[发明专利]一种电力负荷预测方法、系统及装置

说明书

本发明提供了一种电力负荷预测方法、系统及装置，方法包括基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。本发明基于历史数据作为预测参考，综合考虑待预测日区域内负荷变化情况，提高负荷预测准确率，从而保证调控人员可以准确、合理安排电网调峰、调压，安排电网方式及检修计划，保持电网运行的安全稳定性。

技术领域

本发明涉及电力系统负荷预测技术领域，尤其是一种电力负荷预测方法、系统及装置。

背景技术

电力负荷预测是电力部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保障社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。

电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而又艰巨的任务。

提升负荷预测准确性是应对复杂经济形势，实现企业精益化管理的需要、是建设坚强智能电网，实现精准投资的需要，是实现供用双赢的需要。

目前负荷预测主要采用工作人员根据次日负荷变化情况每日上报日报，通过日报汇总县、市、省总负荷数据。次日负荷情况受各企业生产计划变更、农村灌溉周期变换、居民制热制冷负荷影响较大，且伴随光伏、风电装机容量的不断增多，次日负荷情况受天气变化影响日益增大。目前负荷预测方法不仅预测准确率较低，且工作人员每日需要汇总数据工作量大，严重影响了负荷预测作用的发挥。

发明内容

本发明提供了一种电力负荷预测方法、系统及装置，用于解决现有预测准确率低的问题。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明第一方面提供了一种电力负荷预测方法，所述方法包括以下步骤：

基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；

结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。

进一步地，所述新能源上网功率数据包括根据待预测日天气的光伏上网功率和风力上网功率。

进一步地，所述企业生产数据包括根据待预测日企业生产计划、检修计划确定的所需用电量。

进一步地，所述制冷制热数据包括根据待预测日气温的企业、居民制冷制热所需电量。

进一步地，所述农业生产数据包括根据待预测日降雨情况的农业灌溉所需电量。

进一步地，所述对历史数据训练得到的预测模型包括每个影响因素下，分别训练得到的预测模型。

本发明第二方面提供了一种电力负荷预测系统，所述系统包括：

信息获取模块，基于负荷影响因素，分别获取待预测日影响因素的数据信息，所述影响因素包括新能源上网功率数据、企业生产数据、制冷制热数据及农业生产数据；

预测模块，结合对历史数据训练得到的预测模型，根据所述数据信息，预测区域负荷情况。

本发明第三方面提供了一种电力负荷预测装置，所述装置包括服务端和客户端，所述服务端上设有所述的系统和数据库，所述客户端设置在数据信息的采集点，用于上传数据信息。