[发明专利]基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法及设备在审
| 申请号: | 202211164457.7 | 申请日: | 2022-09-23 |
| 公开(公告)号: | CN115587531A | 公开(公告)日: | 2023-01-10 |
| 发明(设计)人: | 孙财新;易伟峰;申旭辉;潘霄峰;宋立涛;闫耀;王强;王鸿策;关何格格 | 申请(专利权)人: | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能新能源股份有限公司山西分公司 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06Q50/06;G06Q10/04;G06F18/214 |
| 代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 曲进华 |
| 地址: | 102209 北京市昌平区北七*** | 国省代码: | 北京;11 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 负荷 段式 日前 电力 额度 预测 方法 设备 | ||
1.一种基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法,其特征在于,包括:
构建分段式日前电力额度预测模型;其中,所述分段式日前电力额度预测模型包括全网负荷率计算模块,全网负荷率分段模块和电力额度预测模块;
获取全网发电设备的历史披露数据,通过所述全网负荷率计算模块和全网负荷率分段模块对所述全网发电设备的历史披露数据进行数据预处理,得到全网负荷率分段结果,将所述全网负荷率分段结果输入所述电力额度预测模块进行训练,至输出结果的日前电力额度数据与实际的日前电力额度数据一致为止;
实时获取全网发电设备的预测数据,输入训练好的所述分段式日前电力额度预测模型,输出结果即为日前电力额度预测结果。
2.根据权利要求1所述的基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法,其特征在于,所述全网负荷率计算模块基于指定时刻的全网负荷预测值、新能源出力预测值、所有参与现货的火电机组总容量大小、火电必开机组总容量、火电必停机组总容量及最小技术出力比例,计算对应时刻的全网负荷率;公式表示为:
其中,load_ratet表示t时刻的全网负荷率;
network_powert表示t时刻的全网负荷预测值;
new_energyt表示t时刻的新能源出力预测值;
total_capacityt表示t时刻所有参与现货的火电机组总容量大小;
open_capacityt表示t时刻火电必开机组总容量;
close_capacityt表示t时刻火电必停机组总容量;
β表示最小技术出力比例。
3.根据权利要求2所述的基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法,其特征在于,所述全网负荷率分段模块基于获取到的全网发电设备的历史披露数据,通过所述全网负荷率计算模块,计算预设时间间隔内,指定时间点的全网负荷率;
获取历史披露数据中与指定时间点的全网负荷率对应的日前电力额度数据,确定全网负荷率典型曲线和日前电力额度典型曲线,并根据所述全网负荷率典型曲线和日前电力额度典型曲线的对应关系,对所述全网负荷率进行分段。
4.根据权利要求3所述的基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法,其特征在于,在确定全网负荷率典型曲线和日前电力额度典型曲线的步骤中,包括:
基于预设时间间隔内、指定时间点的全网负荷率和对应的日前电力额度数据,计算全网负荷率和日前电力额度数据在每个时刻对应的均值,结合最小二乘法,分别得到全网负荷率典型曲线和日前电力额度典型曲线;
利用箱线图算法,获取日前电力额度典型曲线的下四分位数Q1和上四分位数Q3在全网负荷率典型曲线中对应的全网负荷率值,作为低全网负荷率段的上界值和平全网负荷率段的上界值,从而把全网负荷率分为低全网负荷率、平全网负荷率、高全网负荷率三段,其分别对应日前电力额度的低价段、平价段、高价段。
5.根据权利要求4所述的基于全网负荷率的分段式日前电力额度预测方法,其特征在于,在计算全网负荷率和日前电力额度数据在每个时刻对应的均值的步骤中,确定全网负荷率典型曲线和日前电力额度典型曲线的最小二乘法公式分别表示为:
其中,minfR(x)表示拟合后的系统负载率典型曲线函数;minfP(x)表示拟合后的实时电价典型曲线函数;x=(x1,...,x96)表示拟合后的系统负载率典型曲线;y=(y1,...,y96)表示拟合后的日前电价典型曲线;Ri=(Ri1,...,Ri96)表示第i天的系统负载率曲线;Pi=(Pi1,...,Pi96)表示第i天的日前电价曲线。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能新能源股份有限公司山西分公司,未经中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能新能源股份有限公司山西分公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211164457.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





