[发明专利]一种电力生产配置的自适应方法及系统

说明书

本发明提供一种电力生产配置的自适应方法及系统，包括，步骤S1，获取预测场景下电力用户历史用电数据、所述预测场景对应的行业数据、经济数据及气候数据，建立行业用户负荷预测模型库；步骤S2，确定待评估区域，并获取待评估区域内电力用户对应的模型数据；步骤S3，计算各用户未来某一时间段内的负荷预测曲线；得到待评估区域总负荷预测结果；步骤S4，检测电力负荷预测结果是否超过电厂总装机容量，若超过，则生成限电告警并筛选出建议限电的用户；若不超过，则规划各发电厂生产配置计划。本发明对全部电力运行目标区域的负荷状态掌握和评估，实现用户负荷波动、气候变化引起的电力配置计划调整。

技术领域

本发明涉及电力系统自动化技术领域，特别是涉及一种电力生产配置的自适应方法及系统。

背景技术

电力在国民经济资源中占据着重要的地位，电力数据的处理和分析对发电、输电和配电等环节有着至关重要的作用。随着社会高速发展，用电量出现了前所未有的增长，伴随着电力发展出现了智能电网等新技术，随着而来的是电力数据的井喷式增长；也为升级传统电力生产配置，提高电力生产效率提供了保障。

目前，对于电力生产的配置主要依据近期的社会生产电力负荷需要，提前制定生产计划，并按照计划进行生产。当前对负荷特性的现状、影响负荷特性的关键因素和未来负荷预测趋势都进行了一定程度的分析和研究，也得出了一些对电力规划和电网运行具有参考价值和作业指导的结果，但是缺乏对电力用户模型的建立，没有对用户的需求画像。

在一定程度上，对于特定用户对象来说(目标对象可以是小区、工厂、写字楼、商场等)，影响电力需求负荷的原因有两点：第一点是时间因素，相同时间中不同时间段的电力负荷不同，如目标用户为企业或者厂房时，白天负荷值大，夜晚负荷值小；目标用户为小区时，早晨和傍晚负荷值大，日间和夜间负荷值小；对于不同的城市、地区来讲，电力负荷都与统一日期中不同时间段有很大关联。第二是经济发展趋势、温度和天气：如在夏天和冬天，由于气温的过高和过低，均会产生空调、暖通设备的负荷，导致目标用户电力负荷的激增或者骤降；用于经济发展水平不同，也会导致目标对象的电力负荷发生变化。受限于数据处理能力和条件限制，在现有的系统中都没有考虑经济发展形势、地区气候条件、行业潮汐效应等因素对电力负荷的影响，因此预测偏向于低精度、粗犷式、高延迟的预测。业内缺少精确、实时、快速响应的电力生产预测、配置方法，来快捷、精准、高效满足电力负荷的变化，尤其是缺乏多维、大数据、基于用户模型的分析手段。

发明内容

本发明的目的在于，提出一种力生产配置的自适应方法及系统，解决用户负荷波动、气候变化引起的电力配置计划调整不及时、不准确的技术问题。

本发明的一方面，提供一种电力生产配置的自适应方法，包括以下步骤：

步骤S1，获取不同场景下电力用户的历史用电数据、电力用户所对应的用户行业数据、不同行业所对应的经济数据、历史气候数据，根据所述历史用电数据、所述用户行业数据、所述经济数据、所述历史气候数据建立不同场景下多个行业的行业用户负荷预测模型，将所述不同场景下多个行业的行业用户负荷预测模型存储至模型数据库中；其中，所述经济数据包括不同用户所处行业的能效指数以及产业增长率；

步骤S2，确定待评估区域，获取所述待评估区域的电力用户数据，并从所述模型数据库中获取与所述待评估区域的电力用户数据匹配的行业用户负荷预测模型；其中，待评估区域与场景对应，电力用户数据与行业用户负荷预测模型对应；

步骤S3，根据所述待评估区域内电力用户数据获取预设时间段内的用户向量数据，根据所述用户向量数据和电力用户对应的行业用户负荷预测模型计算所述待评估区域内各电力用户未来某一时间段内的负荷预测曲线；将所述待评估区域内各电力用户未来某一时间段内的负荷预测曲线进行叠加，得到待评估区域的总负荷预测结果；其中，所述用户向量数据包括用户忙时的电能消耗、用户闲时的电能消耗；