一种短期电力市场预测系统及方法
【专利摘要】本发明公开了一种短期电力市场预测系统及方法，通过电力调控中心电网能量管理系统中的获取该供电营业区内月度用电量的历史负荷数据并将该历史负荷数据进行存储；对存储的历史负荷数据进行处理，做出历年用电量按月分布图；根据历年用电量按月分布图，计算得到用电量季节因子f(M)，再根据季节变化外的其他原因引起的售电量变化值确定年度月售电量预测值计算公式；根据该年度月售电量预测值计算公式，对每月的用电量进行短期预测并进行展示；本发明利用季节因子预测法，是根据往年售电量的客观数据预测本年度的月度售电量，可以有效的规避预测准确率的主观影响，降低预测风险。
【专利说明】
一种短期电力市场预测系统及方法
技术领域
[0001]本发明涉及电力市场预测，具体涉及一种短期电力市场预测系统及方法。
【背景技术】
[0002] 在电力系统运行过程中，电力市场预测问题对许多电力部门都起着重要的作用。 它涉及到电力系统经济安全运行、电力市场交易等多个方面。随着电力工业不断发展，逐渐 进入市场化，市场预测在电力行业中扮演着越来越多重要的角色，并已经成为市场营销和 交易部门的核心业务，这也对市场预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。
[0003] 目前，营业区内月度用电量与历史用电量及用电增长率相关性大。预测公式如下：
[0004] A(M)=B(M)*(l+a)
[0005] 其中:A(M)为预计的本年度M月营业区内用电量；
[0006] B(M)为上年度同期营业区内月用电量；
[0007] a为预计本年度营业区内用电量同比增长率。
[0008] 通常情况下，营业区内用电量同比增长率与本地区经济增长率成正比关系。因此 市场预测数据可由上述公式计算得到。
[0009] 但是，当存在天气变化、电力大用户生产计划、用户业扩工程等因素时，上述预测 方法不够准确，不能满足现有的对短期电力市场预测精度的要求。
【发明内容】
[0010] 为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种短期电力市场预测系统及方法， 本发明用电量季节因子预测法，确定了售电量预测公式，季节因子预测法是根据往年售电 量的客观数据预测本年度的月度售电量，可以有效的规避预测准确率的主观影响，降低预 测风险。
[0011] 为实现上述目的，本发明的具体方案如下：
[0012] 一种短期电力市场预测方法，包括以下步骤：
[0013] 通过电力调控中心电网能量管理系统中的获取该供电营业区内月度用电量的历 史负荷数据并将该历史负荷数据进行存储；
[0014] 对存储的历史负荷数据进行处理，做出历年用电量按月分布图；
[0015] 根据历年用电量按月分布图，计算得到用电量季节因子f (M)，再根据季节变化外 的其他原因引起的售电量变化值确定年度月售电量预测值计算公式；
[0016] 根据该年度月售电量预测值计算公式，对每月的用电量进行短期预测并进行展 不。
[0017] 进一步的，用电量季节因子在计算时，利用往年售电量分月数据，分别计算出预测 年度月均售电量X及所有月份的售电量总平均值，用预测年度月均售电量X除以所有月份的 售电量总平均值计算得每月的季节因子f (M)。
[0018] 进一步的，每月的季节因子f (M)乘以预测年度月均售电量对导到受季节变化影响 的年度月售电量预测值。
[0019] 进一步的，年度月售电量预测值所包括的季节变化外的其他原因引起的售电量变 化值具体为客户检修及用电需求改变所得到的售电量变化值。
[0020] 进一步的，年度月售电量预测值A(M)计算公式如下所示：
[0021] AiM)^ f(Mr X+ ^Xi i=l
[0022]其中：f (M)为季节因子；
[0023] X为预测年度月均售电量；
[0024] Xi为季节变化外的其他原因引起的售电量变化值，例如，当存在客户检修及用电 需求改变两种情况时，η = 2，为客户检修所得到的售电量变化值乂:及用电需求改变所引起 的售电量变化值χ2。
