企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及电力系统【技术领域】，特别涉及企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统。其中该方法，包括：根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则，对配电网划分配电层级；按照所述配电层级，设置数据采集计算终端，其中数据采集计算终端与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应；属于同级配电层级的数据采集计算终端组建成电力负荷预测子网络，各级别的电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络。本发明的企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统，在对企业配电网进行电力负荷预测时，能够提高电力负荷预测的精度及准确度，尤其在短期负荷预测领域具有较好的预测效果。
【专利说明】企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及电力系统【技术领域】，具体而言，涉及企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统。
【背景技术】
[0002]电力负荷预测是指根据配电网的运行特性及增容决策，同时综合自然条件及社会条件对配电网供电状况的影响，对预测期内的电力需求进行测算。
[0003]相关技术中，企业配电网中电力负荷预测的方法主要为采集配电网系统相关节点的电力数据，并根据采集的电力数据对预测期内配电网的电力需求进行测算，以合理进行配电网配电。
[0004]相关技术中的电力负荷预测方法，基于配电网系统的电力数据进行测算，其测算的准确度易受配电网规模、配电网内电力负荷变化的随机性的影响和制约。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提供企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统，以解决上述的问题。
[0006]在本发明的实施例中提供了一种企业配电网电力负荷预测网络建立方法，包括:
[0007]根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则，对配电网划分配电层级；
[0008]按照所述配电层级，设置数据采集计算终端，其中所述数据采集计算终端与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应；
[0009]属于同级配电层级的所述数据采集计算终端组建成电力负荷预测子网络，各级别的所述电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络。
[0010]一种企业配电网电力负荷预测方法，基于上述的方法构建的电力负荷预测网络对配电网电力负荷进行预测，包括:
[0011 ] 电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端对其所对应的配电层级中的电力数据采集节点的电力数据进行采集汇总；
[0012]电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端根据其所采集汇总的电力数据及低配电级别的数据采集计算终端上报的电力数据进行综合统计分析计算，位于最高配电层级的电力负荷预测子网络通过电力负荷统计、分析计算所有下层级的电力数据从而发布最终的企业电力负荷预测结果。
[0013]企业配电网电力负荷预测网络系统，包括:由数据采集计算终端搭建成的各级电力负荷预测子网络，各级电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络；
[0014]其中，所述数据采集计算终端，基于配电网的配电层级设置，且与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应，所述配电层级为根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则对配电网划分配电层级；属于同级配电层级的所述数据采集计算终端组建成所述电力负荷预测子网络。
