基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，包括：获取负荷属性信息与实时量测数据，在基础数据具备的基础上，通过分析负荷特性，生成不同类型的负荷典型特性曲线；结合实际负荷类型及负荷容量，进一步对负荷曲线中缺失的部分负荷数据进行估计补全；应用负荷预测技术，对接入及补全的负荷数据进行实时预测；应用静态及动态负荷校准技术对未估计的负荷数据进一步补全与校准。本发明计算过程无需手动建模、手动画图、手动录入数据，实现一次部署，自动运行，大大减少了数据维护工作，提高了效率，更加保障了负荷数据的精度与可靠性。
【专利说明】
基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法
技术领域
[0001]本发明涉及一种基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，属于配电网自动化系统技术领域。
【背景技术】
[0002]系统间集成技术有所突破，目前已实现配电自动化系统、调度自动化系统、GIS、生产管理系统、用电信息采集系统、营销系统、电能质量监测系统等系统的数据集成，提供信息模型、信息交互日志与数据库、实时与准实时数据传输、发布订阅机制等服务，不同程度上实现了配电自动化系统与相关应用系统的综合性应用，为实现信息化、自动化、互动化的智能配电网提供了技术支撑手段。
[0003]负荷数据接入比例显著提升，以江苏省电力公司为例，通过对用电信息采集系统进行了改造，目前已经可以实现每15分钟采集一次配变的电压、电流、有功、无功、功率因素等数据，按照南京6.4万台(其中公变4万台，用户变约2.4万台)每个配变1个测点计算，将有超过64万个测点的准实时数据，面临如此巨大的负荷数据量，为了能够有效的为其他应用分析提供完整准确的数据断面，亟需通过对配用电信息采集数据进行充分挖掘与分析，实现对负荷数据的补全与校准，最终为实现基于多数据源的配电网故障研判、停电分析及预警、负荷优化等功能提供了可靠的数据基础，为配电网调度运行监视提高可观察性。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，实现配电网负荷数据的补全与校准。
[0005]本发明所采用的技术方案是:基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，包括如下步骤:
步骤一:获取负荷属性信息与实时量测数据，在基础数据具备的基础上，通过分析负荷特性，生成不同类型的负荷典型特性曲线；
步骤二:结合实际负荷类型及负荷容量，进一步对负荷曲线中缺失的部分负荷数据进行估计补全；
步骤三:应用负荷预测技术，对接入及补全的负荷数据进行实时预测；
步骤四:应用静态及动态负荷校准技术对未估计的负荷数据进一步补全与校准。
[0006]步骤一中生成负荷典型特性曲线的具体方法如下:
步骤101:获取基础数据:
从配电网自动化系统提供的基础模型、SCADA数据及营销系统、用电信息采集系统获取负荷属性信息和实时量测数据，与配电网自动化系统自身采集的开关遥测、遥信数据进行融合；
步骤102:分析负荷特性，生成负荷典型特性曲线:
S01:将负荷类型分为3种:区域负荷、居民负荷以及工商负荷； S02:通过选择负荷类型分析该负荷类型下的负荷特性:分析区域负荷夏季工作日的典型日曲线以及日负荷特性分析常用的6个指标值:日最大负荷，日最小负荷，日负荷率，日最小负荷率，日峰谷差，日峰谷差率;分析居民负荷在夏季工作日的典型日曲线以及指标值；分析工商负荷在夏季工作日时的负荷特性情况；
S03:以去年一年的数据为基础，进行下游负荷特性分析；
S04:分析区域负荷在当前负荷比例下夏季节假日期间的负荷特性情况；
S05:分析区域负荷在当前负荷比例下夏季工作日的负荷特性情况；
S06:根据上述负荷特性分析，判断负荷特性变化情况，生成负荷典型特性曲线。
[0007]步骤四中所述静态负荷校准技术实施方案主要应用以下三种方法实现基于多数据源的配电网静态负荷校准:
(1)基于用电信息采集系统数据应用典型负荷曲线法进行负荷静态校准；
(2)利用营销信息管理系统信息按照客户分类法进行负荷静态校准；
(3)应用用电信息采集系统信息按照客户电费账单法实现负荷静态校准。
[0008]步骤四中所述动态负荷校准技术实施方案是:
基于网络拓扑结构、运行方式和实时测量以及静态负荷校准结果实现配电网拓扑校准，实现没有测量值的负荷节点的状态信息补全，获得用于潮流计算的负荷信息，为配电网运行分析决策提供数据支撑。
[0009]与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是:充分应用配电自动化平台提供的基础模型、SCADA数据及营销系统、用电信息采集系统等接入的负荷属性信息与量测数据，在基础数据具备的基础上，通过分析负荷特性，生成不同类型的负荷曲线，结合实际负荷类型及负荷容量，进一步对缺失的部分负荷数据进行估计补全，由于负荷数据接入具有准时实性，应用负荷预测技术，对接入及补全的负荷数据进行实时预测，再应用静态及动态负荷校准技术对未估计的负荷数据进一步补全与校准，计算过程无需手动建模、手动画图、手动录入数据，实现一次部署，自动运行，大大减少了数据维护工作，提高了效率，更加保障了负荷数据的精度与可靠性。
