[发明专利]一种短期电力负荷预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力负荷预测方法，尤其涉及一种短期电力负荷预测方法。 

背景技术

电力负荷预测是电力系统的重要组成部分，电力负荷预测是指对未来几小时至几年的电力负荷和电量做出估计，它是电力系统调度运营部门、用电服务部门和电网规划部门的一项重要日常工作，是制订发电计划、输电方案和电网建设的主要依据。对地区电网而言，为上级调度提供精度较高的日负荷预测，使上级调度在制订发电计划时可以合理安排旋转备用和冷备用容量，减少机组启停次数，降低即日交易电量，在满足用户用电需要的同时减少电能成本和电价，对自身电网而言，日负荷预测数据是校核电网安全的重要依据，而月度负荷预测数据可以用于电网检修计划。不论从经济角度还是从安全角度讲，电力负荷预测工作都是十分重要的。 

目前的电力负荷预测系统功能单一，无数据分解、多方位预测功能，无按照地理位置信息及用电数据对用电区域进行合理划分分别预测功能，受实时电网安全要求限制，只能在地调负荷管理人员中使用，其他部门不能使用；人机界面不理想等。 

发明内容

本发明的主要目的在于，提供一种短期电力负荷预测方法，所要解决的技术问题是使其可以对用电区域进行划分并分别进行预测，同时使得用电管理者可以方便直观的观测用电数据以及预测分析结果，及时的了解用电情况，合理的安排发电计划、输电方案和电网规划建设。 

本发明的目的及解决其技术问题是采用以下技术方案来实现的。依据本发明提出的一种短期电力负荷预测方法，其包括数据采集和处理模块、预测数据库模块、预测执行模块、软件系统模块。数据采集和处理模块，根据地理位置以及电网能量管理系统中的用电数据对用电区域进行划分，并对划分后的每一块区域的负荷数据进行整合和处理，把处理后的负荷数据传入数据库，将气象数据处理后也传入数据库。预测执行模块，采用智能算法进行短期负荷预测。管理系统模块，可以实现数据管理、预测结果分析、系统设置等功能。 

数据采集和处理模块，根据地理位置信息以及电网能量管理系统的用电数据，对用电区域进行划分，主要划分为农林牧渔区、工业区、商业区、公共事业区、居民生活区五个主要用电区域，依据电网能量管理系统所监测到的用电数据，对上述五个区域的用电负荷数据进行整合和处理传入预测数据库；将气象服务器中的天气数据进行量化处理传入预测数据库。 

预测执行模块，从预测数据库中提取负荷数据以及天气数据，采用智能算法分别对所划分的用电区域进行短期负荷预测，得到预测结果并传入预测数据库；预测执行模块所采用的智能算法包括人工神经网络、灰色理论、时间序列、支持向量机以及组合预测算法。 

预测数据库模块，主要用于存储历史负荷数据、天气数据以及负荷预测结果数据，供预测执行模块和管理系统模块调用数据。 

管理系统模块，实现负荷预测方法选择；数据查询和显示，包括历史负荷数据以及负荷预测数据的查询和显示；考核模块包括预测误差分析以及实际负荷数据和负荷预测数据的曲线比较图；系统设置包括对用电区域的选取、更改，用户管理和权限设置等。 

本发明的有益效果是，可实现对用电区域进行合理划分并分别进行负荷预测的功能，采用的智能算法可以提高负荷预测的精度，管理系统模块更人性化的设计使得用电管理者可以更直观的监测负荷数据以及更全面的了解用电情况。 

附图说明

图1为本发明的短期电力负荷预测方法的结构图 

图2为预测执行模块的流程图

图3为管理系统模块的结构图

具体实施方式

如图1所示，本发明的短期电力负荷预测方法包括数据采集和处理模块11、预测数据库模块12、预测执行模块13、管理系统模块14。其中，数据采集和处理模块11，用于采集历史负荷数据以及天气数据，经过处理后传入预测数据库，首先，对地区用地情况进行分析，根据地理位置信息以及电网能量管理系统的负荷数据，结合社会经济因素，把整个用电地区分为农林牧渔区、工业区、商业区、公共事业区、居民生活区五个主要用电区域，并分别采集各个区域的负荷数据以及天气数据，经过处理后传入预测数据库。 

预测执行模块13，从预测数据库中提取负荷数据以及天气数据，采用智能算法分别对所划分的用电区域进行短期负荷预测，得到预测结果并传入预测数据库；预测执行模块所采用的智能算法包括人工神经网络、灰色理论、时间序列、支持向量机以及组合预测算法。 

预测数据库模块12，主要用于存储历史负荷数据、天气数据以及负荷预测结果数据，供预测执行模块和软件系统模块调用数据。