[0015]本发明实施例提供的企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统，通过对配电网中的数据采集节点进行分级别分区域的预测计算，降低了电力负荷预测计算的规模，进而降低了局部负荷预测计算的复杂度和不确定性，而且网络的各层次之间负荷数据采集节点具备明确的所属关系，而各层内部负荷数据采集节点之间的关联度较小，因此划分层次有利于减少负荷预测的误差传播，提高了负荷预测计算精度。此外根据设备层主要负荷所具备的自身用电物理属性及其符合的生产工艺特性、生产流程特性可以有效提高负荷预测计算模型的准确度，进一步降低电力负荷变化的随机性对最终预测计算结果精度准确度的影响，因此，本发明实施例的企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统，在对企业配电网进行电力负荷预测时，能够提高电力负荷预测的精度及准确度，尤其在短期负荷预测领域具有较好的预测效果。
【专利附图】
【附图说明】
[0016]图1示出了本发明实施例中企业配电网电力负荷预测网络建立方法的流程图；
[0017]图2示出了本发明实施例中企业配电网电力负荷预测方法的流程图；
[0018]图3示出了本发明实施例中企业配电网电力负荷预测网络系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0019]下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
[0020]本发明实施例提供一种企业配电网电力负荷预测网络建立方法，如图1所示，主要步骤包括:
[0021]步骤Sll:根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则，对配电网划分配电层级；
[0022]步骤S12:按照配电层级，设置数据采集计算终端，其中数据采集计算终端与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应；
[0023]步骤S13:属于同级配电层级的数据采集计算终端组建成电力负荷预测子网络，各级别的电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络。
[0024]本发明实施例中，对配电网划分配电层级并确定负荷预测对象，其中负荷预测对象是指分布在企业配电网中的电力数据采集节点。
[0025]设置的数据采集计算终端采集与其对应的电力数据采集节点的电力数据，且在数据采集终端内建立对应电力数据采集节点的电力负荷预测算法，并针对配电层级自身特性建立负荷预测数学模型。
[0026]本发明实施例的企业配电网电力负荷预测网络建立方法,通过对配电网中的数据采集计算终端对配电网中的数据采集节点进行分级别分区域的预测计算，降低了电力负荷预测计算的规模，进而降低了局部负荷预测计算的复杂度和不确定性，而且网络的各层次之间负荷数据采集节点具备明确的所属关系，而各层内部负荷数据采集节点之间的关联度较小，因此划分层次有利于减少负荷预测的误差传播，提高了负荷预测计算精度。此外根据设备层主要负荷所具备的自身用电物理属性及其符合的生产工艺特性、生产流程特性可以有效提高负荷预测计算模型的准确度，进一步降低电力负荷变化的随机性对最终预测计算结果精度准确度的影响，因此，利用本发明实施例的企业配电网电力负荷预测网络建立方法所形成的预测网络进行电力负荷预测，能够提高电力负荷预测的精度及准确度。
[0027]具体地，本发明实施例中对配电网划分配电层级，包括:将配电网划分为设备层、中间层及管理层三层配电层级。
[0028]在企业配电网负荷预测网络中，设备层主要是由某条生产线或某个生产区域中承担主要电力负荷的电力设备节点组成。设备层所包括电力设备节点所具有的典型特征是其同属于某一生产工艺或生产流程阶段，具有一定程度的可预知设备启停的关联属性。在设备层中，对每个主要电力设备都要设置数据采集终端进行设备负荷参数监测及其启停状态的监测，同时该设备具备基于上述监测的负荷预测计算能力。而每个设备层出口都要有一个且只有一个单独的负荷数据采集计算终端设备对该层的电力设备进行总体的电力参数监测及其负荷预测统计、计算。
[0029]在企业配电网负荷预测网络中，中间层是由各个数据采集计算终端及网络通讯设备组成的，中间层数据采集终端设备不仅包括各个设备层出口处的数据采集计算终端，也包括监测各个设备层出口处的其他配电设备的数据采集计算终端。中间层的数据采集计算终端能够监测企业中某个生产区域的负荷变化，其监测的物理范围能够覆盖所属区域中各个设备层的电力设备。
[0030]在企业配电网负荷预测网络中，管理层是由负荷统计、计算终端及网络通讯设备组成的，用于企业配电网整体负荷预测计算。负荷统计、计算终端设备采集所有中间层负荷数据采集计算终端的计算数据，汇总、统计、分析计算，并最终形成负荷预测功能。
[0031]本发明实施例还提供一种企业配电网电力负荷预测方法，基于上述的方法构建的电力负荷预测网络对配电网电力负荷进行预测，如图2所示，包括:
[0032]步骤S21:电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端对其所对应的配电层级中的电力数据采集节点的电力数据进行采集汇总；
