[发明专利]企业用电月最大需量的预测方法在审
申请号: | 201410074421.9 | 申请日: | 2014-03-03 |
公开(公告)号: | CN103870886A | 公开(公告)日: | 2014-06-18 |
发明(设计)人: | 李昌 | 申请(专利权)人: | 上海申瑞继保电气有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人: | 林炜 |
地址: | 200233 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 一种企业用电月最大需量的预测方法,涉及电力系统技术领域,所解决的是减小预测误差的技术问题。该方法先根据企业用电的负荷敏感特性将企业中的所有用电出线负荷分为4个类;再根据各个用电出线负荷的负荷特性,为各个用电出线负荷各设置4个特性敏感系数;然后获取预测月的月气象预测平均温度值、月气象预测日照光强值、月预测产出值,及参考历史月的月平均温度值、月日照光强值、月产出值;再根据特性敏感系数及获取的数据计算出企业用电出线负荷的特征函数,进一步计算出预测月的企业用电月最大需量。本发明提供的方法,能节省企业用电成本,能减少能源浪费。 | ||
搜索关键词: | 企业 用电 最大 预测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种企业用电月最大需量的预测方法,其特征在于,具体步骤如下:1)根据企业用电的负荷敏感特性,将企业中的所有用电出线负荷分为A、B、C、D共4个类;其中,天气气温敏感类负荷归入A类,日照光强敏感类负荷归入B类,企业产出敏感类负荷归入C类,固定不变负荷及其他负荷均归入D类;2)根据各个用电出线负荷的负荷特性,为各个用电出线负荷各设置4个特性敏感系数,分别为A类负荷敏感系数,B类负荷敏感系数,C类负荷敏感系数,D类负荷敏感系数;特性敏感系数的取值规则如下:设Ki,1为第i个用电出线负荷的A类负荷敏感系数,Ki,2为第i个用电出线负荷的B类负荷敏感系数,Ki,3为第i个用电出线负荷的C类负荷敏感系数,Ki,4为第i个用电出线负荷的D类负荷敏感系数;如果第i个用电出线负荷为A类负荷,则取Ki,1=1,Ki,2=Ki,3=Ki,4=0;如果第i个用电出线负荷为B类负荷,则取Ki,2=1,Ki,1=Ki,3=Ki,4=0;如果第i个用电出线负荷为C类负荷,则取Ki,1=Ki,2=0.1,Ki,3=1,Ki,4=0;如果第i个用电出线负荷为D类负荷,则取Ki,4=1,Ki,1=Ki,2=Ki,3=0;3)设置用电出线负荷的特征函数为:F ( i ) = ( K i , 1 × T 1 T 0 ) 2 + ( K i , 2 × W 1 W 0 ) 2 + ( K i , 3 × P 1 P 0 ) 2 + K i , 4 2 ]]> 其中,F(i)为企业中第i个用电出线负荷的特征函数,T1为预测月的月气象预测平均温度值,T0为参考历史月的月平均温度值,W1为预测月的月气象预测日照光强值,W0为参考历史月的月日照光强值,P1为预测月的月预测产出值,P0为参考历史月的月产出值;4)选取预测月及参考历史月,获取预测月的月气象预测平均温度值、月气象预测日照光强值、月预测产出值(该值由企业生产部门预估),及参考历史月的月平均温度值、月日照光强值、月产出值;5)计算企业中所有用电出线负荷的特征函数,具体计算公式为:FA = Σ i = 1 m F ( i ) ]]> 其中,FA为企业中所有用电出线负荷的特征函数,m为企业中的用电出线负荷总数;6)计算出预测月的企业用电月最大需量,具体计算公式为:MD1=MD0×FA其中,MD1为预测月的企业用电月最大需量,MD0为参考历史月的企业用电月最大需量。
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G06 计算;推算;计数
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
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
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