[发明专利]一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统

说明书

一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，它包括数据库模块、数据维护模块、负荷预测模块，其中，数据库模块用于设置相应的数据库路径以及存储历史负荷数据单元，存储历史负荷数据单元包括日前小水火电负荷单元、新能源发电负荷单元、区间互供负荷单元、地区用电负荷单元、网供负荷单元、分时分区气象数据单元、以及历史负荷数据单元，可供负荷预测模块调用；本发明目的是提供一种引入了分时分区精细化气象数据，通过分析不同负荷分量的规律性，根据各自特点采取多种预测模式和预测方法，很好的提高地区电网短期负荷预测的精度和自动化程度的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统。

技术领域

本发明属于电力系统领域，具体涉及一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统。

背景技术

短期负荷预测主要预报未来几小时、1天至几天的电力负荷，它不仅为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。随着电力体制改革不断深入，市场化竞争机制逐步完善，新能源和分布式电源不断接入，电网调度对负荷预测的准确性、实时性、可靠性和智能化提出了更高的要求。负荷预测的精准度和自动化程度已经成为衡量现代化电力系统调度运行水平的一个重要标志。

目前国内外研究短期负荷预测的对象主要是地区用电负荷，而在电网的实际运行中，电力负荷是一个具有多成分、非线性与受多因素综合影响的动态复杂对象。广义的负荷预测既包括对负荷侧用电功率的预测，也包括对发电侧不可调节的风、光、水发电功率的预测。影响不同负荷分量变化的因素不尽相同，不同负荷分量的变化特性和影响模式也存在显著差异。此外，对地区电网而言，各县市区的用电负荷特性和气象条件差异较大，风、光、水等清洁能源电站点多面广，所处地理位置、气象条件及装机容量等同样存在明显差异。现有短期负荷预测系统利用的影响因素信息过于笼统，无法兼顾各地经济、气象等影响因素差异，导致预测误差较大。

为此，本系统引入分时分区精细化气象数据，通过分析不同负荷分量的规律性，根据各自特点采取多种预测模式和预测方法，可改变目前依赖人工经验的短期负荷预测工作模式，提高地区电网短期负荷预测的精度和自动化程度，提升负荷预测的工作效率。

发明内容

本发明目的是提供一种引入了分时分区精细化气象数据，通过分析不同负荷分量的规律性，根据各自特点采取多种预测模式和预测方法，很好的提高地区电网短期负荷预测的精度和自动化程度的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统。

为了实现上述的技术特征，本发明采用的技术方案是：

一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，它包括数据库模块、数据维护模块、负荷预测模块，其中，数据库模块用于设置相应的数据库路径以及存储历史负荷数据单元和负荷预测结果数据单元，存储历史负荷数据单元包括日前小水火电负荷单元、新能源发电负荷单元、区间互供负荷单元、地区用电负荷单元、网供负荷单元、分时分区气象数据单元、以及历史负荷数据单元，可供负荷预测模块调用，而负荷预测结果数据单元则可供预测结果评价模块调用，负荷预测结果数据单元用于存储负荷预测模块预测得到的数据；

数据维护模块用于批量导入历史负荷数据单元和相应的分时分区气象数据单元，对原始数据中的不良数据(如需要修补、替换及平滑的数据等)进行预处理以确保预测所需数据的完备性和正确性；

负荷预测模块用于日前小水火电负荷单元、新能源发电负荷单元、区间互供负荷单元、地区用电负荷单元网供负荷单元中负荷曲线的预测。

上述分时分区气象数据单元和历史负荷数据单元提供包括分时分区气温、降雨量、风速和太阳辐照度的历史数据和预测数据。

上述负荷预测模块提供的预测方法和预测模式可分别被选择后配合使用，针对每种类型的负荷分量可实现指定预测日负荷分量曲线的用户定制化精细预测，以及预测结果与相似日和相邻样本日负荷曲线的图形化显示对比。