[0033]步骤S22:电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端根据其所采集汇总的电力数据及低配电级别的数据采集计算终端上报的电力数据进行综合统计分析计算，且位于最高配电层级的电力负荷预测子网络通过电力负荷统计、分析计算所有下层级的电力数据从而发布最终的企业电力负荷预测结果。
[0034]进一步地，根据发布的电力负荷预测结果形成电力分配方案。
[0035]根据本发明实施例的预测方法，能够提高电力负荷预测的精度及准确度，因此利用本预测方法得到的电力负荷预测结果形成的电力分配方案更能满足配电网电力负荷分配的需求。
[0036]具体地，本发明实施例中，低配电级别的数据采集计算终端上报的电力数据，包括:低配电级别的数据采集计算终端对其所覆盖的电力数据采集节点进行电力数据监测，并利用电力数据监测的结果进行本级负荷预测计算，并将本级负荷预测计算的结果上报至上一级电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端。
[0037]进一步地，配电网划分为设备层、中间层及管理层三层配电层级时，与设备层对应的电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端采集汇总位于设备层的电力数据采集节点中的电力数据，并对采集汇总的电力数据进行设备级负荷预测计算，并将设备级负荷预测计算的结果上报至属于中间层的数据采集计算终端；[0038]与中间层对应的电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端采集汇总位于中间层的电力数据采集节点中的电力数据，以及接收设备层数据采集计算终端上报的设备级负荷预测计算的结果，并形成中间级负荷预测计算，并将中间级负荷预测计算的结果上报至属于管理层的数据采集计算终端；
[0039]与管理层对应的电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端根据中间层上报的中间级负荷预测计算的结果进行电力负荷统计、预测计算，并发布电力负荷预测结果。
[0040]数据采集计算终端采集汇总的电力数据包括:位于低级别的数据采集计算终端上报的负荷预测计算结果，配电网电力线路的电压、电流及功率因数，用电设备的电压、电流及功率因数，生产线设备启动顺序，配电线路的投切时间及投切条件。
[0041]本发明实施例中进一步提供企业配电网电力负荷预测方法的【具体实施方式】，主要包括:
[0042]步骤S31:设备层电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端对其所对应的配电层级中的电力数据采集节点的设备监测数据进行采集汇总，并根据定制的负荷预测模型进行负荷预测计算；
[0043]步骤S32:中间层电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端按照其本身定制的负荷预测模型，通过采集汇总的中间层配电网电力数据及设备层的数据采集计算终端上报的负荷预测结果，按照其设定的负荷预测模型进行负荷预测计算，并将负荷预测计算结果上报给管理层的负荷统计、计算终端设备。
[0044]步骤S33:管理层的负荷统计、计算终端按照本身定制的负荷预测计算模型通过网络收集所有中间层数据采集计算终端上报的负荷预测计算结果，进行统计、分析计算后发布最终的企业配电网总体的电力负荷预测计算结果。
[0045]在电力负荷预测中，影响负荷预测准确度的主要因素为负荷变化时间的随机性与负荷变化范围的随机性。企业配电网中绝大多数电力负荷都是生产用负荷，因而该类负荷具备符合工艺或管理规则的条件，因此在对配电网进行配电层级划分时，可以根据配电网线路中生产用负荷所符合的工艺或管理规则对配电网进行层级划分。
[0046]各层级的电力负荷子网络中的数据采集计算终端对应本层级的至少一个电力数据采集节点，即数据采集计算终端负责配电网中相应配电区域的电力数据的采集、汇总及负荷预测计算。
[0047]本预测方法中，通过数据采集计算终端对电力负荷进行分层分区域的负荷预测计算，并根据负荷是否符合生产工艺或管理规则及其随机性质采用相应的负荷预测计算算法，因此负荷预测计算精度大幅提高，计算规模大幅减少。该预测方法中通过对电力负荷预测计算的分布式计算过程，提高了负荷预测计算的精确度和计算速度。
[0048]本预测方法中，将负荷预测计算建立在数据采集计算终端的分布式计算基础上，负荷预测中数据采集计算终端可以通过监控配电网开关节点状态以及根据生产工艺特性判断计算开关节点之间的关联度及逻辑关系；通过配电网开关节点判别、计算具备独立属性的负荷个体及其之间的逻辑关系、并监控开关节点下重要负荷的变化范围，进而更真确的进行短期负荷预测。
[0049]本预测方法中，电力负荷预测对象不仅包括对配电网主干线路电力参数的采集、计算，而且包括对配电网支路线路和主要用电设备的电力参数以及配电网中其他负荷预测影响因子的监测采集、统计计算。
