本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及一种热电联合系统负荷峰值同时系数的预测方法。
背景技术：
负荷同时系数是热电联合系统负荷预测工作中的重要参数，其取值大小直接影响着城市配电网规划规模的大小、高压电缆的选型以及小区配电变压器容量的配置。负荷同时系数的选取是合理开展热电联合系统负荷预测工作的基础。目前，实际工程中的小区同时系数的选取缺乏理论依据，选取结果不能合理匹配小区的实际用电需求。
热电联合系统中针对负荷同时系数预测常采用以下两种方法：一种方法是采用传统启发式优化算法，《基于改进回归法的电力负荷预测》提出采用改进支持向量机与负荷密度法相结合进行电力负荷模式分类，从而对电力系统短期负荷进行预测。该方法预测结果迅速、准确，但没有针对同时系数进行预测研究。
另一种方法是采用人工智能优化方法，《基于最小二乘支持向量机和符合密度指标法的配电网空问负荷预测》提出了基于因素映射的方法进行同时系数的预测。该方法在结合多种影响因素的基础上，利用神经网络模型预测同时系数，提高了预测结果的准确性与可靠性，但该方法缺乏有效的数据预处理，不能解决大容量、多类型的样本数据。
技术实现要素：
针对现有技术的缺陷，本发明提供一种热电联合系统负荷峰值同时系数的预测方法对热电联合系统的负荷峰值同时系数进行预测。
一种热电联合系统负荷峰值同时系数的预测方法，包括以下步骤：
采集热电联合系统在特定时间点t的热负荷总功率r、电负荷总功率d以及热电联合系统所在地区的负荷密度g、温度t、湿度h、风速v、人均年收入m和热电联合系统的发电机台数n；
计算多种因素影响下的热电联合系统的电负荷峰值同时系数和热负荷峰值同时系数；
多种因素影响下的热电联合系统的电负荷峰值同时系数k1的计算公式如下式所示：
多种因素影响下的热电联合系统的热负荷峰值同时系数k2的计算公式如下式所示：
分别计算热电联合系统的电负荷和热负荷占总负荷的权重ω1和ω2，ω1和ω2满足以下两个关系式：
ω1+ω2＝1
根据热电联合系统的电负荷和热负荷占总负荷的权重ω1和ω2，分别计算热电联合系统中电负荷峰值同时系数和热负荷峰值同时系数占热电联合系统负荷峰值同时系数的权重χ1和χ2，χ1和χ2满足以下两个关系式：
χ1+χ2＝1
根据热电联合系统的电负荷峰值同时系数k1和热负荷峰值同时系数k2及系数k1、系数k2占热电联合系统负荷峰值同时系数的权重χ1和χ2，计算热电联合系统的负荷峰值同时系数；
热电联合系统的负荷峰值同时系数k的计算公式如下：
由上述技术方案可知，本发明的有益效果在于：本发明提供的一种热电联合系统负荷峰值同时系数的预测方法，考虑多种影响因素确定热电联合系统的负荷峰值同时系数。根据所得的负荷峰值同时系数，能够明确热电联合系统峰值时电负荷与热负荷的相关性，便于对热电联合系统的进一步调度控制，大大降低了电网的运行成本，而且能够确保电网持续安全稳定的运行。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种热电联合系统负荷峰值同时系数的预测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例以某地区的热电联合系统为例，使用本发明的热电联合系统负荷峰值同时系数的预测方法，预测该热电联合系统的负荷峰值同时系数。
一种热电联合系统负荷峰值同时系数的预测方法，如图1所示，包括以下步骤：
采集热电联合系统在特定时间点t的热负荷总功率r、电负荷总功率d以及热电联合系统所在地区的负荷密度g、温度t、湿度h、风速v、人均年收入m和热电联合系统的发电机台数n；
本实施例中，采集到的某地区热电联合系统的热负荷总功率r＝500mw,电负荷总功率d＝1500mw,发电机台数n＝5，该地区的负荷密度g＝0.89，人均年收入m＝50000元，当前温度t＝25℃，湿度h＝50％，风速v＝2.5m/s。
计算多种因素影响下的热电联合系统的电负荷峰值同时系数和热负荷峰值同时系数；
多种因素影响下的热电联合系统的电负荷峰值同时系数k1的计算公式如下式所示：
本实施例中，计算得到的热电联合系统的电负荷峰值同时系数k1＝0.78。
多种因素影响下的热电联合系统的热负荷峰值同时系数k2的计算公式如下式所示：
本实施例中，计算得到的热电联合系统的热负荷峰值同时系数k2＝0.84。
分别计算热电联合系统的电负荷和热负荷占总负荷的权重ω1和ω2，ω1和ω2满足以下两个关系式：
ω1+ω2＝1
本实施例中，计算得到的该热电联合系统的电负荷和热负荷占总负荷的权重分别为ω1＝0.8和ω2＝0.2。
根据热电联合系统的电负荷和热负荷占总负荷的权重ω1和ω2，分别计算热电联合系统中电负荷峰值同时系数和热负荷峰值同时系数占热电联合系统负荷峰值同时系数的权重χ1和χ2，χ1和χ2满足以下两个关系式：
χ1+χ2＝1
本实施例中，计算得到的该热电联合系统的电负荷峰值同时系数和荷热负荷峰值同时系数占热电联合系统负荷峰值同时系数的权重分别为χ1＝0.65和χ2＝0.35。
步骤5、根据热电联合系统的电负荷峰值同时系数k1和热负荷峰值同时系数k2及系数k1、系数k2占热电联合系统负荷峰值同时系数的权重χ1和χ2，计算热电联合系统的负荷峰值同时系数；
热电联合系统的负荷峰值同时系数k的计算公式如下：
本实施例中，计算得到的该地区热电联合系统的负荷峰值同时系数k＝0.71。而该地区热电联合系统的实际热电负荷峰值为0.751，本发明方法计算得到的热电联合系统的负荷峰值同时系数与实际测得的热电负荷峰值的误差为5.77％，误差较小，因此本发明的计算热电联合系统负荷峰值同时系数的方法有实际应用价值。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。