[发明专利]基于LEAP模型的电网中长期电力需求分布预测方法有效

专利信息
申请号: 201410369909.4 申请日: 2014-07-30
公开(公告)号: CN104134102B 公开(公告)日: 2017-09-22
发明(设计)人: 葛斐;叶彬;王宝;杨欣;宣宁平;石雪梅 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网安徽省电力公司经济技术研究院
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 合肥天明专利事务所(普通合伙)34115 代理人: 金凯
地址: 100031 *** 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: 发明提供一种基于LEAP模型的电网中长期电力需求分布预测方法,包括以下步骤构建区域中长期终端能源需求和能源加工转换环节的LEAP模型;基于LEAP模型得到区域电网中长期电力需求预测值;按用电部门预测中长期区域全社会用电量在各辖区的分布;获取中长期区域全社会用电量在各辖区的分布预测结果;中长期区域全社会最大负荷各辖区分布预测。本发明为区域电网规划人员掌握中长期区域电力需求分布提供了可靠依据,从而更好地服务于电网规划。
搜索关键词: 基于 leap 模型 电网 中长期 电力 需求 分布 预测 方法
【主权项】:
一种基于LEAP模型的电网中长期电力需求分布预测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)构建区域中长期终端能源需求和能源加工转换环节的LEAP模型;(2)基于所述LEAP模型得到区域电网中长期电力需求预测值,包括中长期区域全社会用电量、区域城乡居民生活用电量、区域人均生活用电量、区域第三产业用电量、区域第二产业用电量、区域第二产业终端用电量、区域高耗能行业用电量、区域一级网损与厂用电量、区域非一级网损与厂用电量、区域抽水蓄能抽水用电量、区域全社会最大负荷和区域最大负荷利用小时数;(3)按用电部门预测中长期区域全社会用电量在各辖区的分布:(31)中长期区域城乡居民生活用电量各辖区分布预测:中期预测:获取基准年度各辖区城乡居民生活用电量、GDP和人口数据,构建中期各辖区城乡居民生活用电量初步预测回归模型;获取目标年度各辖区GDP和人口预测值,根据所述中期各辖区城乡居民生活用电量初步预测回归模型,得到目标年度各辖区城乡居民生活用电量初步预测值;构建中期各辖区城乡居民生活用电量预测修正模型;获取目标年度区域城乡居民生活用电量预测值,根据所述中期各辖区城乡居民生活用电量预测修正模型,对目标年度各辖区城乡居民生活用电量初步预测值进行修正,得到目标年度各辖区城乡居民生活用电量预测值;长期预测:构建长期各辖区城乡居民生活用电量预测模型;获取目标年度区域人均生活用电量、区域人口、各辖区人均生活用电量相对区域平均水平的浮动值和各辖区人口预测值,根据所述长期各 辖区城乡居民生活用电量预测模型,预测目标年度各辖区城乡居民生活用电量;(32)中长期区域第三产业用电量各辖区分布预测:构建中长期各辖区第三产业用电量预测模型;获取目标年度各辖区第三产业增加值和区域第三产业用电量预测值,根据所述中长期各辖区第三产业用电量预测模型,预测目标年度各辖区第三产业用电量;(33)中长期区域第二产业用电量各辖区分布预测:构建中长期各辖区第二产业终端用电量预测模型;获取基准年度各辖区各种高耗能产品产量数据以及目标年度各辖区第二产业增加值、区域各种高耗能行业用电量和区域第二产业终端用电量预测值,根据所述中长期各辖区第二产业终端用电量预测模型,预测目标年度各辖区第二产业终端用电量;构建中长期各辖区能源工业用电量预测模型;获取基准年度各辖区各种能源产品产量数据以及目标年度区域第二产业用电量、区域第二产业终端用电量、区域一级网损与厂用电量、区域非一级网损与厂用电量和区域抽水蓄能抽水用电量预测值,根据所述中长期各辖区能源工业用电量预测模型,预测目标年度各辖区能源工业用电量;构建中长期各辖区非一级网损与厂用电量预测模型;获取目标年度区域非一级网损与厂用电量预测值,根据预测得到的目标年度各辖区城乡居民生活用电量、各辖区第三产业用电量、各辖区第二产业终端用电量、各辖区能源工业用电量以及所述中长期各辖区非一级网损与厂用电量预测模型,预测目标年度各辖区非一级网损与厂用电量;将上述预测得到的目标年度各辖区第二产业终端用电量、各辖区能源工业用电量、各辖区非一级网损与厂用电量累加,得到目标年度各辖 