[发明专利]一种分品种电力供应预测方法及系统

权利要求书

1.一种分品种电力供应预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测区域内的电力数据；

基于所述电力数据采用线性回归模型和自回归移动平均模型，对各品种发电设备在目标年份的发电量进行预测；

基于各品种发电设备在目标年份的发电量预测值和预先构建的优化预测模型，预测各品种发电设备的净增装机容量；

所述各品种发电设备包括水电发电机组、火电发电机组、核电发电机组、风电发电机组和太阳能发电机组。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述电力数据采用线性回归模型和自回归移动平均模型，对各品种发电设备在目标年份的发电量进行预测，包括：

对目标年份的用电量进行预测；

基于用电量的预测值采用线性回归模型进行计算，得到目标年份发电量预测值；

将所述目标年份发电量预测值基于各品种发电设备的年利用小时数采用自回归移动平均模型进行分配，得到各品种发电设备在目标年份的发电量预测值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化预测模型的构建，包括：

基于各品种发电设备总装机成本，发电成本以及火力机组二氧化碳排放总成本最低构建目标函数；

为所述目标函数构建约束条件；

所述约束条件包括：水电装机约束、火电装机约束、核电装机约束、风电装机容量约束、太阳能装机容量约束和电量平衡约束。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标函数，如下式所示：

f＝min(C₁+C₂+C₃)

式中：f为目标函数，C₁为各品种发电设备总装机成本，C₂为各品种发电设备总发电成本，C₃为火电机组二氧化碳排放总成本。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述各品种发电设备总装机成本C₁，按下式计算：

C₁＝x₁×s₁+x₂×s₂+x₃×s₃+x₄×s₄+x₅×s₅

式中：x₁为水电发电设备的净增装机容量，x₂为火电发电设备的净增装机容量，x₃为核电发电设备的净增装机容量，x₄为风电发电设备的净增装机容量，x₅为太阳能发电设备的净增装机容量，各品种装机单位建设成本分别为：s₁为水电装机单位建设成本，s₂为火电装机单位建设成本，s₃为核电装机单位建设成本，s₄为风电装机单位建设成本，s₅为太阳能装机单位建设成本。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各品种发电设备在目标年份的发电量预测值和预先构建的优化预测模型，预测各品种发电设备的净增装机容量之后，还包括：

基于所述各品种发电设备的净增装机容量和期初各品种装机容量，计算各品种期末装机容量；

基于所述各品种期末装机容量获得每个品种的平均装机容量；

基于每个品种的平均装机容量获得发电设备总利用小时数。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各品种期末装机容量，按下式计算：

式中：X_i表示第i个品种期末装机容量，表示第i个品种期初装机容量，x_i表示第i个品种净增装机容量。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力数据，包括：

用电量、发电量和各品种发电设备平均利用小时数。