【附图说明】
[0010]图1为本发明的体系结构示意图。
[0011 ]图2为基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法流程图。
【具体实施方式】
[0012]下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0013]集成于配电自动化系统中的基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法实施技术方案中，包括一套具备标准组件化的配电自动化系统(DMS)，一套信息交互总线系统，一套含基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准功能模块。配电自动化系统(DMS)作为配网负荷数据校准应用的支持平台；信息交互总线系统负责整合传输系统间数据，将数据共享到配电自动化系统中，为负荷数据校准分析提供基础数据;含基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准功能模块实现负荷数据的处理与分析功能，即本发明的关键所在。
[0014]所述EMS/DMS系统体系结构最重要的特点是支撑平台与应用之间有着清晰的层次划分，始终以所有应用的需求为重点，实现对各应用的全面服务。在支撑平台的设计过程中，对配网负荷数据校准模块、SCADA、FES等各功能需求进行充分总结、归纳，设计出了满足各应用需要的平台接口与服务规范。支撑平台提供数据服务、报表工具、告警服务、权限管理等公共服务，各应用子系统只专注于应用功能的处理和实现。
[0015]本发明的基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准流程分为五个部分:
I)获取基础数据:从各系统中接入负荷准实时量测数据、负荷属性、电网模型等信息，连同配电自动化系统自身采集的开关遥测与遥信数据进行融合;2)负荷特性分析:基于不同类型(工业、商业、农业)负荷运行特点，考虑季节与节假日因素，生成负荷典型特性曲线;3)负荷数据估计:综合考虑区域负荷总量，基于负荷典型特性曲线与负荷属性信息(负荷类别、负荷容量)，估计补全缺失的负荷运行曲线;4)实时负荷预测:基于补全的负荷历史数据，预测负荷实时数据;5)在此基础上，研究基于配电网运行方式与配电网开关量测的负荷校准技术，实现负荷数据校验与补全。
[0016]本发明完全遵循IEC61970标准的倡导，所有应用模块与平台服务均设计为组件，组件的接口符合IEC 61970标准规范，既可以支持与第三方独立系统的集成，也支持第三方应用集成到本系统内，实现应用模块和平台服务的“即插即用”。
[0017]下面结合附图对本发明做进一步的说明。
[0018]如图1所示为配电自动化系统中基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷校准模块的体系结构。总共分为硬件层、操作系统层、基础总线层、数据总线层、公共服务层、应用层支持平台层和应用层。集成总线层、数据总线层、公共服务层三层作为本发明提出的支撑平台。集成总线层提供各公共服务元素、各应用系统以及第三方软件之间规范化的交互机制;数据总线层为它们提供适当的数据访问服务;公共服务层为各应用系统提供各种服务，主要包括数据服务、报表工具、告警服务、权限管理、通信服务等。应用层作为具体的功能实现，负荷数据校准应用同SCADA、FES等配网自动化系统或能量管理系统的主体应用并列，SP保证了负荷数据校准应用的相对独立性，又实现了数据的共享。
[0019]如图2所示为基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准应用方法的流程图。
[0020]本发明的一种基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，包括以下步骤:
1)获取基础数据:从各系统中接入负荷准实时量测数据、负荷属性、电网模型等信息，连同配电自动化系统自身采集的开关遥测与遥信数据进行融合；
2)负荷特性分析:基于不同类型(工业、商业、农业)负荷运行特点，考虑季节与节假日因素，生成负荷典型特性曲线；
具体实现，按照以下步骤:
21)在所述步骤I)获取的基础数据的基础上，对1kV配网中的负荷进行分析统计，研究各种负荷(工业、商业、农业)的日负荷特性、影响因素；
22)分析在不同因素影响下以及在节假日与工作日负荷特性变化情况，综合考虑多种因素生成不同类别、不同容量、不同季节以及考虑节假日与工作日的典型负荷曲线。
[0021]3)负荷数据估计:综合考虑区域负荷总量，基于负荷典型特性曲线与负荷属性信息(负荷类别、负荷容量)，估计补全缺失的负荷运行曲线；
具体实现，按照以下步骤:
31)在所述步骤2)得到的典型负荷曲线的基础上，根据负荷属性信息(负荷类别、负荷容量)估计I OkV配网中缺失负荷数据曲线；
32)结合区域负荷总量曲线，对估计的负荷数据曲线进行校准；
4)实时负荷预测:基于补全的负荷历史数据，预测负荷实时数据；
