一种基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法及系统与流程

本发明涉及电力调度技术领域，尤其涉及一种基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法、系统、终端设备和可读存储介质。

背景技术：

目前，人工智能、机器学习技术已获突破，用电量及其相关大数据(实时气象数据等)也渐近完备，通过对台区用电量特性进行细分，建立考虑时间、空间、季节、气象等多因素影响的台区用电量智能预测模型，可以实现台区用电量的精准智能预测。利用精确的用电量预测可以合理安排电网供电计划。然而，目前电网公司仅可以根据负荷预测的结果，对发电厂及变电站进行送电调度，无法对其他供电设备进行实时的用电调度，电力资源配置以及用电管理效率均有待提高。

技术实现要素：

本发明目的在于，提供一种基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法、系统、终端设备和可读存储介质，以解决目前电网公司仅可以根据负荷预测的结果，对发电厂及变电站进行送电调度，无法对其他供电设备进行实时的用电调度，电力资源配置以及用电管理效率均有待提高的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法，包括：

在台区用电量智能预测模型预测到当前台区的负载率超过预设值时，生成用于控制所述当前台区的非工业用电器关停的第一调控信号；其中，所述非工业用电器包括家用电器、商用电器和公用电器；

在所述当前台区的负载率不超过所述预设值且预测到所述当前台区的负载率呈下降趋势时，生成控制所述当前台区的非工业用电器分批恢复供电的第二调控信号，以对所述当前台区的非工业用电器进行调度。

在某一个具体实施例中，在所述对所述当前台区的非工业用电器进行调度之前，还包括：

建立所述非工业用电器的数据传输通道及控制通道。

在某一个具体实施例中，所述建立所述非工业用电器的数据传输通道及控制通道，具体为：

在用户侧，分别为所述家用电器、所述商用电器和所述公用电器配置带通信控制的电源开关控制装置，所述电源开关控制装置连接至智能电表，所述智能电表连接至智能断路器；

在配电侧，配置带边缘计算能力的网关，所述网关与所述智能断路器和主站连接。

在某一个具体实施例中，在所述对所述当前台区的非工业用电器进行调度之前，还包括：

根据所述台区用电量智能预测模型预测所述当前台区的负载率。

在某一个具体实施例中，所述台区用电量智能预测模型的建立步骤为：

获取电网系统数据和所述当前台区的气象数据，通过特征分析法和主成分分析法，确定对所述当前台区用户电量有影响的输入因子；

根据所述输入因子建立台区用电量智能预测模型。

在某一个具体实施例中，所述输入因子包括历史供电量、气温情况和变压器容量。

在某一个具体实施例中，所述台区用电量智能预测模型为线性回归模型。

本发明实施例提供还提供一种基于台区用电负荷的非工业用电器调度系统，包括：

第一调控信号单元，用于在台区用电量智能预测模型预测到当前台区的负载率超过预设值时，生成用于控制所述当前台区的非工业用电器关停的第一调控信号；其中，所述非工业用电器包括家用电器、商用电器和公用电器；

第二调控信号单元，用于在所述当前台区的负载率不超过所述预设值且预测到所述当前台区的负载率呈下降趋势时，生成控制所述当前台区的非工业用电器分批恢复供电的第二调控信号，以对所述当前台区的非工业用电器进行调度。

本发明实施例还提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任意一个实施例中的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一个实施例中的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法。

本发明实施例的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法、系统、终端设备和可读存储介质中，基于台区用电量智能预测模型对台区进行用电负荷预测，当预测台区负荷即将过载时，通过非工业用电器的控制通道传递第一调控信号，控制可调度的电器关停；待预测台区负荷下降时，再通过非工业用电器的控制通道传递第二调控信号，以逐步分批打开台区所辖的可调度非工业用电器控制开关，恢复供电，从而实现非工业用电器调度，有效提升供电质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明某一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的流程示意图；

图3是本发明某一实施例提供的基于台区电力调度架构示意图；

图4是本发明又一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的流程示意图；

图5是本发明某一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度系统的结构示意图；

图6是本发明某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。

应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1，图1是本发明某一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的流程示意图。本发明实施例提供的一种基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法，包括以下步骤：

s10、在台区用电量智能预测模型预测到当前台区的负载率超过预设值时，生成用于控制所述当前台区的非工业用电器关停的第一调控信号；其中，所述非工业用电器包括家用电器、商用电器和公用电器；

s20、在所述当前台区的负载率不超过所述预设值且预测到所述当前台区的负载率呈下降趋势时，生成控制所述当前台区的非工业用电器分批恢复供电的第二调控信号，以对所述当前台区的非工业用电器进行调度。

