[发明专利]激励机制下基于E-A的蓄热电锅炉日前响应功率预测方法在审
| 申请号： | 202110030286.8 | 申请日： | 2021-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN112633612A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 韩小齐;刘文颖;罗世刚;窦常永;韩旭杉;刘紫东;徐兰兰;李潇;张尧翔;王维洲;王方雨;张雨薇;马彦宏;邵冲;郇悦;胡阳;朱丽萍;张雯程;杨美颖;曾贇;庞清仑;申自裕;罗凡;余向前;张建华 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学;国网甘肃省电力公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 刘红阳 |
| 地址： | 102206 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 激励机制 基于 蓄热 电锅炉 日前 响应 功率 预测 方法 | ||
1.一种激励机制下基于E-A的蓄热电锅炉日前响应功率预测方法，其特征在于，激励机制下蓄热电锅炉日前响应功率预测方法包括以下步骤：
S1：分析激励机制执行时段内蓄热电锅炉运行数据得到激励机制下蓄热电锅炉运行特性；
S2：结合EMD算法(经验模态分解)和ARIMA模型的算法特性形成E-A复合预测算法，利用复合预测算法对分解筛选后的蓄热电锅炉容量各个分量进行预测叠加得到激励机制下蓄热电锅炉日前响应功率预测值；
S3：对利用复合预测算法的预测结果进行评价。
2.根据权利要求1所述的一种激励机制下基于E-A的蓄热电锅炉日前响应功率预测方法，其特征在于,所述S1包括以下步骤：
S101：采集冬季蓄热电锅炉单机运行状态信息，包括激励机制执行时段实时运行功率Pi(t)和蓄热设备状态信息αi(t)；
S102：分析获取的数据得到激励机制下蓄热电锅炉负荷历史运行特性曲线。
3.根据权利要求1所述的一种激励机制下基于E-A的蓄热电锅炉日前响应功率预测方法，其特征在于,所述S2包括以下步骤：
S201：利用EMD算法将负荷运行特性分解为N+1个变量。
通过EMD算法将负荷运行功率分解为IMF与r分量即Pi，imf1(t)、Pi，imf2(t)、...、Pi，imfN(t)以及Pi，r(t)余波分量；
S202：对分解后的运行功率进行检验筛选，获取符合条件的变量。
对分解得到的变量首先进行白噪声检验，剔除白噪声序列，再利用单位根检验法进行平稳性检验。对于不平稳的变量序列进行差分处理，直至平稳为止；
S203：利用最小二乘法对ARIMA模型中未知参数p、q进行估计；
S204：利用ARIMA模型对各变量进行预测，再进行叠加得到日前预测负荷。
4.根据权利要求1所述的一种激励机制下基于E-A的蓄热电锅炉日前响应功率预测方法，其特征在于,所述S3包括以下步骤：
S301：选取典型数据中最后一天的蓄热电锅炉负荷，描绘实际负荷运行特性曲线图；
S302：在激励机制下统计使用E-A复合预测方法与ARIMA模型的蓄热电锅炉容量预测结果与误差百分比。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华北电力大学;国网甘肃省电力公司;国家电网有限公司，未经华北电力大学;国网甘肃省电力公司;国家电网有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110030286.8/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：水冲洗沉淀装置
- 下一篇：一种聚乙烯基底耐酸碱水处理膜
- 同类专利
- 专利分类
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
