申请/专利权人：国网山东省电力公司巨野县供电公司

申请日：2024-04-25

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118074127B

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J13/00;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明涉及电力系统领域，具体涉及一种基于云计算的电网电力负荷管理预测方法及系统，用于解决现有的电力负荷预测方法往往存在数据处理能力有限、预测精度不高的问题，无法满足现代电网的复杂需求，影响了电力调度和资源配置的效率的问题；该系统，包括以下模块：用户数据监测模块、环境数据监测模块、数据分析模块、历史数据筛选模块以及负荷预测模块；该系统通过采集大量数据，并通过云计算平台处理数据，大大提高了数据处理能力和预测精度，并结合对历史数据的分析，实现了对电网电力负荷情况进行准确预测，提高了预测结果的可靠性和稳定性，降低电网运行的风险和成本，为电力用户提供更加可靠和经济的电力服务。

主权项：1.一种基于云计算的电网电力负荷管理预测系统，其特征在于，包括：用户数据监测模块，用于获取监测区域的用户监测参数，并将用户监测参数发送至数据分析模块；其中，用户监测参数包括户数值HS、用户值YH；环境数据监测模块，用于获取监测区域的环境监测参数，并将环境监测参数发送至数据分析模块；其中，环境监测参数包括温差值WC、湿差值SC以及光照值GZ；数据分析模块，用于根据用户监测参数获得用户监测系数YJ，根据环境监测参数获得环境监测系数HJ，并根据用户监测系数YJ、环境监测系数HJ获得电力负荷值DF，并将电力负荷值DF发送至历史数据筛选模块；所述数据分析模块获得用户监测系数YJ的具体过程如下：将户数值HS、用户值YH进行量化处理，依据公式得到用户监测系数YJ，其中，π为数学常数，ε为预设的误差调节因子，α1、α2分别为设定的户数值HS、用户值YH对应的预设权重因子；所述数据分析模块获得环境监测系数HJ的具体过程如下：将温差值WC、湿差值SC以及光照值GZ进行量化处理，依据公式得到环境监测系数HJ，其中，γ为预设的误差调节因子，β1、β2以及β3分别为设定的温差值WC、湿差值SC以及光照值GZ对应的预设权重因子；所述数据分析模块获得电力负荷值DF的具体过程如下：将用户监测系数YJ、环境监测系数HJ进行量化处理，依据公式得到电力负荷值DF，其中，f1、f2分别为设定的用户监测系数YJ、环境监测系数HJ对应的预设比例系数；历史数据筛选模块，用于根据电力负荷值DF获得同日负荷值RF、同期负荷值QF，并根据同日负荷值RF、同期负荷值QF获得预测负荷值YF，将预测负荷值YF发送至负荷预测模块；所述历史数据筛选模块获得预测负荷值YF的具体过程如下：根据电力负荷值DF获取负荷筛选区间FQ，负荷筛选区间FQ的取值范围为[DF×（1-κ），DF×（1+κ）]，κ为预设的调节因子；从历史数据中获取电力负荷值DF∈负荷筛选区间FQ的日期，并将其标记为参考日，获取次日日期，获取与次日日期相同日期的参考日，并将其标记为同日日期，获取所有同日日期的电力负荷值DF的平均值，并将其标记为同日负荷值RF，获取与次日日期相同星期几的参考日，并将其标记为同期日期，获取所有同期日期的电力负荷值DF的平均值，并将其标记为同期负荷值QF；将同日负荷值RF、同期负荷值QF进行量化处理，依据公式得到预测负荷值YF，其中，y1、y2分别为设定的同日负荷值RF、同期负荷值QF对应的预设比例系数；将预测负荷值YF发送至负荷预测模块；负荷预测模块，用于将预测负荷值YF在终端设备上进行显示。

全文数据：

权利要求：

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