国网山东省电力公司郓城县供电公司谢鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉国网山东省电力公司郓城县供电公司申请的专利一种配电网负荷预测调整方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119623750B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411770138.X,技术领域涉及:G06Q10/04;该发明授权一种配电网负荷预测调整方法是由谢鹏;孔令锋;张兵;黄亚;王彦华;许兆涛;张红梅设计研发完成,并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种配电网负荷预测调整方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种配电网负荷预测调整方法,涉及配电网负荷预测技术领域,该方法包括以下步骤:基于城市不同配电网的管理区域,对配电网的使用类型进行划分,包括居民型、商业型、工业型、混合型,建立城市配电网数据库,基于类型分别建立配电网档案;收集历史不同月份下每日不同配电网负荷数据,基于温度区间计算获得不同区域的每时预测峰值负荷,结合不同配电网的规划负荷,获得预测盈余负荷与预测亏缺负荷,划分不同月份下不同区域的盈余负荷时间区间以及亏缺负荷时间区间。本发明通过结合配电网的管理区域特点对配电网的负荷进行预测,并结合预测负荷对配电网进行盈亏管理配对,增强了实用性与功能性。
本发明授权一种配电网负荷预测调整方法在权利要求书中公布了:1.一种配电网负荷预测调整方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: S1、基于城市不同配电网的管理区域,对配电网的使用类型进行划分,包括居民型、商业型、工业型、混合型,建立城市配电网数据库,基于类型分别建立配电网档案; S2、收集历史不同月份下每日不同配电网负荷数据,基于温度区间计算获得不同区域的每时预测峰值负荷,结合不同配电网的规划负荷,获得预测盈余负荷与预测亏缺负荷,划分不同月份下不同区域的盈余负荷时间区间以及亏缺负荷时间区间; S21、收集不同配电网的历史月份每日每时负荷峰值,同时收集历史月份下每日每时温度数值,基于不同的配电网分组类型,对相同月份下的工作日、双休日基于温度区间进行分组,针对不同区域的类型特点,设定不同宽度的温度区间,以针对性捕捉不同区域温度变化下的峰值电荷,并进行分组配对; S211、收集历史两年内相同月份下的温度数据,获得当前月份中每时的温度数值,并区分工作日与双休日,其中n、N分别代表月份以及月份中的日期,P代表时刻; S212、基于不同的配电网分组类型,对相同月份下的工作日、双休日基于温度区间进行分组,其具体的步骤为: 针对居民型,采用每3°C一个区间,以捕捉居民区负荷在不同温度条件下的细微变化,包括,i代表温度最高点,基于居民型配电网的当前月份中不同时刻的温度数值,将同一个月份中每天同一时刻配电网负荷峰值数据按照温度数值归纳在同一个温度区间内,建立当前时刻的数据档案,档案中包括当前月份这一时刻下的所有温度区间以及每个温度区间内的归纳的配电网负荷峰值数据,同时对工作日与双休日进行分开分组; 针对商业型,采用每6°C一个区间,以捕捉商业区负荷在不同温度条件下的变化,包括,i代表温度最高点,基于商业型配电网的当前月份中不同时刻的温度数值,将同一个月份中每天同一时刻配电网负荷峰值数据按照温度数值归纳在同一个温度区间内,建立当前时刻的数据档案,档案中包括当前月份这一时刻下的所有温度区间以及每个温度区间内的归纳的配电网负荷峰值数据,同时对工作日与双休日进行分开分组; 针对工业型,采用每10°C一个区间,以捕捉工业区负荷的整体变化趋势,包括,i代表温度最高点,基于工业型配电网的当前月份中不同时刻的温度数值,将同一个月份中每天同一时刻配电网负荷峰值数据按照温度数值归纳在同一个温度区间内,建立当前时刻的数据档案,档案中包括当前月份这一时刻下的所有温度区间以及每个温度区间内的归纳的配电网负荷峰值数据,同时对工作日与双休日进行分开分组; 