5)在此基础上，研究基于配电网运行方式与配电网开关量测的负荷校准技术，实现负荷数据校验与补全。
[0022]具体实现，按照以下步骤:
51)在所述步骤4)生成的全网实时负荷预测数据曲线基础上，结合用电信息采集系统数据及营销系统负荷类型，应用典型负荷曲线法进行负荷静态校准；
52)基于网络拓扑结构、运行方式和实时测量以及静态负荷校准结果的配电网拓扑校准技术，实现对所述步骤3)未估计的没有测量值的负荷节点的状态信息补全，并对全网负荷数据进行校准。
[0023]负荷特性分析实施方案:分析配电网负荷特性的影响因素，分析在不同因素影响下负荷特性的变化情况，主要分析负荷类型、气候、日期类型以及负荷比例对负荷特性的影响。负荷类型有如下3种:区域负荷、居民负荷以及工商负荷。通过选择负荷类型可以分析该负荷类型下的负荷特性。分析区域负荷夏季工作日的典型日曲线以及日负荷特性分析常用的6个指标值:日最大负荷，日最小负荷，日负荷率，日最小负荷率，日峰谷差，日峰谷差率。分析居民负荷在夏季工作日的典型日曲线以及指标值。分析工商负荷在夏季工作日时的负荷特性情况。以去年一年的数据为基础，进行下游负荷特性分析。分析区域负荷在当前负荷比例下夏季节假日期间的负荷特性情况。分析区域负荷在当前负荷比例下夏季工作日的负荷特性情况。
[0024]静态负荷校准实施方案:主要应用以下三种方法实现基于多数据源的配电网静态负荷校准，(I)基于用电信息采集系统数据应用典型负荷曲线法进行负荷静态校准；(2)利用营销信息管理系统信息按照客户分类法进行负荷静态校准；(3)应用用电信息采集系统信息按照客户电费账单法实现负荷静态校准。
[0025]动态负荷校准实施方案:基于网络拓扑结构、运行方式和实时测量以及静态负荷校准结果实现配电网拓扑校准，实现没有测量值的负荷节点的状态信息补全，获得用于潮流计算的负荷信息，为配电网运行分析决策提供数据支撑。
[0026]以上所述仅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，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
【主权项】
1.基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，其特征在于，包括如下步骤: 步骤一:获取负荷属性信息与实时量测数据，在基础数据具备的基础上，通过分析负荷特性，生成不同类型的负荷典型特性曲线； 步骤二:结合实际负荷类型及负荷容量，进一步对负荷曲线中缺失的部分负荷数据进行估计补全； 步骤三:应用负荷预测技术，对接入及补全的负荷数据进行实时预测； 步骤四:应用静态及动态负荷校准技术对未估计的负荷数据进一步补全与校准。2.根据权利要求1所述的基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，其特征在于，步骤一中生成负荷典型特性曲线的具体方法如下: 步骤101:获取基础数据: 从配电网自动化系统提供的基础模型、SCADA数据及营销系统、用电信息采集系统获取负荷属性信息和实时量测数据，与配电网自动化系统自身采集的开关遥测、遥信数据进行融合； 步骤102:分析负荷特性，生成负荷典型特性曲线: S01:将负荷类型分为3种:区域负荷、居民负荷以及工商负荷； S02:通过选择负荷类型分析该负荷类型下的负荷特性:分析区域负荷夏季工作日的典型日曲线以及日负荷特性分析常用的6个指标值:日最大负荷，日最小负荷，日负荷率，日最小负荷率，日峰谷差，日峰谷差率;分析居民负荷在夏季工作日的典型日曲线以及指标值；分析工商负荷在夏季工作日时的负荷特性情况； S03:以去年一年的数据为基础，进行下游负荷特性分析； S04:分析区域负荷在当前负荷比例下夏季节假日期间的负荷特性情况； S05:分析区域负荷在当前负荷比例下夏季工作日的负荷特性情况； S06:根据上述负荷特性分析，判断负荷特性变化情况，生成负荷典型特性曲线。3.根据权利要求1所述的基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，其特征在于，步骤四中所述静态负荷校准技术实施方案主要应用以下三种方法实现基于多数据源的配电网静态负荷校准: (1)基于用电信息采集系统数据应用典型负荷曲线法进行负荷静态校准； (2)利用营销信息管理系统信息按照客户分类法进行负荷静态校准； (3)应用用电信息采集系统信息按照客户电费账单法实现负荷静态校准。4.根据权利要求1所述的基于负荷特性分析与负荷预测技术的负荷数据校准方法，其特征在于，步骤四中所述动态负荷校准技术实施方案是: 基于网络拓扑结构、运行方式和实时测量以及静态负荷校准结果实现配电网拓扑校准，实现没有测量值的负荷节点的状态信息补全，获得用于潮流计算的负荷信息，为配电网运行分析决策提供数据支撑。
【文档编号】G06Q50/06GK105930930SQ201610249526
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年4月21日
【发明人】张佳琦, 杜红卫, 韩韬, 张玉林, 尚健, 王腾超
【申请人】国家电网公司, 国网重庆市电力公司, 国电南瑞科技股份有限公司, 南京南瑞集团公司, 国电南瑞南京控制系统有限公司