[0050]本预测方法中，影响电力负荷预测准确度的主要因素为电力负荷的属性，该电力负荷属性指负荷本身具备的可以按照影响负荷预测因素对负荷进行区分的依据，例如根据设备自身的额定用电属性，及建立在负荷生产工艺流程和生产管理规则基础之上的负荷变化随机性。根据负荷是否为随机负荷，及负荷为随机负荷时负荷变化时间的随机性及负荷变化范围的随机性等内容，在配电网络中合理配置数据采集计算终端并建立相应的负荷预测计算模型。
[0051]在企业配电网中，可以根据企业生产工艺、生产管理的规则，应用数据采集计算终端为电力负荷分层、分区域的实施监控、负荷预测计算。这样一方面可以根据生产工艺及生产管理规则剥离区分可以预期的负荷变化和随机的负荷变化因子，缩小负荷预测的计算规模，提高负荷预测精度；另一方面可以根据实际情况对不同的负荷数据采集计算终端应用回归分析法、神经网络法等不同的负荷预测计算方法，进一步提高负荷预测的准确性和计算的灵活度。
[0052]本发明实施例的企业配电网电力负荷预测方法是一种基于网络的负荷预测方法，其优势主要体现在基于网络层次的负荷预测对象的分解，以及基于网络通讯的分布式负荷预测计算。
[0053]其中，“基于网络层次的负荷预测对象的分解”具备以下负荷预测计算优势:
[0054]I)降低了负荷预测对象的规模，进而降低了局部负荷预测计算的复杂度和不确定性，提高了局部负荷预测计算的速度和精确度。
[0055]2)网络的各层次之间负荷数据采集节点具备明确的所属关系，而各层内部负荷数据采集节点之间的关联度较小，因此划分层次有利于减少负荷预测的误差传播。
[0056]3)网络中设备层的主要负荷设备都具有符合管理规则或生产工艺流程的属性，因此依据设备自身的负荷属性及上述条件有利于针对不同负荷数据采集节点建立高准确度的负荷预测计算子模型。
[0057]“基于网络通讯的分布式负荷预测计算”具备以下优势:
[0058]I)通过规划负荷预测计算子单元对象，将企业配电网总体负荷预测计算分配到网络中各个层级的负荷数据采集计算终端进行，提高了总体负荷预测结果的精度，将各个子单元负荷预测结果通过网络在负荷数据采集计算终端进行共享和协同处理，避免了由提高负荷预测精度带来的扩大计算模型规模的影响。
[0059]2)利用网络通讯可以方便的组合现有的负荷预测计算方法；在采用神经网络负荷预测计算方法时，可以利用负荷数据采集计算终端作为其天然的神经计算物理单元，在企业配电网短期负荷预测中具有明显的优势。
[0060]本发明实施例还提供一种企业配电网电力负荷预测网络系统，包括:由数据采集计算终端搭建成的各级电力负荷预测子网络，各级电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络；
[0061]其中，数据采集计算终端，基于配电网的配电层级设置，且与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应，配电层级为根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则对配电网划分配电层级；属于同级配电层级的数据采集计算终端组建成电力负荷预测子网络。[0062]具体地，本发明实施例的企业配电网电力负荷预测网络系统，包括:设备层电力负荷预测子网络、中间层电力负荷预测子网络及管理层电力负荷预测子网络；
[0063]设备层电力负荷预测子网络，用于采集汇总与配电网的设备层对应的电力数据采集节点中的电力数据，并向中间层电力负荷预测子网络上报电力数据；
[0064]中间层电力负荷预测子网络，用于采集汇总与配电网的中间层对应的电力数据采集节点中的电力数据，并向管理层电力负荷预测子网络上报电力数据；
[0065]管理层电力负荷预测子网络，用于对中间层电力负荷预测子网络上报的电力数据进行电力负荷的统计、预测计算，并发布企业电力负荷预测结果。
[0066]如图3给出了本发明实施例中一种企业配电网电力负荷预测网络系统的结构示意图，对应配电网的设备层，电力数据采集节点中的电力数据传输给数据采集计算终端，设备层的数据采集计算终端对其所覆盖区域中的电力数据进行预测计算，并将预测计算的结果上报至与配电网的中间层电力负荷预测子网络中，中间层电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端对位于配电网中间层的电力数据采集中的电力数据及设备层上报的电力数据进行预测计算，并将预测计算的结果上报至与配电网管理层所对应的数据采集计算终端中，位于管理层的数据采集计算终端主要用于对位于中间层的数据采集计算终端上报的预测计算结果进行综合预测计算，并发布预测计算结果，图3中，将位于管理层的数据采集计算终端命名为负荷统计、计算终端。