在本发明实施例中，由于电动车充电桩、洗碗机、洗衣机等电器每天仅需要使用1-2次，且在任意时间段都可以运作，用户对电器运行时间没有强制性的要求，因此，可以将其作为电力调度对象，从而实现对商用和家用电器等非工业用电器进行实时调度，平滑用电峰谷，科学优化电力资源配置、提高用电管理效率、有效实施电力需求侧管理和实现节能降耗。

具体地，台区负载率＝台区某一时段(例如一周或一个月)的平均负荷/该时段的最大负荷*100％，平均负荷＝台区某一时段系统电量/该时段运行小时数。其中，台区负载率的预设值可以为50％，也可以为用户自主设定的负载率，例如55％、60％等。

当台区用电量智能预测模型预测到当前台区即将出现过载情况时，例如预测到当前台区的负载率为75％，超过50％的预设值，生成第一调控信号，并通过非工业用电器的控制通道传递第一调控信号，以对台区所辖的家用及商用电器等非工业用电器的可调度电器设备控制关停，从而降低该台区负荷。

待预测台区负载率降低至50％或用户设定的负载率，且预测负荷继续有下降的趋势时，生成第二调控信号，并再次通过非工业用电器的控制通道传递第二调控信号，以逐步分批打开台区所辖的家用及商用电器中可调度电器设备控制开关，恢复供电，从而实现家用及商用电器等非工业用电器的调度，有效提升供电质量。

综上，本发明实施例基于台区用电量智能预测模型对台区进行用电负荷预测，当预测台区负荷即将过载时，通过非工业用电器的控制通道传递第一调控信号，控制可调度的电器关停；待预测台区负荷下降时，再通过非工业用电器的控制通道传递第二调控信号，以逐步分批打开台区所辖的可调度非工业用电器控制开关，恢复供电，从而实现非工业用电器调度，有效提升供电质量。

请参阅图2，图2是本发明另一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的流程示意图。在某一个具体实施例中，在所述步骤s10和s20对所述当前台区的非工业用电器进行调度之前，还包括以下步骤：

s30、建立所述非工业用电器的数据传输通道及控制通道。

可以理解，要实现对商用和家用电器的调度，首先需要搭建控制通道，以实现对商用和家用电器电源开关的控制。

本发明实施例建立了一套基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法，通过搭建商用及家用电器等的非工业用电器数据传输及控制通道，采集用户用电信息，然后基于台区进行用电负荷预测，当预测台区负荷即将过载时，通过商用及家用电器控制通道，控制可调度的电器关停，待预测台区负荷下降时，再逐步分批打开台区所辖的家用及商用电器可调度电器设备控制开关，恢复供电，从而实现家用及商用电器调度，有效提升供电质量。

请参阅图3，图3是本发明某一实施例提供的基于台区电力调度架构示意图。在某一个具体实施例中，所述步骤s30建立所述非工业用电器的数据传输通道及控制通道，具体为：

在用户侧，分别为所述家用电器、所述商用电器和所述公用电器配置带通信控制的电源开关控制装置，所述电源开关控制装置连接至智能电表，所述智能电表连接至智能断路器。在配电侧，配置带边缘计算能力的网关，所述网关与所述智能断路器和主站连接。

在本发明实施例中，在用户侧，由于传统的家用电器没有通信模块，可以在电源开关上加装带无线通信的开关控制装置，来实现对传统家用电器的控制。然后通过家用的无线路由器，连接智能家用断路器和各个带通信控制的开关电源。而带通信连接的智能家用电器可以直接连接家用无线路由器。充电桩、商用电器等以同样的方式连接带通信控制的开关电源，上接智能电表。各智能断路器、智能电表均配置通信模块，下联采集数据，发送控制命令，上联发送数据，接收控制命令。

在配电侧配置配电带边缘计算能力的网关，上联主站通信设备。主站通信设备采集配电变压器数据，并上联更高电压等级变电站通信设备。

请参阅图4，图4是本发明又一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的流程示意图。在某一个具体实施例中，在所述步骤s10和s20对所述当前台区的非工业用电器进行调度之前，还包括以下步骤：

s40、根据所述台区用电量智能预测模型预测所述当前台区的负载率。

在本发明实施例中，通过台区用电量智能预测模型对当前台区的负载率进行预测，可以精确地对某个商用电器或家用电器进行实时的用电调度。

在某一个具体实施例中，所述台区用电量智能预测模型的建立步骤为：

s50、获取电网系统数据和所述当前台区的气象数据，通过特征分析法和主成分分析法，确定对所述当前台区用户电量有影响的输入因子；

s60、根据所述输入因子建立台区用电量智能预测模型。

在某一个具体实施例当中，所述输入因子包括历史供电量、气温情况和变压器容量。

在本发明实施例中，基于台区以往的用电数据及相关外部数据，数据进行预处理、关联，构建供电台区用电量预测模型，预测台区的用电量。首先将历史气象信息和台区用户电量信息结合。然后通过特征分析法和主成分分析法，找到对台区用户电量有较大影响的输入因子。再建立台区用电量智能预测模型，并利用模型对测试样本数据进行预测。

