一种基于㶲指标和比例因子的多元负荷预测方法及系统与流程

本发明涉及多元负荷预测，特别是涉及一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、综合能源系统的多元负荷预测是指对将来能源需求的估计，不仅可以根据预测结果合理配置多种形式的能源，提高能源利用效率，而且可以依据结果提前制定需求响应及运行计划，提高能源系统运行的稳定性及系统的经济性，而精准、快速的多元负荷预测是系统高效稳定运行的基础，是提高系统安全经济运行的关键。

3、随着目前综合能源系统中能源形式及各能源间的动态转化方式的增加，导致能源之间的耦合性增强，并且对于不同种类的能源，相同数量下其质量并不一定相同；而目前的预测方法未考虑不同能源之间的耦合关系，或在考虑耦合关系的同时只考虑了能源的“量”，未能考虑能源的“质”属性，无法同时兼顾能源的“质”和“量”的属性。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法及系统，通过构建指标对不同种类的负荷进行统一，通过负荷比例因子描述冷热负荷与电气负荷间的耦合，有效提高对多元负荷耦合特征的挖掘，提高预测准确率。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，包括：

4、获取天气特征数据以及包含电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷的多元负荷历史数据；

5、对电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷分别进行质量评估，得到电能量气能量冷能量和热能量并根据冷热在电气中的占比确定冷负荷比例因子和热负荷比例因子；

6、根据多元负荷历史数据的冷负荷比例因子和热负荷比例因子确定周特征矩阵和日特征矩阵；

7、根据周特征矩阵、日特征矩阵和天气特征数据对待预测时刻的冷负荷比例因子和热负荷比例因子进行预测，根据电能量和气能量对待预测时刻的电能量和气能量进行预测，根据预测得到的电能量气能量冷负荷比例因子和热负荷比例因子得到待预测时刻的多元负荷数据。

8、作为可选择的实施方式，采用热力学分析法对电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷分别进行质量评估，以构建统一的指标。

9、作为可选择的实施方式，所述电能量基于购电功率得到，所述气能量基于购气流量得到，所述冷能量基于冷负荷功率和冷源温度得到，所述热能量基于热负荷功率、热源温度和环境温度得到。

10、作为可选择的实施方式，所述冷负荷比例因子为冷能量在电能量和气能量相加中的占比，所述热负荷比例因子为热能量在电能量和气能量相加中的占比。

11、作为可选择的实施方式，所述天气特征数据包括温度、相对湿度、全球水平辐射照度和可降水量。

12、作为可选择的实施方式，对待预测时刻的电能量和气能量进行预测的过程中，根据t时刻n个样本的电能量和气能量得到总负荷矩阵，基于总负荷矩阵进行预测。

13、作为可选择的实施方式，所述周特征矩阵为待预测时刻前一周的冷负荷比例因子和热负荷比例因子构成的矩阵，所述日特征矩阵为待预测时刻前一日的冷负荷比例因子和热负荷比例因子构成的矩阵。

14、第二方面，本发明提供一种基于指标和比例因子的多元负荷预测系统，包括：

15、数据获取模块，被配置为获取天气特征数据以及包含电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷的多元负荷历史数据；

16、指标统一模块，被配置为对电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷分别进行质量评估，得到电能量气能量冷能量和热能量并根据冷热在电气中的占比确定冷负荷比例因子和热负荷比例因子；

17、耦合分析模块，被配置为根据多元负荷历史数据的冷负荷比例因子和热负荷比例因子确定周特征矩阵和日特征矩阵；

18、预测模块，被配置为根据周特征矩阵、日特征矩阵和天气特征数据对待预测时刻的冷负荷比例因子和热负荷比例因子进行预测，根据电能量和气能量对待预测时刻的电能量和气能量进行预测，根据预测得到的电能量气能量冷负荷比例因子和热负荷比例因子得到待预测时刻的多元负荷数据。

19、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。

20、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。

21、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

22、本发明采用热力学分析法对电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷分别进行质量评估，构建指标代表负荷进行预测，对于不同种类的能源，相同数量下的能量，其质量不一定相同的问题进行统一，同时兼顾了能源的“质”和“量”的属性，有效提高对多元负荷耦合特征的挖掘，提高预测准确率。

23、本发明通过引入负荷比例因子来描述冷热负荷与电气负荷间的耦合，直观清晰地描述冷热负荷与电气负荷的需求变化，在了解实际多元负荷需求的基础上，进一步掌握冷热负荷与电气负荷之间的耦合关系。

24、本发明分析天气与负荷的相关性，选择温度、相对湿度、全球水平辐射照度、可降水量等特征，有效挖掘天气特征信息，降低数据及特征冗余。

25、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，其特征在于，采用热力学分析法对电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷分别进行质量评估，以构建统一的指标。

3.如权利要求2所述的一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，其特征在于，所述电能量基于购电功率得到，所述气能量基于购气流量得到，所述冷能量基于冷负荷功率和冷源温度得到，所述热能量基于热负荷功率、热源温度和环境温度得到。

4.如权利要求1所述的一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，其特征在于，所述冷负荷比例因子为冷能量在电能量和气能量相加中的占比，所述热负荷比例因子为热能量在电能量和气能量相加中的占比。

5.如权利要求1所述的一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，其特征在于，所述天气特征数据包括温度、相对湿度、全球水平辐射照度和可降水量。

6.如权利要求1所述的一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，其特征在于，对待预测时刻的电能量和气能量进行预测的过程中，根据t时刻n个样本的电能量和气能量得到总负荷矩阵，基于总负荷矩阵进行预测。

7.如权利要求1所述的一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法，其特征在于，所述周特征矩阵为待预测时刻前一周的冷负荷比例因子和热负荷比例因子构成的矩阵，所述日特征矩阵为待预测时刻前一日的冷负荷比例因子和热负荷比例因子构成的矩阵。

8.一种基于指标和比例因子的多元负荷预测系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开一种基于指标和比例因子的多元负荷预测方法及系统，包括：获取天气特征以及包含电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷；对电负荷、气负荷、冷负荷和热负荷分别进行质量评估，得到电能量气能量冷能量和热能量确定冷负荷比例因子和热负荷比例因子；确定周特征矩阵和日特征矩阵；根据周特征矩阵、日特征矩阵和天气特征数据对待预测时刻的冷负荷比例因子和热负荷比例因子进行预测，根据电能量和气能量对待预测时刻的电能量和气能量进行预测，以此得到待预测时刻的多元负荷数据，提高对多元负荷耦合特征的挖掘，提高预测准确率。

技术研发人员：王瑞琪,张公飞,阎俏,周海妮,王明远,王磊,邵珠亮,亓新宏,迟青青,张宝瑞
受保护的技术使用者：国网山东综合能源服务有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14