一种基于配变的近中期负荷预测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于新能源及节能技术领域，具体公开了一种基于配变的近中期负荷预测方法、装置、设备及介质，包括：采集基础数据接入；供电分区划分；历史数据分析；近中期负荷预测；利用大数据平台和大数据算法解决电网规划近中期负荷预测问题。通过数据中台实现配电档案数据和运行数据集成，通过数学方法预测配电负荷增长，叠加大用户报装和上市出清地块用电负荷，同时考虑同时率，实现供电单元、供电网格、供电区域近中期负荷预测。将理论负荷预测转为实际应用，提高了近中期负荷预测的精度和可应用性。采用的基于配变的近中期负荷预测在电网规划负荷预测领域中较新颖，克服了原有负荷预测技术的缺陷，而且提高了预测的精度、具有很好的推广应用价值。的推广应用价值。的推广应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于配变的近中期负荷预测方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术属于新能源及节能
，具体涉及一种基于配变的近中期负荷预测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着近几年电网技术的快速发展，如何利用大数据平台开展电网规划，支撑电网精准高效开展近中期负荷预测成为电网领域和研究学者研究的热点。
[0003]负荷预测作为电网规划最基础的一环，负荷预测的精度直接影响公司电网建设和投资策略。近中期负荷预测实用化工具开发改进势在必行，同时由于电网负荷点多面广，既有时间跨度又有空间阔度的制约，所以设计一种高效、准确的时间和空间近中期负荷预测方法具有很强的现实和理论意义。当前近中期负荷预测主要集中在一个县域、市域和省域历史负荷、GDP、人口等增长情况，利用趋势外推，叠加点负荷、对比国际、国内典型城市负荷情况预测未来5年内地区负荷增长情况，预测颗粒度不够精细、精度无法准确到规划区域的供电网格、供电单元。现状近中期负荷预测存在的主要缺点是规划区域要求以县域以上为主开展、电网负荷数据收集困难、负荷预测精度很难保证。
[0004]负荷基础数据收集目前没有现成工具，主要依靠人工线下收集，费时费力。
[0005]近中期负荷预测工具主要基于线下收集的负荷数据，利用EXCEL编辑负荷预测公式开展负荷预测，无法准确计算出不同区域内的同时率等。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于配变的多层级近中期负荷预测方法、装置、设备及介质，以解决目前单纯依靠线下收集现状负荷时间和空间数据费时耗力、对供电单元、供电网格及供电区域同时率测算、报装用户及上市出清地块负荷预测精度不足的问题，实现近中期负荷的精准预测。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：第一方面，一种基于配变的近中期负荷预测方法，包括以下步骤：步骤1：采集基础数据接入；步骤2：供电分区划分；步骤3：历史数据分析；步骤4：近中期负荷预测；步骤1中所述基础数据包括：PMS2.0系统设备档案信息、用电采集系统设备档案信息、运行数据信息、SG186系统报装用户信息、电网GIS系统设备空间地理信息、D5000系统运行数据信息和城乡控规信息；所述步骤2具体包括下述步骤：完成供电区域、供电网格、供电单元划分；完成计划上市出清地块的确认；报装用户地理坐标确认；根据已知报装用户和计划上市出清地块地理位置，结合供电单元、供电网格、供电区域覆盖范围，生成出清地块与供电单元、报装用户
