基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括基礎數據管理模塊；容量利用小時數計算分析模塊、容量利用小時數主導因素辨識模塊；關鍵指標建模；以及預測結果后評估與模型校正模塊；本發(fā)明利用容量利用特征的規(guī)律性解析，采用漸進式的相關性分析方法辨析各售電類別電量發(fā)展變化的主導因素，之后基于主導因素對容量利用特征發(fā)展規(guī)律建立量化預測模型，形成創(chuàng)新性的基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法，有效提升冀北電網電量預測精度水平，提升電網精益化、規(guī)范化管理水平，促進電網安全、優(yōu)質和經濟運行，為電力工作人員準確預測地區(qū)電量水平提供技術保證。
【專利說明】基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法

【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于電力領域，具體是一種基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法。

【背景技術】
[0002]電量分析預測是結合過去及現在已知的經濟形勢、社會發(fā)展和售電市場狀況，通過對歷史數據的分析研宄，探索掌握各相關因素與售電市場的內在聯系及發(fā)展變化規(guī)律，從而根據對規(guī)劃期內經濟形勢和社會發(fā)展的預測來科學的預測未來的電量需求狀況。
[0003]無論是傳統(tǒng)的預測思路還是現代的方法，它們都是在獲得預測對象的歷史變化規(guī)律后，將這種規(guī)律延伸以預測未來?？纱致缘貙㈩A測思路分為趨勢外推和相關預測兩類。趨勢外推法僅僅是根據預測對象本身的歷史數據尋找其變化規(guī)律，而相關法則是研宄預測對象與其它因素之間的相互關系，并將這種關系外推到未來，根據未來其它因素的變化，計算出預測對象的預測值。
[0004]提高電力系統(tǒng)電量預測的準確度，可以提高電網的安全性和經濟性，并可以改善電能的質量。精確的預測是電力工作人員所期望的，但影響電量預測的因素也是復雜多樣、規(guī)律各異的，因此眾多的學者不遺余力地進行售電量預測的研宄，其主要的出發(fā)點大都是以更為先進的理論提高預測的準確性，為電力系統(tǒng)運行的經濟性和安全性提供有力的保證。
[0005]近年來，國內外學者對電力系統(tǒng)電量預測的方法進行了大量的研宄，電量預測在國外亦是電力學科重要的研宄與應用領域，如何提高電量預測精度一直是各國學者追求的目標。
[0006]國外在電量預測研宄探索領域仍傾向于智能領域算法(人工神經網絡、模糊預測法、小波分析預測法等)應用的研宄，但重點不在于如何發(fā)展和改進各類智能算法，而在于研宄各類模型組成的混合算法，即通過不同預測技術的融合，取長補短，提高預測思路的性能。同時，在算法融合過程中，也由從前主要關注預測模型本身的優(yōu)越性，向更加重視摸索售電結構自身發(fā)展規(guī)律的方向發(fā)展。但目前該類研宄僅處于研宄階段，鮮有實際應用。
[0007]從國內來看，目前所見到的售電量預測研宄工作，主要集中于預測思路，其中包括灰色預測法、回歸分析法、時間序列法、人工智能法等。為了提高預測精度，組合模型也是一個重要的方向。但是，這些研宄比較忽視對售電結構自身的規(guī)律性的深層次分析，忽視售電結構內在規(guī)律性的深層次挖掘對預測精度提升的重要作用，缺乏體系化的售電量規(guī)律性數值化分析方法研宄，缺乏適用于當地售電量發(fā)展規(guī)律性的預測算法擇優(yōu)機制。
[0008]雖然在過去的幾十年間，專家對售電市場分析預測思路進行了大量的研宄和探索，其中包括灰色預測法、回歸分析法、時間序列法、人工智能法等。當然，電量預測的綜合模型也是一個重要的方向。這些研宄往往專注于算法的復雜性，比較忽視對售電市場自身的規(guī)律性的深層次分析。常規(guī)的基于自然增長率式的分析預測已經無法適應時代發(fā)展的要求，經濟形勢的變化迫切要求電力公司深入了解售電市場的內在發(fā)展變化機制，并探尋其影響因素和規(guī)律性，更加科學的預測市場未來走勢。
[0009]電量預測的準確性關系到電網規(guī)劃設計與建設，關系到電源開發(fā)、電網建設、社會安定、居民生活及電力公司本身的發(fā)展，所以新型電力市場預測思路研宄及應用將給電力工作人員帶來非常重要的實用價值和現實意義。


【發(fā)明內容】