[0025] 一种短期电力市场预测系统，包括：
[0026] 电力调控中心电网能量管理系统，用于采集所要预测的供电营业区内的月度用电 量的历史负荷数据，并将该历史负荷数据通过网络传输至电力预测服务器的数据库中； [0027]电力预测服务器根据得到的数据进行数据处理，具体为利用数据处理单元做出历 年用电量按月分布图；
[0028]用电量季节因子计算模块，用于根据历年用电量按月分布图计算出用电量季节因 子；
[0029]年度月售电量预测值计算模块，用于根据用电量季节因子及季节变化外的其他原 因引起的售电量变化值确定年度月售电量预测值计算公式；
[0030] 展示模块，用于将根据年度月售电量预测值计算公式计算的年度月售电量预测值 进行展示。
[0031] 进一步的，用电量季节因子计算模块，具体在用电量季节因子在计算时，利用往年 售电量分月数据，分别计算出预测年度月均售电量X及所有月份的售电量总平均值，用预测 年度月均售电量X除以所有月份的售电量总平均值计算得每月的季节因子f(M)。
[0032] 进一步的，年度月售电量预测值计算模块包括受季节变化影响的年度月售电量预 测值，具体为用每月的季节因子f (M)乘以预测年度月均售电量对导到受季节变化影响的年 度月售电量预测值。
[0033] 进一步的，年度月售电量预测值计算模块中，年度月售电量预测值所包括的季节 变化外的其他原因引起的售电量变化值具体为客户检修及用电需求改变所得到的售电量 变化值。
[0034]本发明的有益效果：
[0035] 本发明利用季节因子预测法，是根据往年售电量的客观数据预测本年度的月度售 电量，可以有效的规避预测准确率的主观影响，降低预测风险。
[0036] 另外，本发明还考虑了季节变化外的其他原因引起的售电量变化值，这样就避免 了当存在天气变化、电力大用户生产计划、用户业扩工程等因素时，上述预测方法不够准 确，不能满足现有的对短期电力市场预测精度的要求的问题。
【附图说明】
[0037]图I 2011-2014年历年售电量按月分布图；
[0038]图2本发明的售电量预测流程图；
[0039] 图3本发明与传统方法预测准确率对比图。
【具体实施方式】：
[0040] 下面结合附图对本发明进行详细说明：
[0041] 通过电力调控中心电网能量管理系统中的获取该供电营业区内月度用电量的历 史负荷数据并将该历史负荷数据进行存储;对存储的历史负荷数据进行处理，绘制历年售 电量按月分布图，如图1所示，系统分析往年月度售电量后，发现月度售电量与季节之间存 在着一定的变化规律，根据此规律创建了用电量季节因子预测法，确定了售电量预测公式， 并详细说明了季节因子的计算方法。季节因子预测法是根据往年售电量的客观数据预测本 年度的月度售电量，可以有效的规避预测准确率的主观影响，降低预测风险。
[0042] 售电量预测流程图如图2所示，包括:尽可能所的搜集前几年的月售电量数据，计 算出每月的售电量平均值及所有月份的售电量总平均值，用月平均值除以总平均值计算了 得到每月的季节因子，季节因子乘以年度预测售电量的月平均值即为受季节变化影响的售 电量数值，调查辖区内该月有无机组检修情况，确定售电量预测最终数值，
[0043]利用历年来售电量分月数据，根据其变化与季节存在一定的规律，建立了售电量 季节因子预测法"确宙了售电量预测公式，预测公式如下所示：
[0044]
[0045] 其中：f (M)为季节因子；
[0046] X为预测年度月均售电量；
[0047] X1为季节变化外的其他原因引起的售电量变化值。
[0048] 预测公式将售电量变化因素归纳为两部分。第一部分是由季节变化引起的售电量 变化，受季节因子及年度月均售电量影响;第二部分是由客户检修、用电需求改变等引起的 变化，在没有检修计划时，这部分数值默认为〇。
[0049] 第一部分计算方法:利用往年售电量分月数据，分别计算出每月的售电量平均值 及所有月份的售电量总平均值，用月平均值除以总平均值计算可得每月的季节因子。季节 因子乘以年度预测售电量的月平均值即为受季节变化影响的售电量数值。表1为利用2011 年-2014年分月用电量计算季节因子的详细数值及过程。
