[发明专利]基于区域-温度-时间模型的空调虚拟储能潜力预测方法

说明书

本发明公开了一种基于区域‑温度‑时间模型的空调虚拟储能潜力预测方法。方法包括：使用相关系数法将空调负荷和影响因素体系进行相关性处理，获得相关性系数，构建优选影响因素体系；将优选影响因素体系输入第一电量线性预测模型中，输出因素系数；将因素系数输入第二电量线性预测模型中，输出预测空调负荷；将预测空调负荷输入区域‑温度‑时间虚拟储能潜力预测模型中，获得空调系统的可调节潜力，实现对空调虚拟储能的潜力预测。本发明充分考虑了不同地区的地域特性，可以提高空调电量预测以及空调虚拟储能可调容量评估的准确性，实现了分时的虚拟储能可调容量预测结果，能够更精细地反映不同时段空调虚拟储能可调容量的差异。

技术领域

本发明涉及了一种空调虚拟储能潜力预测方法，具体涉及一种基于区域-温度-时间模型的空调虚拟储能可调节潜力预测方法。

背景技术

随着空调设备快速增长，降温采暖的需求日益攀升。在夏季和冬季尖峰负荷中，空调负荷占比较高，且具有开机同时率大、全年持续时间短的典型特点，造成电力峰谷差激增，电网安全运行压力不断提升。另一方面，空调负荷的高占比也使其具备显著的调节潜力，是电网供需失衡时可以调用的重要调节资源。

空调负荷构成虚拟储能的调节潜力和空调总量密切相关，因此精准预测空调负荷是影响空调虚拟储能潜力评估准确性的关键因素。传统的空调负荷评估仅仅考虑了气温对空调负荷总量的影响，既没有考虑高温持续时间对空调负荷总量的影响，也没有考虑不同地区间的区域性差异，导致预测精度较差，难以准确评估不同地区空调虚拟储能的可调潜力。此外，空调在一天中各个时段的用能需求也有显著差异，传统评估方法得到的虚拟储能可调潜力只是一天中的最大值，难以反映不同时段的可调容量。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题，本发明所提供一种基于区域-温度-时间模型的空调虚拟储能潜力预测方法。充分考虑了不同地区间的差异，也引入了从月高温天数、最高温度等关联因子，具有较大的适用范围和较高的预测精度，从而更好地评估空调虚拟储能在不同时段的可调节潜力。

本发明采用的技术方案是：

本发明空调虚拟储能潜力预测方法包括如下步骤：

步骤1)获取预设区域内的空调系统在之前的若干年中冬夏季每月的若干影响因素，针对预设区域在之前的各年中冬夏季的每个相同月份，将预设区域内的空调系统的每个影响因素在相同月份的数据构建为影响因素集，将各个影响因素集构建为影响因素体系，使用相关系数法将预设区域内的空调系统的各个空调负荷和影响因素体系进行相关性处理，获得各个影响因素集各自的相关性系数，根据各个影响因素集各自的相关性系数选取若干影响因素集作为优选影响因素集并构建优选影响因素体系。

步骤2)针对预设区域在之前的各年中冬夏季的每个相同月份及其优选影响因素体系，建立预设区域内的空调系统的第一电量线性预测模型，将优选影响因素体系输入第一电量线性预测模型中，第一电量线性预测模型输出优选影响因素体系中的各个优选影响因素集的因素系数。

步骤3)针对预设区域内的空调系统在之前的各年中冬夏季的每个相同月份的各个因素系数以及预设区域在之后的待预测的每年中冬夏季的相同月份，建立预设区域内的空调系统的第二电量线性预测模型，将各个因素系数输入第二电量线性预测模型中，第二电量线性预测模型输出预设区域内的空调系统的预测空调负荷。

步骤4)针对预设区域在之后的待预测的每年中冬夏季的每个月份，建立预设区域内的空调系统的区域-温度-时间虚拟储能潜力预测模型，将空调系统的预测空调负荷输入区域-温度-时间虚拟储能潜力预测模型中，区域-温度-时间虚拟储能潜力预测模型输出空调系统的预测功率值，即获得空调系统的可调节潜力值，实现对空调虚拟储能的潜力预测。