区第二产业用电量;(4)将步骤(3)中预测得到的目标年度各辖区城乡居民生活用电量、各辖区第三产业用电量、各辖区第二产业用电量累加,得到目标年度各辖区全社会用电量;(5)预测中长期区域全社会最大负荷在各辖区的分布:构建中长期各辖区最大负荷利用小时数预测模型;获取基准年度区域最大负荷利用小时数、区域第二产业在经济结构中的比重、区域全社会最大负荷、各辖区最大负荷利用小时数和各辖区第二产业在经济结构中的比重数据以及目标年度区域最大负荷利用小时数、区域第二产业在经济结构中的比重、区域全社会最大负荷和各辖区第二产业在经济结构中的比重预测值,根据所述中长期各辖区最大负荷利用小时数预测模型,预测目标年度各辖区最大负荷利用小时数;构建中长期各辖区全社会最大负荷预测模型;根据预测得到的目标年度各辖区全社会用电量、各辖区最大负荷利用小时数以及所述各辖区中长期全社会最大负荷预测模型,预测目标年度各辖区全社会最大负荷;步骤(31)中:所述中期各辖区城乡居民生活用电量初步预测回归模型为:所述中期各辖区城乡居民生活用电量预测修正模型为:其中,WH′t,l表示目标年度t辖区l城乡居民生活用电量初步预测值,GDPt,l和POPt,l分别表示目标年度t辖区l的GDP和人口,为将基准年度各辖区的城乡居民生活用电量、GDP和人口代入回归模型中拟合得 到的常数,WHt,l表示目标年度t辖区l城乡居民生活用电量,WHt表示目标年度t区域城乡居民生活用电量,L表示辖区数;所述长期各辖区城乡居民生活用电量预测模型为:其中,WHt,l表示目标年度t辖区l城乡居民生活用电量,θt表示目标年度t区域人均生活用电量,ωt,l表示目标年度t辖区l人均生活用电量相对区域平均水平的浮动值,POPt,l表示目标年度t辖区l人口,POPt表示目标年度t区域人口;步骤(32)中:所述中长期各辖区第三产业用电量预测模型为:其中,WTt,l表示目标年度t辖区l第三产业用电量,WTt表示目标年度t区域第三产业用电量,GDP3t,l表示目标年度t辖区l第三产业增加值;步骤(33)中:所述中长期各辖区第二产业终端用电量预测模型为:其中,WSTt,l表示目标年度t辖区l第二产业终端用电量,GDP2t,l表示目标年度t辖区l第二产业增加值,WSTt表示目标年度t区域第二产业终端用电量,WGt,l表示目标年度t辖区l高耗能行业用电量,Ns表示区域内的高耗能产品种类数,VGt0,l,s表示基准年度t0辖区l的第s种高耗能产品产量,WGIt,s表示目标年度t区域内的第s种高耗能产品对应的 高耗能行业的用电量;所述中长期各辖区能源工业用电量预测模型为:其中,WEIt,l表示目标年度t辖区l能源工业用电量,VEt0,l,d表示基准年度t0辖区l的第d种能源产品产量,Nd表示区域内的能源产品种类数,WSt表示目标年度t区域第二产业用电量,WSTt表示目标年度t区域第二产业终端用电量,WLPt表示目标年度t区域一级网损与厂用电量,WNLPt表示目标年度t区域非一级网损与厂用电量,WPt表示目标年度t区域抽水蓄能抽水用电量;所述中长期各辖区非一级网损与厂用电量预测模型为:其中,WNLPt,l表示目标年度t辖区l非一级网损与厂用电量;构建中长期各辖区第二产业用电量预测模型:WSt,l=WSTt,l+WEIt,l+WNLPt,l其中,WSt,l表示目标年度t辖区l第二产业用电量;构建中长期各辖区全社会用电量预测模型:Wt,l=WHt,l+WTt,l+WSt,l其中,Wt,l表示目标年度t辖区l全社会用电量;步骤(5)中:所述中长期各辖区最大负荷利用小时数预测模型为:其中,τt,l和τt0,l分别表示目标年度t和基准年度t0辖区l最大负荷利用小时数,τt和τt0分别表示目标年度t和基准年度t0区域最大负荷利用小时数,RSt,l和RSt0,l分别表示目标年度t和基准年度t0辖区l第二产业在经济结构中的比重,RSt和RSt0表示目标年度t和基准年度t0区域第二产业在经济结构中的比重,Pmax,t和Pmax,t0分别表示目标年度t和基准年度t0区域全社会最大负荷;所述中长期各辖区全社会最大负荷预测模型为:其中,Pmax,t,l表示目标年度t辖区l全社会最大负荷,Wt,l表示目标年度t辖区l全社会用电量。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

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国家电网公司;国网安徽省电力公司经济技术研究院,未经国家电网公司;国网安徽省电力公司经济技术研究院许可,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/patent/201410369909.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top