[发明专利]一种智能电网园区终端用户能源需求状况动态预测系统及方法

摘要

本发明公开了一种智能电网园区终端用户能源需求状况动态预测系统及方法，首先对影响智能电网园区终端用户冷热电负荷需求的气象因素进行主成分分析；其次将相关变量转换成少数线性无关的随机变量；将天气因素和日类型进行量化，与历史负荷数据采用模糊聚类方法进行分析形成样本；然后将智能电网园区中多种类型的负荷、多种类型的分布式供能系统的负荷特性均体现在负荷曲线中；最后按照BP神经网络算法流程对模型进行求解，得到冷热电负荷预测结果；所述系统包括主成分分析模块、分析样本形成模块、负荷特性曲线模块、负荷预测模块。本发明降低了网络规模，提高了预测精度，充分发挥BP神经网络在大规模并行处理和自适应学习能力方面优势。

主权项

一种智能电网园区终端用户能源需求状况动态预测方法，其特征在于，所述智能电网园区终端用户能源需求状况动态预测方法包括：首先对影响智能电网园区终端用户冷热电负荷需求的最高温度、最低温度、平均温度、降雨量、风速、太阳辐射强度气象因素进行主成分分析；其次将相关变量转换成少数线性无关的随机变量；将天气因素和日类型进行量化，与历史负荷数据采用模糊聚类方法进行分析形成样本；然后将智能电网园区中多种类型的负荷、多种类型的分布式供能系统的负荷特性均体现在负荷曲线中；最后按照BP神经网络算法流程对模型进行求解，得到冷热电负荷预测结果。