[发明专利]一种提高未来态潮流计算结果准确性的方法及系统

权利要求书

1.一种提高未来态潮流计算结果准确性的方法，其特征在于，包括：对新能源功率预测数据进行修正，具体包括如下步骤：

步骤SS11：根据新能源功率预测数据收集情况，确定需要修正的新能源对象；

步骤SS12：获取需要修正对象的基础数据；

步骤SS13：在当前实际出力的基础上按照一定的策略修正短期预测数据；

步骤SS14：按照模型限值信息校验修正后的数据是否合理；

对母线负荷预测数据进行修正，具体包括如下步骤：

步骤SS21：根据母线负荷预测数据收集情况，确定需要修正的母线负荷对象；

步骤SS22：获取需要修正对象的基础数据；

步骤SS23：在历史实际潮流基础上按照一定的策略修正短期预测数据；

步骤SS24：按照模型限值信息校验修正后的数据是否合理；

所述步骤SS11具体包括：根据新能源功率预测数据的收集情况，对于无法获取到超短期新能源功率预测数据的省份，其新能源功率预测对象需要被修正；根据模型信息过滤出需要修正的对象集合OBJECTS，假设OBJECTS总共有n个对象，则分别为object_1、object_2、object_3、……、object_n；

所述步骤SS12具体包括：获取后续修正及校验所需要的基础数据，所述基础数据包括修正对象的模型信息、短期预测数据、scada当前实际出力；所述模型信息包括：对象名称、机组类型、额定容量、最高技术出力、最低技术出力；

假设未来态潮流计算需要计算未来1个小时的潮流分布，计算粒度为5分钟一个时段，则总共需要计算12个时段，计算时段集合为PERIODS，分别为period_1、period_2、period_3、……、period_12；

集合OBJECTS中某一对象object_i额定容量为normal_cap_i，最高技术出力为max_cap_i，最低技术出力为min_cap_i，scada当前实际出力为mw_i；对象object_i在时段集合PERIODS时段内的短期预测结果，集合为FORECASTS，分别为forecast_i_1、forecast_i_2、forecast_i_3、……、forecast_i_12；

所述步骤SS13具体包括：

预测数据修正过程：假设对象object_i修正后预测数据集合为NEWFORECASTS，分别为newforecast_i_1、newforecast_i_2、newforecast_i_3、……、newforecast_i_12；修正原则就是在当前实际出力的基础上平移短期预测结果，具体过程如下：

1)如果当前实际出力绝对值|mw_i|0.01MW，即认为机组当前停机，则未来时段预测值均置为0，即：

newforecast_i_j＝0 (1)

公式(1)中newforecast_i_j为对象object_i在时段集合PERIODS中第j个时段的修正后值；

2)如果当前实际出力绝对值|mw_i|0.01MW，即认为机组当前开机，则修正过程如下：

A.计算平移量：

ΔP＝forecast_i_1-mw_i (2)

公式(2)中△P为平移量，forecast_i_1为对象object_i在时段集合PERIODS中第一个点的短期预测结果值，mw_i为对象object_i当前的实际出力值；△P为正值或负值，△P为正值则需要向下平移，为负值则需要向上平移；

B.修正预测数据：

修正原则为：

newforecast_i_j＝forecast_i_j-ΔP (3)

公式(3)中newforecast_i_j和forecast_i_j分别为对象object_i在时段集合PERIODS中第j个时段的修正后值、修正前值，△P为平移量；

所述步骤SS21具体包括：根据母线负荷预测数据的收集情况，对于无法获取到超短期母线负荷预测数据的省份，其母线负荷预测对象需要被修正，根据模型信息过滤出需要修正的对象集合BUSOBJECTS，假设BUSOBJECTS总共有m个对象，则分别为busobject_1、busobject_2、busobject_3、……、busobject_m；

所述步骤SS22具体包括：获取后续修正及校验所需要的基础数据；所述基础数据包括修正对象的模型信息、短期预测数据、scada最近1小时的历史实际潮流；所述模型信息包括对象名称、额定容量；

假设未来态潮流计算需要计算未来1个小时的潮流分布，计算粒度为5分钟一个时段，则总共需要计算12个时段，计算时段集合为PERIODS，分别为period_1、period_2、period_3、……、period_12；假设最近发生的12个时段，时段集合为HISPERIODS，hisperiod_1、hisperiod_2、hisperiod_3、……、hisperiod_12；

集合BUSOBJECTS中某一对象busobject_i额定容量为normal_cap_i；对象busobject_i在时段集合PERIODS时段内的短期预测结果，集合为FORECASTS，分别为forecast_i_1、forecast_i_2、forecast_i_3、……、forecast_i_12；在历史时段集合HISPERIODS时段内的短期预测结果集合为HISFORECASTS，分别为hisforecast_i_1、hisforecast_i_2、hisforecast_i_3、……、hisforecast_i_12；在时段集合HISPERIODS内的历史实际潮流集合为HISFLOWS，分别为hisflow_i_1、hisflow_i_2、hisflow_i_3、……、hisflow_i_12；

所述步骤SS23具体包括：预测数据修正过程：假设对象busobject_i修正后预测数据集合为NEWFORECASTS，分别为newforecast_i_1、newforecast_i_2、newforecast_i_3、……、newforecast_i_12；修正基本原则就是在最近12个时段预测误差的基础上平移短期预测结果过程如下：

计算对象busobject_i历史实际潮流HISFLOWS的平均值：

1)如果历史实际潮流平均值绝对值|avg_hisflow_i|0.01MW，即认为该母线负荷对象当前没有潮流，不带电，则未来时段预测值均置为0；

newforecast_i_j＝0 (6)

公式(6)中newforecast_i_j为对象busobject_i在时段集合PERIODS中第j个时段的修正后值；

2)如果历史实际潮流平均值绝对值|avg_hisflow_i|0.01MW，即认为该母线负荷对象当前带电，则修正过程如下：

A.计算平移量：

公式(7)中△P为平移量，hisforecast_i_k、hisflow_i_k分别为对象busobject_i在历史时段集合HISPERIODS中第k个点的短期预测结果值、实际潮流值；△P为正值或负值，为正值则需要向下平移，为负值则需要向上平移；

B.修正预测数据：

修正原则为：

newforecast_i_j＝forecast_i_j-ΔP (8)

公式(8)中newforecast_i_j和forecast_i_j分别为对象busobject_i在未来时段集合PERIODS中第j个时段的修正后值、修正前值，△P为平移量。