷数据中的最大功率值和所述基准电力负荷数据中的最大功率值，计算出极值差值参数；

根据所述待分析电力负荷数据和所述基准电力负荷数据，计算出整体差值参数；

根据所述时间差值参数、极值差值参数和整体差值参数，计算出电力负荷差异因子。

进一步地，所述时间差值参数T(Δt)的计算公式为：

Δt＝t₁-t₀