[0010]本發(fā)明的目的在于提供一種基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法，旨在從用電根源出發(fā)，提取銷售市場不同成員的容量利用特征，應對當前變化復雜的經濟形勢，揭示售電市場電量發(fā)展變化內因與外在驅動因素，對未來售電市場發(fā)展走勢提供科學的判斷依據。
[0011]為實現上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案:
[0012]一種基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)，包括以下模塊:
[0013](I)基礎數據管理模塊:用于對本系統(tǒng)所需的相關基礎數據的收集、查詢、統(tǒng)計分析和管理，包括各售電類型和主要行業(yè)月電量、月運行容量、業(yè)擴容量、業(yè)擴發(fā)生時間、相關外在影響因素；
[0014](2)容量利用小時數計算分析模塊:用于自動計算不同售電類別或行業(yè)的容量利用小時數，統(tǒng)計其發(fā)展變化規(guī)律；
[0015](3)容量利用小時數主導因素辨識模塊:用于自動計算各類影響因素與容量利用小時數的相關關系，確定各類影響因素中最具有相關關系的指標作為分析預測決策關鍵指標；
[0016](4)關鍵指標建模:用于基于確定的關鍵指標，智能識別容量利用小時數變化的數學模型。
[0017]作為本發(fā)明進一步的方案:還包括預測結果后評估與模型校正模塊，其用于對各類型預測結果的評價，對預測精度進行跟蹤反饋，以幫助系統(tǒng)和研宄人員不斷調整模型參數，使預測效果向優(yōu)化方向發(fā)展。
[0018]一種基于容量利用特征的新型電力市場預測方法，包括以下步驟:
[0019](I)對本系統(tǒng)所需的相關基礎數據的收集、查詢、統(tǒng)計分析和管理，包括各售電類型和主要行業(yè)月電量、月運行容量、業(yè)擴容量、相關外在影響因素；
[0020](2)自動計算不同售電類別或行業(yè)的容量利用小時數，統(tǒng)計其發(fā)展變化規(guī)律；
[0021](3)計算各類影響因素與容量利用小時數的相關關系，確定各類影響因素中最具有相關關系的指標作為分析預測決策關鍵指標；
[0022](4)基于確定的關鍵指標，確定容量利用小時數變化的數學模型；
[0023](5)對各類型預測結果的評價，對預測精度進行跟蹤反饋。
[0024]與現有技術相比，本發(fā)明的有益效果是:
[0025]本發(fā)明徹底剖析了冀北地區(qū)各售電類別和各重要行業(yè)的用電特點，在此基礎上分析各售電類別容量與電量的關系，利用漸進式的相關性分析方法辨析各售電類別電量發(fā)展變化的主導因素，之后基于主導因素對容量利用特征發(fā)展規(guī)律建立量化預測模型，形成創(chuàng)新性的基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法，有效提升冀北電網電量預測精度水平，提升電網精益化、規(guī)范化管理水平，促進電網安全、優(yōu)質和經濟運行，為電力工作人員準確預測地區(qū)電量水平提供技術保證。
[0026]本發(fā)明將為冀北電力公司發(fā)展策劃工作人員開展預測工作提供技術保障和理論指導，該預測模型將有效提升冀北電力公司電量預測精度水平。其效益體現在以下幾個方面:
[0027](I)售電量預測是電力系統(tǒng)經濟運行的前提和基礎，預測的準確性對電力系統(tǒng)的安全經濟運行和國民經濟發(fā)展具有重要的意義。隨著電力系統(tǒng)市場化改革的深入和電網商業(yè)化運營的發(fā)展，準確地預測出地區(qū)的月售電量水平，對于決策者合理地安排購電計劃，不僅影響到電網安全可靠供電，而且影響到電網企業(yè)生產經營決策及經濟效益。
[0028](1.1)當預測值小于實際值、且實際負荷超過供電能力時，不能滿足用電需求，可能造成拉路限電，給工農業(yè)生產及人們的生活用電帶來不可估量的損失。
[0029](1.2)當預測值大于實際值，將造成購電損失，或者在發(fā)電過程中產生棄水等問題。因此，提高預測精度，就是增加社會經濟效益。
[0030](2)低碳經濟，節(jié)能環(huán)保將是未來我國的國策。準確的售電量預測是基礎，它為購電機組的合理安排提供基本保障，降低電廠的生產成本從而達到低碳經濟，節(jié)能環(huán)保。

【具體實施方式】
[0031]下面結合【具體實施方式】對本專利的技術方案作進一步詳細地說明。