与供电单元、配变与供电单元、供电单元与供电网格、供电网格与供电区域的从属包含关系；所述步骤3具体包括下述步骤：完成配变至少三年以上的历史负荷数据分析；基于配变负荷曲线叠加形成供电单元、供电网格、供电区域负荷曲线，获取供电单元、共供电网格、供电区域年最大负荷；抽取每台配变年最大负荷，计算供电单元、供电网格、供电区域最悲观负荷；根据年最大负荷及最悲观负荷计算供电单元、供电网格、供电区域同时率；所述步骤4具体包括下述步骤：基于配变的历史负荷，利用自然增长率法、线性回归法、二次趋势外推法或多路径平衡法得到配变未来五年负荷增长情况；基于用户报装地址、报装容量、用电性质和用电时序，完成用户五年内负荷预测；基于计划上市的出清地块和饱和年用电负荷结合地块用电时间，预测未来五年计划上市出清地块用电负荷；通过配变负荷、报装用户、计划上市出清地块用电负荷叠加得到供电单元的用电负荷，结合同时率后得到供电单元、供电网格、供电区域内近中期负荷预测并输出。
[0008]进一步的，所述步骤3中根据年最大负荷及最悲观负荷计算供电单元、供电网格、供电区域同时率，求平均值得到用于负荷预测的同时率数据，计算方法为：式中：N为计算年份数量。
[0009]进一步的，所述步骤4中，基于配变的历史负荷，利用自然增长率法、线性回归法、二次趋势外推法或多路径平衡法得到配变未来五年负荷增长情况，预测方法为：（1）自然增长率法式中：P
i
为目标年的全社会最大负荷；p
n
状年的全社会最大负荷；w为自然增长率；（2）线性回归法一元线性回归方程y=a+bx用最小二乘法估计一元线性回归方程中的回归系数a和b
式中：t
i
为年份计算编号；为各t
i
之和的平均值；y
i
为历史年第i年的值；为各历史年的平均值；目标年预测式中：y
n
为目标年第n年的预测值；x
n
为目标年第n年的年份计算编；（3）二次趋势外推法二次方程式将历史数据（x，y）代入二元函数，算出a、b、c的最优值；将预测年份x代入二元函数，得到预测年份的负荷值y
n
；（4）多路径平衡法设置不同预测方法的权重，采用最小二乘式法通过加权平均等到多路径平衡预测结果。
[0010]进一步的，所述步骤4中基于用户报装地址、报装容量、用电性质、用电时序，完成用户五年内负荷预测，式中：y
n
为目标年第n年的报装用户负荷预测值；p为用户报装容量；w
n
为报装用户第n年的计划投产率。
[0011]进一步的，所述步骤4中基于计划上市的出清地块和饱和年用电负荷结合地块用电时间，预测未来五年计划上市出清地块用电负荷，计算方法为：式中：y
n
为目标年第n年的出清地块负荷预测值；P为出清地块饱和负荷；w
n
为出清地块第n年的开发深度。
[0012]进一步的，所述步骤4中通过配变负荷、报装用户、计划上市出清地块用电负荷叠加得到供电单元的用电负荷，结合同时率后得到供电单元、供电网格、供电区域内近中期负荷预测，计算方法为：（1）供电单元预测负荷：
式中：p
n单元
为目标年第n年的供电单元负荷预测值；p
n配变
为目标年第n年的配变负荷预测值；p
n报装用户
为目标年第n年的报装用户负荷预测值；p
n出清地块
为目标年第n年的出清地块负荷预测值；η
单元
为供电单元的同时率；（2）供电网格预测负荷：式中：p
n网格
为目标年第n年的供电单元负荷预测值；p
n配变
为目标年第n年的配变负荷预测值；p
n报装用户
为目标年第n年的报装用户负荷预测值；p
n出清地块
为目标年第n年的出清地块负荷预测值；η
网格
为供电网格的同时率；（3）供电区域预测负荷：式中：p
n区域
为目标年第n年的供电单元负荷预测值；p
n配变
为目标年第n年的配变负荷预测值；p
n报装用户
为目标年第n年的报装用户负荷预测值；p
n出清地块
为目标年第n年的出清地块负荷预测值；η
区域
为供电区域的同时率。