[0067]显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0068]以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种企业配电网电力负荷预测网络建立方法,其特征在于,包括: 根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则，对配电网划分配电层级； 按照所述配电层级，设置数据采集计算终端，其中所述数据采集计算终端与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应； 属于同级配电层级的所述数据采集计算终端组建成电力负荷预测子网络，各级别的所述电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络。
2.根据权利要求1所述的网络建立方法，其特征在于，所述对配电网划分配电层级，包括: 将配电网划分为设备层、中间层及管理层三层配电层级。
3.—种企业配电网电力负荷预测方法，其特征在于，基于权利要求1或权利要求2所述的方法构建的电力负荷预测网络对配电网电力负荷进行预测，包括: 电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端对其所对应的配电层级中的电力数据采集节点的电力数据进行采集汇总； 电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端根据其所采集汇总的电力数据及低配电级别的数据采集计算终端上报的电力数据进行综合统计分析计算，位于最高配电层级的电力负荷预测子网络通过电力负荷统计、分析计算所有下层级的电力数据从而发布最终的企业电力负荷预测结 果。
4.根据权利要求3所述的企业配电网电力负荷预测方法，其特征在于，低配电级别的数据采集计算终端上报的电力数据，包括:低配电级别的数据采集计算终端对其所覆盖的电力数据采集节点进行电力数据监测，并利用电力数据监测的结果进行本级负荷预测计算，并将本级负荷预测计算的结果上报至上一级电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端。
5.根据权利要求4所述的企业配电网电力负荷预测方法，其特征在于，配电网划分为设备层、中间层及管理层三层配电层级时，与设备层对应的电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端采集汇总位于设备层的电力数据采集节点中的电力数据，并对采集汇总的所述电力数据进行设备级负荷预测计算，并将设备级负荷预测计算的结果上报至属于中间层的数据采集计算终端； 与中间层对应的电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端采集汇总位于中间层的电力数据采集节点中的电力数据，以及接收设备层数据采集计算终端上报的设备级负荷预测计算的结果，并形成中间级负荷预测计算结果，并通过通讯网络将中间级负荷预测计算结果上报至属于管理层的数据采集计算终端； 与管理层对应的电力负荷预测子网络中的数据采集计算终端根据中间层上报的中间级负荷预测计算的结果进行电力负荷统计、预测计算，并发布电力负荷预测结果。
6.根据权利要求5所述的企业配电网电力负荷预测方法，其特征在于，数据采集计算终端采集汇总的电力数据包括:位于低级别的数据采集计算终端上报的负荷预测计算结果，配电网电力线路的电压、电流及功率因数，用电设备的电压、电流及功率因数，生产线设备启动顺序，配电线路的投切时间及投切条件。
7.企业配电网电力负荷预测网络系统，其特征在于，包括:由数据采集计算终端搭建成的各级电力负荷预测子网络，各级电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络； 其中，所述数据采集计算终端，基于配电网的配电层级设置，且与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应，所述配电层级为根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则对配电网划分配电层级；属于同级配电层级的所述数据采集计算终端组建成所述电力负荷预测子网络。
8.根据权利要求7所述的企业配电网电力负荷预测网络系统，其特征在于，包括:设备层电力负荷预测子网络、中间层电力负荷预测子网络及管理层电力负荷预测子网络； 所述设备层电力负荷预测子网络，用于采集汇总与配电网的设备层对应的电力数据采集节点中的电力数据，并向所述中间层电力负荷预测子网络上报电力数据； 所述中间层电力负荷预测子网络，用于采集汇总与配电网的中间层对应的电力数据采集节点中的电力数据，并向所述管理层电力负荷预测子网络上报电力数据； 所述管理层电力负荷预测子网络，用于对所述中间层电力负荷预测子网络上报的电力数据进行电力负荷的统计、预测`计算，并发布企业电力负荷预测结果。
【文档编号】G06Q10/04GK103679295SQ201310716598
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月23日 优先权日:2013年12月23日
【发明者】孟德峰 申请人:孟德峰