针对混合型,采用每7°C一个区间,以捕捉混合区负荷的整体变化趋势,包括,i代表温度最高点,基于混合型配电网的当前月份中不同时刻的温度数值,将同一个月份中每天同一时刻配电网负荷峰值数据按照温度数值归纳在同一个温度区间内,建立当前时刻的数据档案,档案中包括当前月份这一时刻下的所有温度区间以及每个温度区间内的归纳的配电网负荷峰值数据,同时对工作日与双休日进行分开分组; 需要说明的是,i代表温度最高点,具体的设置可以根据不同地区的月份气候来进行灵活设置,居民型的负荷主要由生活用电组成,早晚高峰明显,季节性负荷波动较大,采用较细的温度区间,以捕捉居民型负荷在不同温度条件下的细微变化,商业型负荷主要由办公和商业活动组成,白天高峰、夜间低谷,季节性负荷波动较小,采用中等宽度的温度区间,以捕捉商业型负荷在不同温度条件下的变化,工业型负荷主要由生产设备组成,通常较为稳定且高峰时段不明显,季节性负荷波动较小,采用较宽的温度区间,以捕捉工业型负荷的整体变化趋势,混合型负荷由多种类型组成,包括居民住宅、商业设施和工业生产设备,负荷曲线较为复杂,选择介于商业型与工业型的温度区间,同时针对工作日与双休日进行区分,以提高后续预测负荷的代表性与准确性; S22、基于温度区间分组计算获得每小时峰值负荷,结合配电网的当前气象数据,获得配电网当日每一时刻的预测峰值负荷,结合不同配电网的规划负荷,计算获得预测盈余负荷与预测亏缺负荷,并划分盈余负荷时间区间以及亏缺负荷时间区间; S221、结合数据档案,针对相同配电网同一月份下的工作日以及双休日的时刻,对同一时刻内的所有温度区间中的配电网负荷峰值数据进行取极值,获得同一时刻内的不同温度区间代表负荷,其具体的算法公式为: ; 其中,代表在同一时刻中的第i个温度区间中的第n个配电网负荷峰值数据,代表在Q时刻下第i个温度区间的代表负荷,分别计算工作日的代表负荷以及双休日的代表负荷; S222、基于气象信息获得当前配电网的同一天每一时刻预测温度,针对工作日与双休日,分别基于预测温度匹配同一时刻数据档案中的温度区间,选择对应的代表负荷作为当前时刻的预测峰值负荷,Q为时刻,取值范围为0-23; S223、基于当前配电网的规划负荷,计算当前预测日的每一时刻差值负荷,其算法公式为: ; 对每一时刻的差值负荷进行判定,确定当前差值负荷的类型,其具体的步骤为: 当≥0时,代表当前时刻的差值负荷为预测盈余负荷,记录为; 当<0时,代表当前时刻的差值负荷为预测亏缺负荷,记录为; 基于当日不同时刻的预测盈余负荷、预测亏缺负荷,划分盈余负荷时间区间以及亏缺负荷时间区间,将预测盈余负荷对应的时间段归纳进入当日的盈余负荷时间区间,将预测亏缺负荷对应的时间段归纳进入当日的亏缺负荷时间区间; 需要说明的是,通过结合当前预测日的气象数据,获得当日每一时刻的温度数值,并结合划分的温度区间对每一时刻进行分开匹配,从而获得每一时刻的预测峰值负荷,通过计算规划负荷与预测峰值负荷的差值,可以确定当前配电网是否需要在当前时刻进行负荷调整; S3、基于不同区域的不同月份每日盈余负荷区间、预测盈余负荷、亏缺负荷区间、预测亏缺负荷,对不同月份下的配电网档案进行日预测配对,对配电网负荷进行综合调整; S31、基于气象预测信息获得不同月份下每日不同时刻的预测盈余负荷或预测亏缺负荷,对不同区域进行时间匹配分析,获得时间匹配组合; S311、基于不同配电站每日的预测盈余负荷或预测亏缺负荷,获得盈余负荷集合或亏缺负荷集合,其中代表负荷盈余或负荷亏缺的时刻,代表编号为的配电网当日盈余负荷时间段,代表编号为n的配电网当日亏缺负荷时间段; S312、对任意两个配电网i与j,其中,当满足时,代表配电网i与j的盈余与亏缺时间匹配,分别记录组合,并将所有满足上述的i从配电网编号中排除,对排除后的配电网1至m与j,计算合并匹配情况: 当满足时,记录组合后将满足上述的1至m从配电网编号中排除,重复上述直至不存在组合; 重复上述直至获得所有配电网亏缺时间段的各自匹配组合; 需要说明的是,通过优先对任意两个配电网i与j,其中进行配对,先对一对一配对的情况进行获取并排除,之后通过对多个配电网盈余与单个亏缺进行组合与排除,获得一对多配对的情况,便于后续进行负荷匹配分析; S32、基于时间匹配分析的组合结果,对不同配电网进行负荷匹配分析,对不同配电网区域进行一对一或一对多组合,生成配电网负荷配对策略。
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