[发明专利]一种电力系统网络的负荷的预测方法及其装置有效
申请号: | 201711115975.9 | 申请日: | 2017-11-13 |
公开(公告)号: | CN108062594B | 公开(公告)日: | 2019-10-18 |
发明(设计)人: | 郭芳;隋海宁;魏爱华;刘洋;沙鑫;于海舰;唐宁;张杰;李炳娴;连爱红;任福贵;王志伟 | 申请(专利权)人: | 国网山东省电力公司荣成市供电公司;国家电网公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00 |
代理公司: | 青岛申达知识产权代理有限公司 37243 | 代理人: | 蒋遥明 |
地址: | 264300 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 一种电力系统网络的负荷的预测方法包括获取电力系统网络节点的历史负荷信息、节点状况信息、节点连接信息、节点电学参数;对各个信息进行预处理;获得不同方法计算的多个预测负荷值;获得各个预测负荷值对应的加权系数;执行加权求和;将求和与阈值比较;如果超出阈值,显示结果并启动预案;如果未超出阈值,根据预设要求重复执行上述步骤;在每次预测之后,将预测的信息存取到存储库中。该方法和对应装置能够提高预测精度,不造成缺电或拉闸限电而影响电力的使用,能够做出部署预案,能够提高能源利用率、降低不必要的功率消耗、减轻对环境造成的负担,有效改进精度,保障快速地存取数据,极大地降低整个预测的时间。 | ||
搜索关键词: | 一种 电力系统 网络 负荷 预测 方法 及其 装置 | ||
【主权项】:
1.一种电力系统网络的负荷的预测方法,其特征在于包括以下步骤:在步骤S1中,获取电力系统网络节点的历史负荷信息、节点状况信息、节点连接信息、节点电学参数;在步骤S2中,对各个信息进行预处理;在步骤S3中,获得不同方法计算的多个预测负荷值;在步骤S4中,获得各个预测负荷值对应的加权系数;在步骤S5中,执行加权求和;在步骤S6中,将求和与阈值比较;在步骤S7中,如果超出阈值,显示结果并启动预案;在步骤S8中,如果未超出阈值,根据预设要求重复执行上述步骤;以及在步骤S9中,在每次预测之后,将预测的信息存取到存储库中;其中:在步骤S1中,获取电力系统网络节点的历史负荷信息、节点状况信息、节点连接信息、节点电学参数包括:在步骤S11中,获取电力系统网络中各个节点的特征值;在步骤S12中,基于各个节点的特征值,由存取器从存储库中读取电力系统网络节点的历史负荷信息、节点状况信息、节点连接信息;以及在步骤S13中,将各信息读取到缓冲器中,该缓冲器由多个存储区块组成,其中各个存储区块中两两形成存储区块对,每个存储区块对共享存取线,该存取线在设计布局时位于每个存储区块对中间,并且该缓冲器中的每对存储区块被配置为经由以下操作而被存取:译码器译码后生成而得到指令和地址,复用器在控制器的控制下激活存取线上耦合的对应的每对存储区块中的一个,并且之后基于指令和地址而执行存取;在步骤S2中,对各个信息进行预处理包括:在步骤S21中,对历史负荷信息进行分类;在步骤S22中,将相同类型的历史负荷信息进行处理,形成N个类型的历史负荷信息,其中N是大于2的正整数;在步骤S23中,将N个类型的历史负荷信息各自进行细分,根据时间段各自分为M个子信息,其中M是大于等于12的正整数,且其值为6的倍数;在步骤S24中,选取每个类型的信息的M个子信息的极大值和极小值;在步骤S25中,计算每个类型的信息的M个子信息的表征值,各表征值计算方式为:先计算M个子信息中的每一个与M个子信息中的极小值的差,然后除以极大值与极小值的差;在步骤S26中,将每个类型的信息的M个子信息的表征值依次形成矩阵;在步骤S3中,获得不同方法计算的多个预测负荷值包括:在步骤S311中,根据获得的表征值,创建第一代群体;在步骤S312中,产生L个染色体,计算每个染色体的适应度函数,其中L是大于2的正整数;在步骤S313中,根据适应度函数的结果操作算子,并调整权重;在步骤S314中,通过交叉和变异,产生新的染色体,计算每个染色体的适应度函数;其中交叉是仿真生物繁殖中信息交换的重组操作,变异是仿真生物繁殖中码串变化以避免进化停滞的基因突变操作;在步骤S315中,在上述步骤重复操作中,不断调整算子以得到最优染色体;在步骤S316中,当重复操作达到预先设定的终止执行条件时,终止操作,并获取相应的第一预测数值;其中预先设定的终止执行条件是切除负荷量收敛;在步骤S321中,根据获得的表征值,绘制不同类型的信息的图表;在步骤S322中,识别对于每个类型的信息的关键因素,该因素包括温度、湿度、降雨、体感舒适度、环境中的污染物水平、当地的上游水源和气源的环境水平;在步骤S323中,基于关键因素,选择表征值,训练支持向量机模型,确定关键因素的权重值;在步骤S324中,基于确定的权重值,计算每个表征值与对应的关键因素的乘积的总和,即计算涉及表征值和关键因素的加权和;在步骤S325中,通过节点电学参数来确定线路损耗;在步骤S326中,计算线路损耗和上述加权和的总和,作为第二预测数值;在步骤S4、S5中,获得各个预测负荷值对应的加权系数并执行加权求和中,可以采用预定的加权系数,也可以结合步骤S322中确定的关键因素来重新确定加权系数,并将步骤S3中的P种方法的值求取加权和:
其中P是大于等于2的正整数,Pi是第i个方法的第i预测数值,Wi是第i个方法对应的权重;在步骤S7中,如果超出阈值,显示结果并启动预案包括:在判定超出阈值的情况下,将结果显示在预测控制中心的显示屏上,并以红色、橙色和黄色进行标注指示,启动最严重的避免措施和响应的紧急调度操作,或在不可避免地发生之后采取调度措施以充分发挥节点的容量并且避开薄弱节点的漏洞以避免多米诺效应。
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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
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