[0032]任何電力客戶的用電必須基于一定的容量，可以說容量是制約客戶用電水平的重要因素。電力銷售市場由兩部分容量構成，一部分為存量容量，一部分為業(yè)擴增量，電力需求的變化由存量容量的增減變化和業(yè)擴增量的報裝情況兩部分共同構成。存量容量是電力銷售市場的基礎，其需求直接決定了銷售市場的電量基值；而業(yè)擴增量是必將對未來電量產生絕對影響的基礎。因此本發(fā)明提出了一種基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法，旨在從用電根源出發(fā)，提取銷售市場不同成員的容量利用特征和業(yè)擴報裝特征，應對當前變化復雜的經濟形勢，揭示售電市場電量發(fā)展變化內因與外在驅動因素，對未來售電市場發(fā)展走勢提供科學的判斷依據。
[0033]本發(fā)明通過研宄以下內容分布到各模塊中，以實現系統(tǒng)智能化的結果展現。
[0034](I)冀北地區(qū)電網電力銷售市場分析
[0035]本發(fā)明首先對冀北地區(qū)整體經濟、售電市場運行現狀進行綜合分析，徹底掌握該地區(qū)售電市場總體運行特征、冀北地區(qū)電力銷售市場結構和重點分析預測對象。
[0036](2)數據的調研與收資
[0037]本發(fā)明以容量、電量數據進行研宄基礎，對冀北地區(qū)各售電類別、主要行業(yè)近年來逐月運行容量、電量等數據進行數據收資。
[0038](3)容量利用特征研宄
[0039]本發(fā)明將分售電類別、分主要行業(yè)，研宄分類別容量與分類別售電量之間的關系，求取各類別容量的年度利用小時數，并研宄該利用小時數的發(fā)展變化規(guī)律性。
[0040](4)各售電類別、主要行業(yè)外在影響因素研宄
[0041]電力需求的變化受到眾多外在因素的影響，本發(fā)明將研宄氣象因素、經濟環(huán)境、主導行業(yè)發(fā)展產業(yè)鏈、上下游相關行業(yè)等影響冀北電力市場的外在相關因素，并進行大范圍的外部數據收資，為容量利用特征建模服務。
[0042](5)主導因素辨析與預測建模
[0043]本發(fā)明將根據各售電類別容量利用小時數的變化規(guī)律，并結合外部收資的影響因素及內在業(yè)擴容量的變化規(guī)律，構建影響不同行業(yè)和售電類別的主導因素辨析機制，并基于主導因素對不同售電類別、主要行業(yè)分別研宄基于容量利用小時數的預測建模，形成基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法，可適用于年度、月度預測。
[0044](6)預測結果后評估
[0045]本發(fā)明將實現各類型預測結果的評價，對預測精度進行跟蹤反饋，以幫助系統(tǒng)和研宄人員不斷調整模型參數，使預測效果向優(yōu)化方向發(fā)展。
[0046]上述研宄內容和思路，將可以實現對所有地區(qū)分別依據其不同的產業(yè)結構及重點售電類別，實現全流程的分析與預測，最終形成分別適用于所有地區(qū)的新型電力市場預測系統(tǒng)。
[0047]一種基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)，包括以下模塊:
[0048](I)基礎數據管理模塊:用于對本系統(tǒng)所需的相關基礎數據的收集、查詢、統(tǒng)計分析和管理，包括各售電類型和主要行業(yè)月電量、月運行容量、業(yè)擴容量、業(yè)擴發(fā)生時間、相關外在影響因素；
[0049](2)容量利用小時數計算分析模塊:用于自動計算不同售電類別或行業(yè)的容量利用小時數，統(tǒng)計其發(fā)展變化規(guī)律；
[0050](3)容量利用小時數主導因素辨識模塊:用于自動計算各類影響因素與容量利用小時數的相關關系，確定各類影響因素中最具有相關關系的指標作為分析預測決策關鍵指標；
[0051](4)關鍵指標建模:用于基于確定的關鍵指標，智能識別容量利用小時數變化的數學模型。
[0052](5)預測結果后評估與模型校正模塊:用于對各類型預測結果的評價，對預測精度進行跟蹤反饋，以幫助系統(tǒng)和研宄人員不斷調整模型參數，使預測效果向優(yōu)化方向發(fā)展。
[0053]一種基于容量利用特征的新型電力市場預測方法，包括以下步驟:
[0054](I)對本系統(tǒng)所需的相關基礎數據的收集、查詢、統(tǒng)計分析和管理，包括各售電類型和主要行業(yè)月電量、月運行容量、業(yè)擴容量、相關外在影響因素；
[0055](2)自動計算不同售電類別或行業(yè)的容量利用小時數，統(tǒng)計其發(fā)展變化規(guī)律；
[0056](3)計算各類影響因素與容量利用小時數的相關關系，確定各類影響因素中最具有相關關系的指標作為分析預測決策關鍵指標；
[0057](4)基于確定的關鍵指標，確定容量利用小時數變化的數學模型；
[0058](5)對各類型預測結果的評價，對預測精度進行跟蹤反饋。以幫助系統(tǒng)和研宄人員不斷調整模型參數，使預測效果向優(yōu)化方向發(fā)展。
