[发明专利]电力空间负荷预测调校方法有效
申请号: | 202011232606.X | 申请日: | 2020-11-06 |
公开(公告)号: | CN112348254B | 公开(公告)日: | 2023-09-01 |
发明(设计)人: | 纪云龙;杨俊;李卫华;翟亮;刘莎 | 申请(专利权)人: | 国网新疆电力有限公司昌吉供电公司;国家电网有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00;G06F17/11 |
代理公司: | 乌鲁木齐合纵专利商标事务所 65105 | 代理人: | 周星莹;朱永慧 |
地址: | 831199 新疆维吾尔自*** | 国省代码: | 新疆;65 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电力 空间 负荷 预测 调校 方法 | ||
1.一种电力空间负荷预测调校方法,其特征在于包括以下方法:
对区域或区块的电力空间负荷预测值按公式(1)进行调校,
PM=M×P (1)
公式(1)中,PM为调校后的最高负荷,单位为MW,M为总调校系数,P为传统空间负荷预测方法计算得出的最高负荷,单位为MW,
根据公式(2)或(3)或(4)计算总调校系数,
M=M1+M2+M3(2)
M=M1+M2+M4(3)
M=M1+M2+M3+M4(4)
公式(2)至公式(4)中,M为总调校系数,
M1、M2、M3、M4分别为区域或区块的各主要影响因素的调校系数,主要影响因素包括资源环境承载能力、城市规模等级、市场化趋势或/和区域地理位置,M1为应用层次分析法对资源环境承载能力进行分析得到的调校系数,M2为通过城市规模等级模型进行未来趋势预测得到的调校系数,M3为根据市场化趋势细分地块性质得到的调校系数,M4为根据区域地理位置和发展趋势核对未来负荷走向得到的调校系数;区域或区块的各主要影响因素的调校系数根据各自的评估得分和权重相乘得到。
2.根据权利要求1所述的电力空间负荷预测调校方法,其特征在于应用层次分析法对资源环境承载能力进行分析:
首先,找出影响预测区域的资源环境承载能力的各资源环境主要因素,建立目标、因素和因子的层次结构,建立预测指标体系;其次,构造比较判断矩阵,进行层次单排序,检验判断矩阵的一致性,再进行层次总排序,确定各因子的权重;最后,对各因子打分,计算出评价得分,资源环境承载能力的调校系数为资源环境承载能力的评估得分乘以资源环境承载能力的固定权重。
3.根据权利要求1或2所述的电力空间负荷预测调校方法,其特征在于区域或区块的土地用途不同,主要影响因素不同。
4.根据权利要求3所述的电力空间负荷预测调校方法,其特征在于对于工业用地,主要影响因素包括资源环境承载能力、城市规模等级和市场化趋势,根据公式(2)计算工业用地的总调校系数,
M=M1+M2+M3(2)
公式(2)中,M1为应用层次分析法对资源环境承载能力进行分析得到的调校系数,
M2为通过城市规模等级模型进行未来趋势预测得到的调校系数,
M3为根据市场化趋势细分地块性质得到的调校系数。
5.根据权利要求3所述的电力空间负荷预测调校方法,其特征在于对于居住用地,主要影响因素包括资源环境承载能力、城市规模等级和区域地理位置,
根据公式(3)计算居住用地的总调校系数,
M=M1+M2+M4(3)
公式(3)中,M1为应用层次分析法对资源环境承载能力进行分析得到的调校系数,
M2为通过城市规模等级模型进行未来趋势预测得到的调校系数,
M4为根据区域地理位置和发展趋势核对未来负荷走向得到的调校系数。
6.根据权利要求3所述的电力空间负荷预测调校方法,其特征在于对于综合用地,主要影响因素包括资源环境承载能力、城市规模等级、市场化趋势和区域地理位置,
根据公式(4)计算综合用地的总调校系数,
M=M1+M2+M3+M4(4)
公式(4)中,M1为应用层次分析法对资源环境承载能力进行分析得到的调校系数,
M2为通过城市规模等级模型进行未来趋势预测得到的调校系数,
M3为根据市场化趋势细分地块性质得到的调校系数,
M4为根据区域地理位置和发展趋势核对未来负荷走向得到的调校系数。
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