一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统及方法与流程

本申请涉及智能化预测，并且更具体地，涉及一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统及方法。

背景技术：

1、电力系统的短期电力负荷预测对于电力系统运营和调度具有重要意义。准确地预测电力负荷可以帮助电力公司合理安排发电计划、优化电力调度、提高电力系统的可靠性和经济性。

2、在过去，传统的电力负荷预测方法主要基于统计模型和时间序列分析，这些方法通常使用历史负荷数据进行建模和预测，但往往无法捕捉到电力负荷的非线性特征和时变性，预测精度有限。具体来说，由于电力负荷受到多种因素的影响，如气候、节假日、经济发展等，其具有复杂的非线性、随机性和时变性特征，给电力负荷预测带来了很大的挑战。

3、因此，期望一种优化的电力系统短期电力负荷预测系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统及方法，其能够通过实时监测采集电力系统的电力负荷值，并在数据管理平台中引入数据处理和分析算法来进行所述电力负荷值的时序分析，以此基于电力负荷时序数据的特征信息来进行电力系统的短期电力负荷预测，以便进行相应的电力调度优化来适应电力系统的动态变化，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。

2、第一方面，提供了一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其包括：

3、电力负荷数据采集模块，用于获取电力系统在预定时间段内多个预定时间点的电力负荷值；

4、电力负荷局部时序特征分析模块，用于将所述多个预定时间点的电力负荷值按照时间维度排列为电力负荷时序输入向量后，对所述电力负荷时序输入向量进行局部时序特征分析以得到电力负荷局部时序特征向量的序列；

5、电力负荷短时波动语义度量模块，用于对所述电力负荷局部时序特征向量的序列中每相邻两个电力负荷局部时序特征向量进行电力负荷短时波动语义度量分析以得到电力负荷短时波动特征向量；

6、电力负荷多维度特征融合模块，用于将所述电力负荷局部时序特征向量的序列进行拼接以得到全局电力负荷时序特征向量后，融合所述电力负荷短时波动特征向量和所述全局电力负荷时序特征向量以得到电力负荷多维度多尺度时序特征向量作为电力负荷多维度多尺度时序特征；

7、短时电力负荷预测模块，用于基于所述电力负荷多维度多尺度时序特征，确定短期电力负荷预测值。

8、第二方面，提供了一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测方法，其包括：

9、获取电力系统在预定时间段内多个预定时间点的电力负荷值；

10、将所述多个预定时间点的电力负荷值按照时间维度排列为电力负荷时序输入向量后，对所述电力负荷时序输入向量进行局部时序特征分析以得到电力负荷局部时序特征向量的序列；

11、对所述电力负荷局部时序特征向量的序列中每相邻两个电力负荷局部时序特征向量进行电力负荷短时波动语义度量分析以得到电力负荷短时波动特征向量；

12、将所述电力负荷局部时序特征向量的序列进行拼接以得到全局电力负荷时序特征向量后，融合所述电力负荷短时波动特征向量和所述全局电力负荷时序特征向量以得到电力负荷多维度多尺度时序特征向量作为电力负荷多维度多尺度时序特征；

13、基于所述电力负荷多维度多尺度时序特征，确定短期电力负荷预测值。

技术特征：

1.一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其特征在于，所述电力负荷局部时序特征分析模块，包括：

3.根据权利要求2所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其特征在于，所述电力负荷短时波动语义度量模块，用于：计算所述电力负荷局部时序特征向量的序列中每相邻两个电力负荷局部时序特征向量之间的电力负荷短时波动语义度量系数以得到由多个电力负荷短时波动语义度量系数组成的所述电力负荷短时波动特征向量。

4.根据权利要求3所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其特征在于，所述电力负荷短时波动语义度量模块，用于：以如下系数公式计算所述电力负荷局部时序特征向量的序列中每相邻两个电力负荷局部时序特征向量之间的电力负荷短时波动语义度量系数以得到由多个电力负荷短时波动语义度量系数组成的所述电力负荷短时波动特征向量；

5.根据权利要求4所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其特征在于，所述短时电力负荷预测模块，包括：

6.根据权利要求5所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其特征在于，所述电力负荷多维度特征修正单元，包括：

7.根据权利要求6所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统，其特征在于，所述电力负荷解码预测单元，用于：使用所述基于解码器的预测器以如下解码公式对所述修正后电力负荷多维度多尺度时序特征向量进行解码回归以得到所述短期电力负荷预测值；

8.一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测方法，其特征在于，将所述多个预定时间点的电力负荷值按照时间维度排列为电力负荷时序输入向量后，对所述电力负荷时序输入向量进行局部时序特征分析以得到电力负荷局部时序特征向量的序列，包括：

10.根据权利要求9所述的基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测方法，其特征在于，对所述电力负荷局部时序特征向量的序列中每相邻两个电力负荷局部时序特征向量进行电力负荷短时波动语义度量分析以得到电力负荷短时波动特征向量，包括：计算所述电力负荷局部时序特征向量的序列中每相邻两个电力负荷局部时序特征向量之间的电力负荷短时波动语义度量系数以得到由多个电力负荷短时波动语义度量系数组成的所述电力负荷短时波动特征向量。

技术总结
一种基于数据管理平台的电力系统短期电力负荷预测系统及方法，其能够通过实时监测采集电力系统的电力负荷值，并在数据管理平台中引入数据处理和分析算法来进行所述电力负荷值的时序分析，以此基于电力负荷时序数据的特征信息来进行电力系统的短期电力负荷预测，以便进行相应的电力调度优化来适应电力系统的动态变化，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。

技术研发人员：王军义,宋宁希,郭少勇,刘伯宇,李文萃,远方,张静
受保护的技术使用者：国网河南省电力公司信息通信分公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17