【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力市场交易领域，尤其涉及一种基于曲线拟合的售电公司分时用电量预测方法及系统。
技术介绍
1、新一轮电力体制改革至今，我国电力市场得到深入发展，市场机制逐步健全、交易规模逐渐扩大，主体业务水平显著提高。随着电力现货市场的加速建设，售电公司在电力市场中也面临着工作难度大、价格疏导困难、运营风险高的问题。现货交易需售电公司申报未来一天用户的用能需求计划曲线，历史用电数据的缺失与预测能力缺乏使得售电公司的负荷预测以及申报策略制定难度大大增加，偏差考核风险也较大，特别是以15分钟为一个交易时段，每天96个时段的报量报价策略，对售电公司的用电量预测能力提出了更高的要求。
2、现有售电公司市场电量预测方法中，专利cn202010054043.3提出了一种售电市场电量预测方法及装置，基于历史售电数据序列，通过周期性分解和自回归移动平均模型的客观运算方式，得到售电预测数据序列。专利cn201910773490.1提出一种售电公司的春节期间售电量预测方法，将历史用电量数据由离散点拟合为用电量曲线，选取与预测年数据关联度最高的年份作为历史用电量拟合曲线，获取待预测年用户的开停工信息，并与历史拟合曲线相互匹配获得各个用户的预测结果。
3、上述专利在实现售电公司电量预测时，都从其历史用电量出发，推演其未来的用户的预测曲线，比较适合电量波动不大的企业，如果电力波动较大，预测的准确性就会下降。现阶段售电公司在实际工作中，主要通过加强与零售用户沟通，了解用户用电需求，根据经验进行用电曲线申报，这种方式不仅工作效率较低，而
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术技术提供了一种基于曲线拟合的售电公司分时用电量预测方法，以历史零售用户用电合同和实际用电曲线为基础，综合考虑用户特点、政策、经济、天气等多方因素，完成售电公司用电曲线拟合，有效减少购售电偏差，降低电力市场购电成本，合理调配电能资源。
2、本专利技术解决其问题所采用的技术方案：
3、本专利技术第一方面，涉及一种基于曲线拟合的售电公司分时用电量预测方法，该方法包括：步骤1，获取售电公司代理零售用户用电合同，划分所述零售用户用电合同的用户行业类型，将各用户行业的零售用户用电合同分解为日96个时段电量曲线；步骤2，基于各用户行业的日96个时段电量曲线，分别计算各用户行业的合同分时用电曲线，得到售电公司分时用电量初步预测值；步骤3，计算各用户行业的行业用电裕度参数，对分时用电量初步预测值进行修正；步骤4，将修正后各用户行业的分时用电量初步预测值求和，得到售电公司的分时用电量的预测值。
4、优选的，步骤1中包括：
5、判断零售用户用电合同是否分解为日96个时段，对未分解到日96个时段的零售用户用电合同，根据各用户行业的用电曲线各时段电量占比，进行零售用户用电合同曲线分解，分解如下：
6、qm,i,t＝am,t×qci
7、式中，qm,i,t表示用户行业类型为m的零售用户i在t时段的合同电量，am,t表示用户行业类型m在t时段的电量占比，qci表示零售用户i的月度合同电量。
8、优选的，所述步骤1中的零售用户用电合同包括分时套餐合同、峰平谷套餐合同和不分时用电套餐合同。
9、优选的，所述步骤2包括：
10、步骤2.1，计算各用户行业的合同分时电量曲线：
11、qm,t＝∑qm,i,t＝∑am,t×qci
12、qm,t表示所属用户行业类型为m的所有零售用户在t时段的合同电量；
13、步骤2.2，计算各用户行业的历史合同分时电量曲线：
14、qh,m,t＝∑qh,m,i,t＝∑am,t×qh，,ci
15、qh,m,t表示用户行业类型为m的所有零售用户在t时段的历史合同电量，qh,m,i,t表示用户行业类型为m的零售用户i在t时段的历史合同电量，qh，,ci表示零售用户i的历史月度合同电量；
16、步骤2.3，计算各用户行业的历史实际分时用电量曲线：
17、qs,m,t＝∑qs,m,i,t
18、qs,m,t表示用户行业类型为m的所有零售用户在t时段的历史实际用电量，qs,m,i,t表示用户行业类型为m的零售用户i在t时段的历史实际用电量；
19、步骤2.4，计算历史实际用电量与历史合同电量偏差比例bm,t：
20、
21、步骤2.5，根据历史实际用电量与历史合同电量偏差比例，计算各用户行业的分时用电量初步预测值：
22、qcy,m,t＝(1+bm,t)×qm,t
23、qcy,m,t表示用户行业类型为m的初步实际用电量预测值。
24、优选的，步骤3中修正后的各用户行业的初步实际用电量预测值计算如下：
25、qy,m,t＝cm,t×(1+bm,t)×qm,t
26、qy,m,t表示用户行业类型为m的初步实际用电量预测值，即用电量拟合值，cm,t表示用户行业类型为m的行业用电裕度参数，行业用电裕度参数根据用户行业的国家政策、行业经济发展、天气变化进行调整。
