[发明专利]一种电力负荷爬坡预警的方法、系统及设备

说明书

本申请公开了一种电力负荷爬坡预警的方法，包括：获取电网负荷数据；根据电网负荷数据确定功率歪度的时间序列；根据功率歪度的时间序列确定最佳预报长度；利用BP神经网络建立对应最佳预报长度的预报模型，并利用预报模型对功率歪度进行预报，完成对电力负荷爬坡的预警。本申请通过利用具体“功率歪度”指标参数来定量的刻画电力负荷爬坡事件，使得对电力负荷爬坡事件预测的不确定性转换成为了对功率歪度值的定量预测，极大的降低了预测难度，电力系统便能够以此为参考，进行风险评估，确定合理的调度裕量，确保电力系统安全稳定高效的运行。本申请同时还提供了一种电力负荷爬坡预警的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

技术领域

本申请涉及电气工程领域，特别涉及一种电力负荷爬坡预警的方法、系统、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

电力负荷预测对于系统运行和生产费用具有非常重大的影响，主要用于机组优化组合、经济潮流控制、水火电协调等。准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停与检修，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益。所以，现有的研究成果主要围绕负荷预测方法及其精度展开。

一般，负荷最大值预测是短期预测中的一个主要关心问题。同时，随着电网结构形式等的不断发展和变化，电力短时间内的陡变给电力系统的安全运行造成影响；特别是在负荷的高峰和低谷时期，这种负荷爬坡事件的威胁更大。对于区域电网而言，实际电力负荷爬坡事件带来的冲击影响需要更加重视。

因此，如何对电力负荷爬坡进行预警是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种电力负荷爬坡预警的方法、系统、设备及计算机可读存储介质，用于对电力负荷爬坡进行预警。

为解决上述技术问题，本申请提供一种电力负荷爬坡预警的方法，该方法包括：

获取电网负荷数据；

根据所述电网负荷数据确定功率歪度的时间序列；其中，所述功率歪度用于表示电力负荷偏离正常中心值的偏离程度；

根据所述功率歪度的时间序列确定最佳预报长度；

利用BP神经网络建立对应所述最佳预报长度的预报模型，并利用所述预报模型对所述功率歪度进行预报，完成对电力负荷爬坡的预警。

可选的，根据所述电网负荷数据确定功率歪度的时间序列，包括：

根据公式确定所述功率歪度的时间序列；

其中，p_w,t为所述功率歪度的时间序列，p(i*Δt)为电力负荷离散时间序列，N为采样总数量，Δt为采样时间间隔，为采样时间内的功率均值，p_rms为采样时间内的功率均方根值。

可选的，根据所述功率歪度的时间序列确定所述功率歪度的最佳预报长度，包括：

根据公式计算延迟k个步长后的协方差；

根据公式计算自相关系数；

确定与第一预设值最接近的自相关系数所对应的k值为所述功率歪度的最佳预报长度；

其中，k为延迟步长，n为所述功率歪度的时间序列的长度，为所述功率歪度的时间序列的均值，p_w,t+k为所述功率歪度的时间序列p_w,t延迟k个步长后得到的时间序列，γ(k)为延迟k个步长后的协方差，γ(0)为延迟步长k＝0时的协方差，ρ(k)为延迟k个步长后得到的自相关系数。

可选的，利用所述预报模型对所述功率歪度进行预报，完成对电力负荷爬坡的预警，包括：