(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 109978237 A(43)申请公布日 2019.07.05
(21)申请号 201910161664.9(22)申请日 2019.03.04
(71)申请人 三峡大学
地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8
号(72)发明人 李丹 张远航 杨保华 谢晨晟
王奎 贺彩 云洋 李紫瑶 邓思影 (74)专利代理机构 宜昌市三峡专利事务所
42103
代理人 余山(51)Int.Cl.
G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/06(2012.01)
权利要求书2页 说明书5页 附图4页
CN 109978237 A(54)发明名称
一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统(57)摘要
一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，它包括数据库模块、数据维护模块、负荷预测模块，其中，数据库模块用于设置相应的数据库路径以及存储历史负荷数据单元，存储历史负荷数据单元包括日前小水火电负荷单元、新能源发电负荷单元、区间互供负荷单元、地区用电负荷单元、网供负荷单元、分时分区气象数据单元、以及历史负荷数据单元，可供负荷预测模块调用；本发明目的是提供一种引入了分时分区精细化气象数据，通过分析不同负荷分量的规律性，根据各自特点采取多种预测模式和预测方法，很好的提高地区电网短期负荷预测的精度和自动化程度的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统。
CN 109978237 A
权 利 要 求 书
1/2页
1.一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，其特征在于：它包括数据库模块(1)、数据维护模块(2)、负荷预测模块(3)，其中，数据库模块(1)用于设置相应的数据库路径以及存储历史负荷数据单元和负荷预测结果数据单元(12)，存储历史负荷数据单元包括日前小水火电负荷单元(4)、新能源发电负荷单元(5)、区间互供负荷单元(6)、地区用电负荷单元(7)、网供负荷单元(8)、分时分区气象数据单元(9)、以及历史负荷数据单元(10)，可供负荷预测模块(3)调用，而负荷预测结果数据单元(12)则可供预测结果评价模块(11)调用，负荷预测结果数据单元(12)用于存储负荷预测模块(3)预测得到的数据；
数据维护模块(2)用于批量导入历史负荷数据单元(10)和相应的分时分区气象数据单元(9)，对原始数据中的不良数据进行预处理以确保预测所需数据的完备性和正确性；
负荷预测模块(3)用于日前小水火电负荷单元(4)、新能源发电负荷单元(5)、区间互供负荷单元(6)、地区用电负荷单元(7)网供负荷单元(8)中负荷曲线的预测。
2.根据权利要求1所述的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，其特征在于：所述分时分区气象数据单元(9)和历史负荷数据单元(10)提供包括分时分区气温、降雨量、风速和太阳辐照度的历史数据和预测数据。
3.根据权利要求1或2所述的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，其特征在于：所述负荷预测模块(3)提供的预测方法和预测模式可分别被选择后配合使用，针对每种类型的负荷分量可实现指定预测日负荷分量曲线的用户定制化精细预测，以及预测结果与相似日和相邻样本日负荷曲线的图形化显示对比。
4.根据权利要求3所述的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，其特征在于：所述预测方法包括时间序列神经网络、灰色预测、指数平滑和RBF神经网络等智能算法，预测模式包括根据不同预测负荷分量选取相应分时或分区气象数据作为输入数据。
5.根据权利要求1或2所述的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，其特征在于：还包括预测结果评价模块(11)，结果评价模块(11)用于统计指定时间段内负荷预测的误差率，显示包括负荷预测曲线与实际曲线对比图，对预测结果的准确性进行评价分析。
6.根据权利要求3所述的基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统，其特征在于：所述负荷预测模块(3)在工作时，采用以下步骤：
1)采集网供负荷PS,地区用电负荷PL,小水火电负荷PW,新能源发电负荷PN和区域互供功率PH以及分时分区气温T、降雨量H、太阳辐照度I和风速V的历史数据，其中PS＝PL-PW-PN-PH，各负荷分量P＝[P1,P2,…,P96]是由时间间隔为15分钟的96时刻点功率组成的时序向量；
2)利用数据挖掘技术中的相关性分析针对小水火电、新能源发电、区间互供和地区用电负荷分别选取关联气象影响因素，并构成输入量序列如下：
XL,d＝[Td,Hd,PL,d-1]Xw,d＝[Hd,Pw,d-1]XN,d＝[Id,Vd,PN,d-1]XH,d＝[PH,d-1]
式中d为待预测日，XL,d、Xw,d、XN,d、XH,d分别为地区用电、小水火电、新能源发电和区间互供负荷待预测日所需输入量；
3)确定待预测日后，预测执行模块会显示待预测日特征，如节假日、季节、天气等，根据
2
CN109978237A一种基于精细化气象数据的地区电网短期负荷预测系统[专利]
