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申请/专利权人：云南电网有限责任公司红河供电局

摘要：本发明涉及一种电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，属于电网技术领域。该方法包括采集历史待判定地区电网各地市逐小时负荷数据及对应时间的气象数据，形成样本；构建负荷‑气象要素数据库；依据4个阈值区间对负荷‑气象要素数据库中的样本进行筛选并标注；构建各地市高负荷事件预测模型并进行预测；依据预测结果对待判定地区电网进行判别，得到对应待判定地区电网的高负荷事件等级；根据相应的高负荷事件等级进行预警并给出应对措施，然后依据应对措施进行相应的控制。本发明针对待判定地区电网进行高负荷事件的预测，可根据气象预报对调度部门进行地市级‑省级高负荷事件进行不同级别预警，并可支持其他省份以及南方电网全网推广应用。

主权项：1.一种电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，采集历史待判定地区电网各地市逐小时负荷数据及对应时间的气象数据，形成样本；第二步，考虑高温在负荷中的重要影响，初步筛选最高气温在25℃以上的样本，形成负荷-气象要素数据库；第三步，从第一步采集的数据中获取每日的日最大负荷，然后分别计算待判定地区电网各地市每年的日最大负荷的平均值，设定4个阈值区间进行判定：0＜日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值≤该年该地市的日最大负荷的平均值20%；该年该地市的日最大负荷的平均值20%＜日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值≤该年该地市的日最大负荷的平均值40%；该年该地市的日最大负荷的平均值40%＜日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值≤该年该地市的日最大负荷的平均值60%；日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值＞该年该地市的日最大负荷的平均值60%；4个阈值区间代表不同高负荷事件级别，依次为一级高负荷事件、二级高负荷事件、三级高负荷事件、四级高负荷事件；依据4个阈值区间对负荷-气象要素数据库中的样本进行筛选，筛选符合各个阈值区间判定条件的样本，并对该样本进行标注，标注上对应的高负荷事件级别；第四步，以第三步筛选得到的样本的气象数据作为输入，以对应的高负荷事件级别作为输出，对XGBoost模型进行训练；在进行训练时，会得到所有气象数据类型的重要性排序，选取重要性排序前K的气象数据类型；以选取的气象数据类型对应的气象数据重新作为输入，以对应的高负荷事件级别作为输出，对XGBoost模型进行训练，得到各地市高负荷事件预测模型；第五步，采集的待预测日期的各地市气象数据输入到第四步所获得的对应模型中，得到各地市的当前的高负荷事件级别；对于待判定地区电网，假设某省共n个地市，当至少⌊n2⌋+1个地市出现一级高负荷事件，同时二级及以上的地市个数少于一级的地市个数，则待判定地区电网为一级高负荷事件；当至少⌊n2⌋+1个地市出现二级高负荷事件，同时三级及以上的地市个数少于二级的地市个数，则待判定地区电网为二级高负荷事件；当至少⌊n2⌋+1个地市出现三级及以上高负荷事件，同时四级地市个数少于三级的地市个数，则待判定地区电网为三级高负荷事件；当至少⌊n2⌋+1个地市出现四级高负荷事件时，则待判定地区电网为四级高负荷事件；第六步，对于待判定地区电网，根据相应的高负荷事件等级进行预警并给出应对措施，然后依据应对措施进行相应的控制。

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