[发明专利]基于云计算的智能电网负荷预测管理平台

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统电网调度领域，更具体的说，涉及一种基于云计算的智能电网负荷预测管理平台。

背景技术

负荷预测是电力系统领域的传统研究问题，对电力系统的安全运行起着重要作用，是节能调度、发电计划、电网规划、稳定计算等的基础性工作。众多实例和数据表明，准确的负荷预测对合理设计电源结构、制定燃料计划、实施节能减排措施、加快地区经济发展步伐至关重要。

近二三十年来，国内外的很多专家学者对负荷预测的理论和方法进行了大量的研究工作，取得了很多成果。从预测方法、预测时间跨度、预测对象、预测平台多个角度，大量文献和研究成果都推动了负荷预测技术的发展。但是，由于智能电网下负荷预测精度、密度要求越来越高，负荷预测的难度加大。传统负荷预测更趋向于预测技术，而智能电网负荷预测将预测推向一个精细化服务管理层面。因此，负荷预测主要面临以下问题：第一、传统的负荷数据分析方法不能满足智能电网的海量数据分析和处理。第二、多影响因素下的预测模型自适应性不强。第三、随机性、间歇性负荷预测准确率不稳定。第四、广大负荷预测系统异构现象突出，无法实现资源有效共享。现有的广大负荷预测系统大多基于多层体系Browser/Server(B/S)结构，采用.NET或J2EE技术，针对的对象不同(有母线、大用户、系统等)，异构现象突出，造成不合理的资源配置。例如，许多省电力公司往往系统负荷预测采用一套系统，母线负荷预测采用一套系统，或者地区大型电力用户采用一套系统，而系统与系统之间由于建成的时间不同，系统功能、配置等很难达到一致，基本上只是处在预测结果共享的层面。第五、负荷预测服务器CPU利用率不高，资源浪费严重。负荷预测网络、系统、数据库服务器CPU利用率低，大部分时间处于空闲状态或者不饱和状态，严重浪费了资源。在实际系统研发、运维中发现，一般省端系统负荷预测服务器的部署采用分布式模式，即省端和各个地方端部署单独的服务器；而母线负荷预测采用集中式部署模式，即省端和各个地方端共用服务器。实际上，各类服务器的数据处理、存储，负荷分析，预测模型计算，修正计算等不需要运行很长时间，CPU利用率一般在10％以下。

云计算(Cloud Computing)是对基于网络的、可配置的共享计算资源池能够方便的、随需访问的一种新型的计算模式，可以解决目前电网日益严峻的问题。云计算已经开始被成功运用到教育、医疗、经济、电子商务、信息技术等领域。由于云计算能够解决未来智能电网的三大问题(海量数据处理、实时数据分析及数据共享)，也逐渐向电力行业蔓延。云计算主要运用到电力系统的以下几个方面：智能电网、数字化变电站、状态监测、配网自动化、调度运行、网损分析、综合数据平台等。以上研究成为云计算在电力系统中应用的先驱，这些成功的案例和经验将给云计算融入负荷预测提供帮助。

智能电网的发展给负荷预测带来了全新的挑战。智能电网环境下电力负荷预测技术的研究，对象多样化，主要体现在不仅包括传统对象，如地区、母线、大用户等，还涉及分布式发电出力、新能源以及智能终端用电预测等；技术综合化，不但要研究智能化预测算法，还要充分利用各类综合信息平台。智能电网负荷预测不仅在内涵上发生了重大的变化，而且在外延上了进行了拓展，如风能预测中的风速预测等。与传统负荷预测相比，智能电网负荷预测主要具有影响因素多元化、预测对象多样化、预测技术更具智能性和自适应性、基础性的负荷特性分析尤为重要、更加关心电能消耗的原因、预测精度和密度要求更高以及系统全面的智能化信息库七个方面的特点。

发明内容

为了解决当前负荷预测技术和平台管理上的不足，本发明的目的是根据一种基于云计算的智能电网负荷预测管理平台，能够有效地克服传统负荷预测系统的缺陷，满足智能电网负荷预测的新需求，融合云计算的优势，对电网资源进行有效配置，提高电网负荷预测数据采集装置、各类服务器等的利用率。平台通过大量的负荷分析、有效的负荷管理以及可靠的预测结果协调，得到理想的负荷预测最终计划。

本发明的目的是通过如下方式实现的，一种基于云计算的智能电网负荷预测管理平台，包括：

(1)基础设施层，采用虚拟化技术对智能电网电力负荷数据采集设备、服务器、数据存储设备及网络设备硬件进行虚拟化，搭建电力企业负荷预测私有云；

(2)负荷数据管理、处理以及分析平台层，利用分布式文件系统、分布式数据管理、分布式数据处理以及数据仓库和数据分析对智能电网负荷数据进行坏数据辨识与处理，负荷分析，构成分布式计算环境；