[0013]进一步的，所述步骤2中供电区域、供电网格、供电单元划分是结合电网GIS地理地图和区域城乡控规图层，根据城乡控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于配变的近中期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集基础数据接入；步骤2：供电分区划分；步骤3：历史数据分析；步骤4：近中期负荷预测；步骤1中所述基础数据包括：PMS2.0系统设备档案信息、用电采集系统设备档案信息、运行数据信息、SG186系统报装用户信息、电网GIS系统设备空间地理信息、D5000系统运行数据信息和城乡控规信息；所述步骤2具体包括下述步骤：完成供电区域、供电网格、供电单元划分；完成计划上市出清地块的确认；报装用户地理坐标确认；根据已知报装用户和计划上市出清地块地理位置，结合供电单元、供电网格、供电区域覆盖范围，生成出清地块与供电单元、报装用户与供电单元、配变与供电单元、供电单元与供电网格、供电网格与供电区域的从属包含关系；所述步骤3具体包括下述步骤：完成配变至少三年以上的历史负荷数据分析；基于配变负荷曲线叠加形成供电单元、供电网格、供电区域负荷曲线，获取供电单元、共供电网格、供电区域年最大负荷；抽取每台配变年最大负荷，计算供电单元、供电网格、供电区域最悲观负荷；根据年最大负荷及最悲观负荷计算供电单元、供电网格、供电区域同时率；所述步骤4具体包括下述步骤：基于配变的历史负荷，利用自然增长率法、线性回归法、二次趋势外推法或多路径平衡法得到配变未来五年负荷增长情况；基于用户报装地址、报装容量、用电性质和用电时序，完成用户五年内负荷预测；基于计划上市的出清地块和饱和年用电负荷结合地块用电时间，预测未来五年计划上市出清地块用电负荷；通过配变负荷、报装用户、计划上市出清地块用电负荷叠加得到供电单元的用电负荷，结合同时率后得到供电单元、供电网格、供电区域内近中期负荷预测并输出。2.根据权利要求1所述的一种基于配变的近中期负荷预测方法，其特征在于，所述步骤3中根据年最大负荷及最悲观负荷计算供电单元、供电网格、供电区域同时率，求平均值得到用于负荷预测的同时率数据，计算方法为：式中：N为计算年份数量。3.根据权利要求1所述的一种基于配变的近中期负荷预测方法，其特征在于，所述步骤4中，基于配变的历史负荷，利用自然增长率法、线性回归法、二次趋势外推法或多路径平衡法得到配变未来五年负荷增长情况，预测方法为：
（1）自然增长率法式中：P
i
为目标年的全社会最大负荷；p
n
为现状年的全社会最大负荷；w为自然增长率；（2）线性回归法一元线性回归方程y=a+bx用最小二乘法估计一元线性回归方程中的回归系数a和b用最小二乘法估计一元线性回归方程中的回归系数a和b式中：t
i
为年份计算编号；为各t
i
之和的平均值；y
i
为历史年第i年的值；为各历史年的平均值；目标年预测式中：y
n
为目标年第n年的预测值；x
n
为目标年第n年的年份计算编；（3）二次趋势外推法二次方程式将历史数据（x，y）代入二元函数，算出a、b、c的最优值；将预测年份x代入二元函数，得到预测年份的负荷值y
n
；（4）多路径平衡法设置不同预测方法的权重，采用最小二乘式法通过加权平均等到多路径平衡预测结果。4.根据权利要求1所述的一种基于配变的近中期负荷预测方法，其特征在于，所述步骤4中基于用户报装地址、报装容量、用电性质、用电时序，完成用户五年内负荷预测，计算方法为：式中：y
n
为目标年第n年的报装用户负荷预测值；
p为用户报装容量；w
n
为报装用户第n年的计划投产率。5.根据权利要求1所述的一种基于配变的近中期负荷预测方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘兆燕，王登政，代志强，王沛胜，李臻，陈斌发，李晖，吕阳，李炳辉，靖海，徐飞，雷军，吴进国，
申请(专利权)人：湖北华中电力科技开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：