[0059]本發(fā)明基于容量利用小時數變化數學模型和業(yè)擴容量變化情況，形成研宄電力市場的預測，可實現容量產生電量預測，可改變外在輸入條件，實現不同外在經濟場景預測，使預測更具有市場依據。
[0060]本發(fā)明研宄的理論依據包括售電量預測問題涵蓋了電力系統(tǒng)分析理論、預測理論、統(tǒng)計學理論、數據挖掘技術、優(yōu)化理論、信息技術等學科。
[0061]主要理論依據如下:
[0062](I)電力系統(tǒng)分析理論
[0063]精細化的售電量預測需要從售電市場結構分析入手，確定預測的對象，從EMS中獲取歷史數據，這必須依賴于電力系統(tǒng)分析理論的支持，研宄不同售電類別和不同行業(yè)影響售電量預測的業(yè)擴類型與不同業(yè)擴類型下的用電生長曲線，這必須依賴于扎實的電力系統(tǒng)分析基礎。
[0064](2)預測理論
[0065]預測，是一類科學問題的總稱，是對尚未發(fā)生或目前還不明確的事物進行預先的估計和推測?？茖W的預測是正確決策的依據和保證。許多行業(yè)和領域，都會遇到預測問題。預測是在一定的理論指導下，以事物發(fā)展的歷史和現狀為出發(fā)點，以調查研宄所取得的資料和統(tǒng)計數據為依據，在對事物發(fā)展過程進行深刻的定性分析和嚴密的定量計算的基礎上，研宄并認識事物的發(fā)展變化規(guī)律，進而對事物發(fā)展的未來變化預先做出科學的推測。
[0066](3)數學優(yōu)化方法
[0067]優(yōu)化理論是預測的基礎。售電量預測涉及到大規(guī)模非線性規(guī)劃理論與方法，主要包括該問題的最優(yōu)性判斷的定理、非線性規(guī)劃的對偶定理與方法、二次規(guī)劃和各種非線性規(guī)劃的計算方法。
[0068](4)模式識別與數據挖掘技術
[0069]售電量歷史規(guī)律分析的關鍵技術在于實現歷史數據的數據挖掘、相關因素分析和聚類分析，因此模式識別技術對售電量預測有重要的理論價值。
[0070](5)統(tǒng)計學理論
[0071]大量的售電量歷史數據、業(yè)擴容量數據及眾多影響因素，需要扎實的統(tǒng)計學理論基礎，主要包括相關分析、回歸分析、統(tǒng)計分布等等。
[0072]上面對本專利的較佳實施方式作了詳細說明，但是本專利并不限于上述實施方式，在本領域的普通技術人員所具備的知識范圍內，還可以在不脫離本專利宗旨的前提下做出各種變化。
【權利要求】
1.一種基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)，其特征在于，包括以下模塊: (1)基礎數據管理模塊:用于對本系統(tǒng)所需的相關基礎數據的收集、查詢、統(tǒng)計分析和管理，包括各售電類型和主要行業(yè)月電量、月運行容量、業(yè)擴容量、業(yè)擴發(fā)生時間、相關外在影響因素； (2)容量利用小時數計算分析模塊:用于自動計算不同售電類別或行業(yè)的容量利用小時數，統(tǒng)計其發(fā)展變化規(guī)律； (3)容量利用小時數主導因素辨識模塊:用于自動計算各類影響因素與容量利用小時數的相關關系，確定各類影響因素中最具有相關關系的指標作為分析預測決策關鍵指標； (4)關鍵指標建模:用于基于確定的關鍵指標，智能識別容量利用小時數變化的數學模型。
2.根據權利要求1所述的基于容量利用特征的新型電力市場預測系統(tǒng)和方法，其特征在于，還包括預測結果后評估與模型校正模塊，其用于對各類型預測結果的評價，對預測精度進行跟蹤反饋。
3.一種基于容量利用特征的新型電力市場預測方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)對本系統(tǒng)所需的相關基礎數據的收集、查詢、統(tǒng)計分析和管理，包括各售電類型和主要行業(yè)月電量、月運行容量、業(yè)擴容量、相關外在影響因素； (2)自動計算不同售電類別或行業(yè)的容量利用小時數，統(tǒng)計其發(fā)展變化規(guī)律； (3)計算各類影響因素與容量利用小時數的相關關系，確定各類影響因素中最具有相關關系的指標作為分析預測決策關鍵指標； (4)基于確定的關鍵指標，確定容量利用小時數變化的數學模型； (5)對各類型預測結果的評價，對預測精度進行跟蹤反饋。
【文檔編號】G06Q10/04GK104517160SQ201410800218
【公開日】2015年4月15日 申請日期:2014年12月18日 優(yōu)先權日:2014年12月18日
【發(fā)明者】薛曉強, 汪鴻, 葉辛, 皇甫成, 韓俊杰, 劉麗新, 羅欣, 劉梅, 趙燃 申請人:國網冀北電力有限公司, 北京清軟創(chuàng)新科技有限公司