[发明专利]电网供电优化方法、装置、设备和计算机可读存储介质

说明书

本申请实施公开了一种电网供电优化方法、装置、设备和计算机可读存储介质，对用户负荷原始高维的历史用电数据进行了降维处理，在保留原有数据有效信息的基础上，有效降低了电网波动造成的负荷暴增、负荷骤降等噪声对数据的影响，提高了聚类的有效性。采用随机森林模型进行负荷识别，随机森林模型的训练数据集由负荷曲线特征库提供，质量优良的数据样本和基学习期的多样性提高了模型的准确性和可靠性。考虑负荷均衡对供电点负载的影响，将负荷均衡指标作为优化组合的目标函数，使决策方案能有效改善供电点负荷不平衡，减小日峰谷差，且提高供电设备利用率。

技术领域

本申请涉及电力规划技术领域，尤其涉及一种电网供电优化方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着电力系统信息化程度的不断提高，在大数据环境下分析用电数据之间的关联性，探索有效的数据挖掘算法，对电力用户进行合理分类，针对不同类别的用户，快速准确地挖掘和把握其特征，得到用户用电习惯和调控潜力等有价值的信息，从而有效优化供电点用户负荷组合，减小负荷日峰谷差，提高供配电设施的利用率，是提高电网高效经济运行的有效途径。

传统的对不同电力用户的负荷曲线数据分析的方法是聚类分析算法，通常以负荷曲线每个采集点的负荷数据作为输入，对数据进行规范化处理后，对用户进行分类。但是，聚类分析虽然能够对电力用户进行合理分类，却不能很好地改善供电点负荷不平衡和日峰谷差大的问题，供电设备的利用率得不到提高。因此，有效改善供电电负荷不平衡和日峰谷差大的问题，提高供电设备的利用率，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种电网供电优化方法、装置、设备和计算机可读存储介质，用于解决现有的电网供电点供电负荷不平衡和日峰谷差大的技术问题，提高供电设备的利用率。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电网供电优化方法，包括：

101、将获取到的待接入用户的报装参数作为预测样本输入训练好的随机森林模型，对所述待接入用户的日负荷曲线进行预测，得到用户负荷预测曲线，所述报装参数包括：负荷率、最高利用小时率、日峰谷差率、峰期负载率、平期负载率和谷期负载率；

102、根据所述用户负荷预测曲线计算供电点的负荷均衡指标和待接入用户的电力需求，根据所述电力需求计算供电点日峰值负荷；

103、以所述负荷均衡指标最小的第一目标函数和所述供电点日峰值负荷小于所述供电点的传输容量上限的第二目标函数作为优化目标，得到所述待接入用户接入供电点的优化组合方案。

优选地，步骤101之前还包括：

1001、获取负荷曲线特征库中各历史负荷曲线的报装参数，得到历史用户用电数据集；

1002、将所述历史用户用电数据集作为输入，所述历史负荷曲线的聚类结果作为输出，对随机森林模型进行训练，得到训练后的随机森林模型。

优选地，所述第一目标函数为：

其中，d_LBI,i为负荷均衡指标，M为当前区域可接入的供电点数量，i为第i个供电点，j为第j个采集负荷点，a_i,j为第i条供电点负荷曲线的第j个采集负荷点的负荷量，为第i条供电点负荷曲线的平均负荷量。

优选地，所述第二目标函数为：

其中，为第i个供电点的初始承载负荷，R_f为第f个接入用户的电力需求，P_ub为供电点的传输容量上限，N为接入用户的数量，e_i,f为电力用户f接入供电点i的决策变量,接入时取1，不接入时取0。

优选地，步骤1001之前，还包括：