27、优选的，所述行业用电裕度参数cm,t＝wp×we×wt；其中，wp为行业政策权重，we为行业经济发展权重，wt为天气因素权重；
28、
29、
30、
31、其中，p′表示所属行业的政策赋值，当所属行业当前存在积极的政策时，p′＝1，否则，p′＝0；gm′表示所属行业本年度的经济增长率或预计经济增长率，gml′表示所属行业上一年度的经济增长率，qml表述所属行业上一年度用电量，qmll表示所属行业上上年度用电量；tmax为上一年度最高气温值，tmin为上一年度最低气温值，t为分时电量待预测时间段的气温预报平均值，rh为分时电量待预测时间段的相对湿度预报平均值；
32、当所属行业属于工业用电时，k1＝15，k2＝1，k3＝0；
33、当所属行业属于居民和商业用电时，k1＝100，k2＝1.05，k3＝1；
34、当所属行业属于农业用电时，k1＝25，k2＝0，k3＝0。
35、优选的，步骤4中售电公司的用电曲线：
36、qy,t＝∑qy,m,t
37、qy,m,t表示用户行业类型为m的初步实际用电量预测值，即用电量拟合值，qy,t表示所有用户行业的所有零售用户的电量拟合值。
38、优选的，步骤4中还包括以下约束条件：
39、qy,t≤max(qp)
40、(1-d)×∑qm,t≤qy,t≤(1+d)×∑qm,t
41、max(qp)表示售电公司可购电量上限，d表示为自定义参数，参数d设置为0.05-0.1，qm,t表示用户行业类型为m的所有零售用户在t时段的合同电量。
42、本专利技术第二方面，涉及一种如本发本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于曲线拟合的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，该方法包括：
2.如权利要求1所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，所述步骤1中包括：
3.如权利要求2所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，所述步骤l中的零售用户用电合同包括分时套餐合同、峰平谷套餐合同和不分时用电套餐合同。
4.如权利要求2所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
5.如权利要求4所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，步骤3中修正后的各用户行业的初步实际用电量预测值计算如下：
6.根据权利要求5所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，
7.如权利要求1所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，步骤4中售电公司的用电曲线：
8.如权利要求7所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，步骤4中还包括以下约束条件：
9.一种基于权利要求1-8任一项权利要求所述预测方法的售电公司分时用电量预测系统，包括用电合同分解模块、分时电量初步预测计算模块、电量预测修
10.一种终端，包括处理器及存储介质；其特征在于，
11.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于曲线拟合的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，该方法包括：
2.如权利要求1所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，所述步骤1中包括：
3.如权利要求2所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，所述步骤l中的零售用户用电合同包括分时套餐合同、峰平谷套餐合同和不分时用电套餐合同。
4.如权利要求2所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，所述步骤2包括：
5.如权利要求4所述的售电公司分时用电量预测方法，其特征在于，步骤3中修正后的各用户行业的初步实际用电量预测值计算如下：
6.根据权利要求5所述的售电公司分时用电量预测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵适宜，蒯继鹏，夏楠楠，张凯，张晔，董博，杜新，梁玉敏，陶力，刘健，邹建业，汪涛，丁鹏，
申请(专利权)人：辽宁电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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