[0050] 表1季节因子计算过程及详细值
[0052] 该方法在公司短期市场预测工作中进行验证，经对比，利用此方法预测的售电量 准确率处于较高水平。该方法与传统方法预测准确率对比如图3所示。
[0053] 上述虽然结合附图对本发明的【具体实施方式】进行了描述，但并非对本发明保护范 围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不 需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
【主权项】
1. 一种短期电力市场预测方法，其特征是，包括W下步骤： 通过电力调控中屯、电网能量管理系统中的获取该供电营业区内月度用电量的历史负 荷数据并将该历史负荷数据进行存储； 对存储的历史负荷数据进行处理，做出历年用电量按月分布图； 根据历年用电量按月分布图，计算得到用电量季节因子f(M)，再根据季节变化外的其 他原因引起的售电量变化值确定年度月售电量预测值计算公式； 根据该年度月售电量预测值计算公式，对每月的用电量进行短期预测并进行展示； 年度月售电量预测值A(M)计算公式如下所示：其中：f 00为季节因子;X为预测年度月均售电量;Xi为季节变化外的其他原因引起的售 电量变化值，η为正整数。2. 如权利要求1所述的一种短期电力市场预测方法，其特征是，用电量季节因子在计算 时，利用往年售电量分月数据，分别计算出预测年度月均售电量X及所有月份的售电量总平 均值，用预测年度月均售电量X除W所有月份的售电量总平均值计算得每月的季节因子f (Μ)。3. 如权利要求1所述的一种短期电力市场预测方法，其特征是，每月的季节因子f (Μ)乘 W预测年度月均售电量X得到受季节变化影响的年度月售电量预测值。4. 如权利要求1所述的一种短期电力市场预测方法，其特征是，年度月售电量预测值所 包括的季节变化外的其他原因引起的售电量变化值具体为客户检修及用电需求改变所得 到的售电量变化值。5. -种短期电力市场预测系统，其特征是，包括： 电力调控中屯、电网能量管理系统，用于采集所要预测的供电营业区内的月度用电量的 历史负荷数据，并将该历史负荷数据通过网络传输至电力预测服务器的数据库中； 电力预测服务器根据得到的数据进行数据处理，具体为利用数据处理单元做出历年用 电量按月分布图； 用电量季节因子计算模块，用于根据历年用电量按月分布图计算出用电量季节因子； 年度月售电量预测值计算模块，用于根据用电量季节因子及季节变化外的其他原因引 起的售电量变化值确定年度月售电量预测值计算公式； 展示模块，用于将根据年度月售电量预测值计算公式计算的年度月售电量预测值进行 展示。6. 如权利要求5所述的一种短期电力市场预测系统，其特征是，用电量季节因子计算模 块，具体在用电量季节因子的计算时，利用往年售电量分月数据，分别计算出预测年度月均 售电量X及所有月份的售电量总平均值，用预测年度月均售电量邱余W所有月份的售电量总 平均值计算得每月的季节因子f(M)。7. 如权利要求5所述的一种短期电力市场预测系统，其特征是，年度月售电量预测值计 算模块包括受季节变化影响的年度月售电量预测值，具体为用每月的季节因子f(M)乘W预 测年度月均售电量X得到受季节变化影响的年度月售电量预测值。8. 如权利要求5所述的一种短期电力市场预测系统，其特征是，年度月售电量预测值计 算模块中，年度月售电量预测值所包括的季节变化外的其他原因引起的售电量变化值具体 为客户检修及用电需求改变所得到的售电量变化值。
【文档编号】G06Q50/06GK105844342SQ201610147574
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2016年3月15日
【发明人】周建全, 董文秀, 李维, 轩诗鹏, 徐永萍, 朱峰, 张彬, 杨艳焦
【申请人】国网山东省电力公司济宁供电公司, 国家电网公司