[发明专利]一种含多源电网中长期负荷预测方法

摘要

本发明属于电力系统中长期负荷预测领域，特别涉及一种含多源电网中长期负荷预测装置及方法。它是在装置箱内设有双CPU单元、GPRS通信单元、存储单元、人机交互单元和电源单元；其中，双CPU单元分别与GPRS通信单元、人机交互单元、电源单元、存储单元相连接；并通过电源单元供电。本发明能客观地反映各因素与预测结果的关系，建立高维特征空间；从中提取并组合优化出最具有判别能力的低维特征，最大化避免产生过度学习，提高算法效率，使负荷预测过程更加快速有效，利于提高含多源电网中长期负荷预测准确度，进而调整该电网中各个发电区域的配合，进行电网潮流调度，使该地区电网的总体发电水平能够支撑未来地区负荷的总体需要。

主权项

一种含多源电网中长期负荷预测方法，其特征在于：是由一种含多源电网中长期负荷预测装置实现的，该装置是在装置箱内设有双CPU单元(1)、GPRS通信单元(2)、存储单元(3)、人机交互单元(4)和电源单元；其中，双CPU单元分别与GPRS通信单元、人机交互单元、电源单元、存储单元相连接；并通过电源单元供电；所述的人机交互单元(4)：用于获取地区经济类数据和气象数据，其中，经济类数据包括：人口总数、第二产业总值、国民生产总值、居民消费水平和平均电价；气象数据包括：年平均日照时间，年平均风速；所述的双CPU单元(1)：用于将总人口数、第二产业总值、国民生产总值、居民消费水平、平均电价、新能源实际投产量、新能源新增投产量、年平均日照时间、年平均风速、当年负荷峰值、当年负荷谷值、全年用电总量这些地区因素进行影响强度分析，挖掘不同年份、不同类型的数据之间的关系，对当年的某地区电网的全年负荷需求总值进行预测；所述的GPRS通信单元(2)：用于从调度中心获取新能源投机投产量、新能源新增投产量、当年负荷峰值、当年负荷谷值、全年用电总量这些运行数据，并输入至双CPU单元进行计算；所述的调度中心，即电网调度中心数据服务器，为预测装置提供新能源实际投产量、新能源新增投产量、当年负荷峰值、当年负荷谷值、全年用电总量这些电网运行历史数据，并获取该地区负荷预测结果数据；所述的存储单元(3)：用于将总人口数、第二产业总值、国民生产总值、居民消费水平、平均电价、新能源实际投产量、新能源新增投产量、年平均日照时间、年平均风速、当年负荷峰值、当年负荷谷值、全年用电总量这些地区因素历史数据和地区负荷预测结果数据进行归总编辑，制作数据报表；所述的双CPU单元包括ARM嵌入式微控制器和DSP处理器；所述的GPRS通信单元(2)采用两路RS485电路(7)，以SP485R芯片作为收发器；所述的GPRS通信单元中还设置有滤波分压抗扰电路，所述的滤波分压抗扰电路进一步包括：由二极管D₁、二极管D₂、二极管D₃、二极管D₄、构成的抗扰整流桥电路；二极管D₁和二极管D₂的连接点，与二极管D₃和二极管D₄的连接点之间并联连接滤波电感L₁、滤波电容C₃；分压电阻R₇、分压电阻R₈和稳压电容C₁呈角型连接，且分压电阻R₈和稳压电容C₁的连接点处与二极管D₂、二极管D4的连接点处相连；分压电阻R₇和稳压电容C₁的连接点处串联二极管D₅和共模电感滤波器ZJYS51；二极管D₅和ZJYS51之间连接电容C₄的一端，电容C₄的另一端接地；分压电阻R₇、分压电阻R₈的连接点处串联连接分压电阻R₉，同时在分压电阻R₉上并联稳压电容C₂；所述的ARM嵌入式微控制器的输入输出端连接人机交互单元，其输出端连接DSP处理器；所述的人机交互单元包括按键和液晶显示屏；所述的按键连接ARM嵌入式微控制器的第一输入输出端，所述的液晶显示屏连接ARM嵌入式微控制器的第二输入输出端；所述的一种含多源电网中长期负荷预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，按年份选取地区因素历史数据以及电网负荷需求实测值作为数据样本；步骤2：结合步骤1中的数据，通过挖掘不同年份、不同类型的数据之间关系，寻找地区因素样本对于负荷需求实测值的样本权重，用于确定不同年份的地区因素对于电网负荷需求的影响程度；步骤3：采用基于线性映射的预测算法，用于对当年的某地区电网的全年负荷需求总值进行预测；步骤4：根据实际区域电网的地区因素，利用步骤3确定的回归方程，计算该区域电网的负荷需求总值，利用该负荷需求总值，来调整该电网中各个发电区域的配合，进行电网潮流调度，使该地区电网的总体发电水平能够支撑未来地区负荷的总体需要；所述的步骤1，按年份选取地区因素历史数据以及电网负荷需求实测值作为数据样本；首先，确定要预测电网负荷需求的年份；然后，在确定了该年份之后，选取在该年份之前、至少5年内各个年份中该区域因素的历史数据以及与该年、该地区对应的电网负荷需求实测值；所述的地区因素历史数据包括如下12项数据：总人口数，第二产业总值，国民生产总值，居民消费水平，平均电价，新能源实际投产量，新能源新增投产量，年平均日照时间，年平均风速，当年负荷峰值，当年负荷谷值，全年用电总量；所述的步骤2：结合步骤1中的12项数据，通过挖掘不同年份、不同类型的数据之间关系，寻找地区因素样本对于负荷需求实测值的样本权重，用于确定不同年份的地区因素对于电网负荷需求的影响程度；其中对权重的计算，具体步骤如下：(1)构建层次结构，所述的层次结构由三层组成，具体为：目标层：为该地区待预测电网负荷需求年份之前、至少5年内各个年份对应的电网负荷需求实测值；不同年份分别设立目标层；准则层：以目标层的年份为基础，取该年份之前、至少3年的年份，形成样本权重年份；各目标层确定各自的样本权重年份，分别构成各自的准则层；方案层：根据准则层确定的年份，计算在该年份下各个地区因素历史数据在相同负荷需求实测值变化下的变化灵敏度；各方案层确定不同地区因素各自的变化灵敏度，分别构成方案层；(2)对不同的层次内的数据进行规范化处理，具体为：目标层：目标层代表要解决的问题，其数据不需规范化处理；准则层：采用标度量化准则进行规范化处理；方案层：首先，对于方案层的各项按照准则层所确定的不同年份分别进行规范化处理，即归一化处理；然后，确定所有样本对于负荷变化的灵敏度；所述的负荷变化的灵敏度反映出，相邻年份间负荷需求值变化与相邻年份间样本变化间的关系；(3)通过构建判断矩阵，求取方案层各样本对于相应准则层年份的权重，以及准则层各年份对于目标层负荷需求的权重；(4)对方案层对于目标层的综合权重度W_i进行计算，即确定目标层年份的各项样本对于负荷需求值的影响权值，公式为：$W_i=\underset{j}{\Σ}{p}_j{v}_{ij}$式中，p_j为准则层年份与目标层负荷需求值之间的相关性，且有j＝1…n，其中n>＝3；v_ij为方案层与准则层之间的相关性，且有i＝1…m，其中，m＝12。