具体地，台区用电量智能预测模型的建立步骤包括数据准备步骤和模型建立步骤。

其中，数据准备步骤包括获取数据和准备数据步骤。

1、获取数据

在电网系统数据资源内，通过抽样用电客户档案信息，获取特征数据，其中，选取的特征包括：

台区标识、电费年月日时、公变用户数、公变总容量、交流220kv用户数、居民生活用户数、三类负荷用户数、所属城市、总容量、台区总用户数、无等级用户数、无阶梯用户数、一表一户用户数和专变总容量。

获取电网系统外部数据，包括当前台区的气象数据(例如最高气温、最低气温、气温差等)。

2、准备数据

对电网系统数据和当前台区的气象数据进行数据清理，包括修复异常值、填充缺失值、删除重复值等。

其中，缺失值填充方法具体为：对有时间关系的连续型数据，如供电量，采用滑动平均值的方法；对于没有时间关系的连续型，则采用均值法进行填充；对于不确定的量，采用前值(上一个值)进行填充。

在对数据进行清理后，再进行特征抽取：

(1)经过现有电网数据分析，发现台区用户的数据主要因为变压器的类型呈现较大的供电量区别，因此针对“专变容量”和“公变容量”两个字段，利用one-hot编码的方式将数据分成“专变台区”和“公变台区”两类。

(2)气温不仅仅与供电量相关，其还呈现季节性趋势，以年为周期的波动特征，另外由于时间是连续型的数据，因此考虑将台区的供电时间单独提取出来作为数据的季节性特征之一。

在对数据进行分析以抽取特征后，再进行特征字段选取：

利用主成分分析法以及特征占比分析，可以得到昨日供电量、前日供电量、专变总容量、总容量、最高平均温度等字段对于目标贡献较大，因此台区用电量智能预测模型的初始输入特征选择了历史供电量、气温情况、变压器容量等几个类型的变量。

在模型建立步骤中，由于预测用电量字段是连续型，所以算法只能从线性回归、多项式回归、m5p回归树三种中选择。另外又因为输入特征中包含名义型字段(台区标识、所属城市)，所以排除多项式回归。最后由于线性回归的运行速度大大优于m5p回归树，耗时少，并且从散点图发现输入字段和目标存在一定的多元线性关系，因此选用线性回归算法。因此，在某一个具体实施例当中，所述台区用电量智能预测模型优选为线性回归模型。

在模型训练步骤中，抽取样本的80％作为训练集，20％作为测试集，训练上述步骤所建立的台区用电量智能预测模型。具体为利用所建立的非工业用电器的数据传输通道，实时采集用户信息，以此作为模型的输入数据，以进行台区负荷预测。

通过电量预测结果，可以分析该台区在未来的负载情况趋势，判断台区在未来出现重过载的可能性，例如，当预测某台区的负载率达到75％，如果负荷继续有上升的趋势，那么可能会导致台区重过载，执行本发明实施例中的家用及商用电器等的非工业用电器调度方法。

请参阅图5，图5是本发明某一实施例提供的基于台区用电负荷的非工业用电器调度系统的结构示意图。本发明实施例提供的一种基于台区用电负荷的非工业用电器调度系统100，包括第一调控信号单元110和第二调控信号单元120。

第一调控信号单元110，用于在台区用电量智能预测模型预测到当前台区的负载率超过预设值时，生成用于控制所述当前台区的非工业用电器关停的第一调控信号；其中，所述非工业用电器包括家用电器、商用电器和公用电器；

第二调控信号单元120，用于在所述当前台区的负载率不超过所述预设值且预测到所述当前台区的负载率呈下降趋势时，生成控制所述当前台区的非工业用电器分批恢复供电的第二调控信号，以对所述当前台区的非工业用电器进行调度。

关于基于台区用电负荷的非工业用电器调度系统100的具体限定可以参见上文中对于基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的限定，在此不再赘述。上述基于台区用电负荷的非工业用电器调度系统100中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

请参阅图6，图6是本发明某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。

本发明实施例提供的一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任意一个实施例中的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法。

处理器用于控制该计算机终端设备的整体操作，以完成上述的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该计算机终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该计算机终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，简称prom)，只读存储器(read-onlymemory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

在一示例性实施例中，计算机终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(applicationspecific1ntegratedcircuit，简称as1c)、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)、数字信号处理设备(digitalsignalprocessingdevice,简称dspd)、可编程逻辑器件(programmablelogicdevice，简称pld)、现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法，并达到如上述方法一致的技术效果。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器，上述程序指令可由计算机终端设备的处理器执行以完成上述的基于台区用电负荷的非工业用电器调度方法，并达到如上述方法一致的技术效果。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。