[发明专利]一种面向能源互联网零碳园区的短期负荷预测方法及装置

权利要求书

1.一种面向能源互联网的零碳园区短期负荷预测方法，其特征在于：包括，

根据不同负荷类型，提出相应预测模型输入变量选择方法；

基于所提出的预测模型输入变量选择方法，提出相关阈值参数的自适应更新方法并获得输出数值；

基于所述输出数值构建零碳园区短期负荷预测模型；

基于所述零碳园区短期负荷预测模型预测当前时间点内不同负荷类型的负荷值。

2.如权利要求1所述的一种面向能源互联网的零碳园区短期负荷预测方法，其特征在于：所述不同负荷类型包括，电与热、电与冷和冷与热负荷。

3.如权利要求2所述的一种面向能源互联网的零碳园区短期负荷预测方法，其特征在于：所述预测模型输入变量选择方法包括，

S_ph(j)a₁Re_ph(i)andS_pc(j)≤a₂Re_pc(i)

if ρ_PH(i)0 ρ_PC(i)≤0

S_ph(j)a₁Re_ph(i)andS_pc(j)a₂Re_pc(i)

if ρ_PH(i)0 ρ_PC(i)0

S_ph(j)≤a₁Re_ph(i)andS_pc(j)≤a₂Re_pc(i)

if ρ_PH(i)≤0 ρ_PC(i)≤0

S_ph(j)≤a₁Re_ph(i)andS_pc(j)a₂Re_pc(i)

if ρ_PH(i)≤0 ρ_PC(i)0

其中S_ph(j)和S_pc(j)被定义为j时间段的电负荷和热能之间的皮尔逊系数，以及电负荷和冷量之间的皮尔逊系数，是第i个月所有时间的电负荷和热量之间的皮尔逊系数，是第i个月的所有时间的电负荷和冷量之间的皮尔逊系数。

4.如权利要求3所述的一种面向能源互联网的零碳园区短期负荷预测方法，其特征在于：所述预测模型输入变量选择方法包括，

a₁和a₂计算方法如下：

其中，Re_ph(i),Re_pc(i)，和Re_hc(i)是与第i个月的电力热力、电力冷力、冷热负荷有关的相关阈值参数，描述如下：

Rs_ph(i)＝R_ph+K_phρ_ph(i)

Rs_pc(i)＝R_pc+K_pcρ_pc(i)

Rs_hc(i)＝R_hc+K_hcρ_hc(i)

其中，和分别为电-热、电-冷和冷-热负荷的月皮尔逊系数，R_ph,R_pc,R_hc,K_ph,K_pc，和K_hc是阈值参数的系数，分别决定了电-热、电-冷和冷-热之间的关联性。