[发明专利]基于云边协同的台区配变重过载预测方法

权利要求书

1.基于云边协同的台区配变重过载预测方法，其特征在于：所述预测方法由云计算端的配电主站和边缘计算端的台区智能终端协同配合完成；预测过程包括以下步骤，

步骤一、配电主站根据历史数据选取拟预测的台区配变，计算当前时段和拟预测时段的历史同期配变最大负载率以及拟预测台区的基础负载率；

步骤二、配电主站将台区的历史负载率传输至台区智能终端，台区智能终端计算当前时段配变最大负载率，并计算拟预测时间段配变最大负载率；

步骤三、台区智能终端根据计算结果判定拟预测时间段是否出现配变重过载。

2.根据权利要求1所述的基于云边协同的台区配变重过载预测方法，其特征在于：配电主站选取拟预测的台区配变时，采用的选取方法为：对拟预测时间段的历史同期负载率超60%且持续1h以上的台区配变进行预测。

3.根据权利要求2所述的基于云边协同的台区配变重过载预测方法，其特征在于：所述选取方法包括以下计算步骤；

步骤SA1：配电主站根据历史数据，计算当前时间段的历史同期持续1h以上的配变最大负载率：

Z₀₁=（P₀₁/S₀₁）×100%   公式一，

式中，P₀₁为历史同期配变最大负荷（kW）, S₀₁为历史同期配变容量（kVA）；

步骤SA2：配电主站根据历史数据，计算拟预测时间段的历史同期持续1h以上的配变最大负载率：

Z₀₂=（P₀₂/S₀₂）×100%   公式二，

式中，P₀₂为历史同期的时间段配变最大负荷（kW）, S₀₂为历史同期的时间段配变容量（kVA）；

步骤SA3：配电主站根据历史年份气温为20℃~25℃状态下台区配变的平均负载率，得到台区配变基础负载率Z₀₃，并提供给台区智能终端。

4.根据权利要求1、2、3所述的基于云边协同的台区配变重过载预测方法，其特征在于：台区智能终端计算拟预测时间段台区负载率的方法，包括以下步骤；

步骤SB1：计算当前时间段持续1h以上的配变最大负载率：

Z₁₁=（P₁₁/S₁₁）×100%   公式三，

式中，P₁₁为当前时间段配变最大负荷（kW）, S₁₁为当前时间段配变容量（kVA）；

步骤SB2：计算拟预测时间段持续1h以上的配变最大负载率预测值：

Z₁₂= (P₁₁ +(P₀₂ -P₀₁))/ S₁₂×100%   公式四，

式中，S₁₂为当前时间段配变容量（kVA）。

5.根据权利要求4所述的基于云边协同的台区配变重过载预测方法，其特征在于：所述台区智能计算终端对配变重过载进行判定的判定依据包括：

判据1：历史同期时间段重过载且Z₁₂75%，判定为高概率重过载配变；

判据2:（Z₀₂- Z₀₃）15%且Z₁₂75%，判定为高概率重过载配变，其中（Z₀₂- Z₀₃）15%配变负荷为温度影响敏感负荷，Z₀₃为台区配变基础负载率；

判据3：其它Z₁₂80%，判定为高概率重过载配变。

6.根据权利要求4所述的基于云边协同的台区配变重过载预测方法，其特征在于：台区智能计算终端包括智能配变终端、智能融合终端。