[发明专利]一种基于拓扑的配网分层负荷预测方法有效

专利信息
申请号: 201410601822.5 申请日: 2014-10-31
公开(公告)号: CN104376371B 公开(公告)日: 2017-10-31
发明(设计)人: 漆铭钧;李欣然;朱亮;陈鸿琳;冷华;贺悝;朱吉然;童莹 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网湖南省电力公司;国网湖南省电力公司电力科学研究院;湖南大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/30
代理公司: 长沙市融智专利事务所43114 代理人: 黄美成
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 拓扑 分层 负荷 预测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于拓扑的配网分层负荷预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1:从智能电表读取电力用户历史用电信息,从台区表读取台区历史负荷信息;

步骤2:基于电力用户的历史用电信息,采用现有的负荷预测方法获得每个电力用户日负荷预测功率初始值;

步骤3:根据配电网络的拓扑连接关系,计算台区j的负荷预测结果sj

sj=α·Σi=1npij]]>

其中,为台区j下所连的第i个电力用户的日负荷预测功率初始值,n为台区j下所连的电力用户数量,j为整数;

α为调节系数,修正台区负荷预测结果,α的初始值为随机值,以台区预测训练样本的负荷预测值与台区预测训练样本的实际负荷数据的各对应时间点的差值的平均值达到最小为目标函数,采用PSO粒子群寻优方法在设定的迭代次数内确定调节系数α;

其中,台区预测训练样本的负荷预测值的获取过程如下:

从台区历史负荷信息中选取与待预测日为相似日的台区负荷数据作为台区训练样本数据和台区预测训练样本;

所述相似日是指,对日类型相同的台区日负荷数据,依据气象数据根据灰色关联度分析得到关联度大于或等于0.6,且按关联度从大到小排列在前3-10的样本日;

其中,日类型包括工作日、非节假休息日、节假日;

采用BP神经网络训练样本数据,得到样本日类型及天气与台区负荷之间的关系函数;

将台区预测训练样本所属的日类型和天气代入上述的日类型及天气与台区负荷之间的关系函数得到台区预测训练样本的台区负荷预测值;

步骤4:根据配电网络的拓扑连接关系,将台区的负荷预测结果sj上汇至对应10kV出线开关a,获得10kV出线开关a的总负荷预测结果ka

其中,m为10kV出线开关a下所连的台区数目。

2.根据权利要求1所述的基于拓扑的配网分层负荷预测方法,其特征在于,所述步骤3中台区j的负荷预测结果sj依据台区历史负荷信息,采用现有的负荷预测方法进行预测获得。

3.根据权利要求2所述的基于拓扑的配网分层负荷预测方法,其特征在于,根据配电网络的拓扑连接关系,将台区的负荷预测结果sj乘以加权系数wj再累加,上汇至对应10kV出线开关a,获得10kV出线开关a的总负荷预测结果ka,其中m为10kV出线开关a下所连的台区数目;

wj为台区j的加权系数,修正台区负荷预测结果,wj的初始值为随机值,以台区预测训练样本的负荷预测值与台区预测训练样本的实际负荷数据的各对应时间点的差值的平均值达到最小为目标函数,采用PSO粒子群寻优方法在设定的迭代次数内确定调节系数wj

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