CN115204946A - 一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法与***，包括：获取待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据；获取待分析日的预测气温信息，以待分析日的预测气温信息为聚类中心，对N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据进行聚类获得M个同类型日；根据M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息，根据实际气温信息、M个同类型日的历史气温数据对不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。本发明有助于解决电网需求响应量的认定难题，保证电网可靠运行。
Description
技术领域
本发明涉及数据管理技术领域，具体涉及一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法与***。
背景技术
碳达峰碳中和目标提出后，未来煤电将逐步退役，天然气价格较高导致发电意愿不强，大量风电、光伏等清洁能源将大量接入，电力***将呈现间歇性和波动性的特点，需要建筑负荷参与需求响应辅助电网调节。
负荷基线是指对用户如果没有参加需求响应项目时的负荷数据进行预测的曲线，需求响应电力负荷量是通过所预测的用户基线负荷与需求响应过程中实时监测到的实际负荷数据进行计算得到的负荷削减量(即需求响应电力负荷量＝用户基线负荷数-实际负荷数)，因此，精确计算出用户的负荷基线是实现需求响应电力负荷量认定的前提条件，在需求响应中负荷基线的计算将直接影响调度台对于负荷侧调节效果的评估。以往的需求响应通常是直接采用历史前几天的负荷求平均值，而在建筑负荷中空调负荷受气温影响较大，极端天气下会造成建筑负荷的剧烈变化，严重危害电力***的安全运行。因此，需要在基线中考虑气温对基线的影响，目前通过考虑气温的基线分析技术较少，存在较大的技术空白，无法满足电力***运行的要求。
发明内容
本发明的目的在于提出一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法与***，有助于解决电网需求响应量的认定难题，保证电网可靠运行。
为实现上述目的，本发明提出一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法，所述方法包括如下步骤：
获取建筑用电历史数据，对所述建筑用电历史数据进行数据预处理获得待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据；N为预设值；所述待分析日的类型包括工作日、双休日和节假日；
获取第三方天气预报APP所提供的所述待分析日的预测气温信息，以所述待分析日的预测气温信息为聚类中心，对所述N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据进行聚类分析，获得与所述待分析日的预测气温相似的M个同类型日；M小于等于N；
根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息，根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
优选地，所述方法还包括：
根据所述M个同类型日与所述待分析日之间的日期差计算所述M个同类型日的历史数据权重。
优选地，所述根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线，包括：
根据所述M个同类型日的历史负荷数据以及历史数据权重计算获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
优选地，所述根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线，包括：
根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据计算天气因素调整因子；
根据所述天气因素调整因子对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
优选地，所述天气因素调整因子为需求响应时段开始之前预设时间至需求响应时段开始之间的实际气温和历史气温之比，所述历史气温根据所述M个同类型日的历史气温数据获得。
本发明还提出一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成***，包括：
数据获取模块，用于获取建筑用电历史数据，对所述建筑用电历史数据进行数据预处理获得待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据；N为预设值；所述待分析日的类型包括工作日、双休日和节假日；
聚类模块，用于获取第三方天气预报APP所提供的所述待分析日的预测气温信息，以所述待分析日的预测气温信息为聚类中心，对所述N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据进行聚类分析，获得与所述待分析日的预测气温相似的M个同类型日；M小于等于N；
第一基线获取模块，用于根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
第二基线获取模块，用于在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息，根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
优选地，所述***还包括：
权重计算模块，用于根据所述M个同类型日与所述待分析日之间的日期差计算所述M个同类型日的历史数据权重。
优选地，所述第一基线获取模块，用于：
根据所述M个同类型日的历史负荷数据以及历史数据权重计算获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
优选地，所述第二基线获取模块，用于：
根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据计算天气因素调整因子；
根据所述天气因素调整因子对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
优选地，所述天气因素调整因子为需求响应时段开始之前预设时间至需求响应时段开始之间的实际气温和历史气温之比，所述历史气温根据所述M个同类型日的历史气温数据获得。
本发明通过聚合方法将历史同类型日转化为同类型气温日，同时还在日内需求响应时段前根据实时气温负荷对基线负荷进行调整因子计算，充分反映当日气温对于基线的影响，有助于解决电网需求响应量的认定难题，保证电网可靠运行。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法的流程简化图。
图2为本发明实施例中一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成***的结构图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施例中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的手段未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
本发明一实施例提出一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法，该方法包括如下步骤：
步骤S1、获取建筑用电历史数据，对所述建筑用电历史数据进行数据预处理获得待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据；N为预设值；所述待分析日的类型包括工作日、双休日和节假日；
具体而言，判断待分析日的类型是工作日、双休日、节假日中的哪一种，然后获取待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据，在进行数据预处理时，对于时间戳缺失的数据重新生成时间戳，对于功率数据缺失，采用线性插值进补全，对于数据跳变的点值进行平滑处理；数据的采样间隔为15分钟间隔，N的取值根据数据质量灵活判定；
步骤S2、获取第三方天气预报APP所提供的所述待分析日的预测气温信息，以所述待分析日的预测气温信息为聚类中心，对所述N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据进行聚类分析，获得与所述待分析日的预测气温相似的M个同类型日；M小于等于N；
步骤S3、根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
具体而言，根据所述M个同类型日的历史负荷数据可以得到M个同类型日的建筑用电负荷基线；如果不考虑天气因素的话，待分析日的建筑用电负荷基线应当是与M个同类型日的建筑用电负荷基线相似的，可以用作用电需求响应计划制定的依据；
步骤S4、在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息，根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
具体而言，步骤的待分析日的实际气温信息是指在待分析日当日的需求响应时段前的实际气温信息，因为当日的实际气温信息会比天气预报所预测的气温信息有误差，因此，本步骤中将实际气温信息作为考虑因素，加入到建筑用电负荷基线的生成中来，使得建筑用电负荷基线更加可靠，更能作为用电需求响应计划制定的依据；
进一步地，所述方法还包括：
步骤S5、根据所述M个同类型日与所述待分析日之间的日期差计算所述M个同类型日的历史数据权重；
具体而言，日期越近，则权重越大，因为时间隔得越久，用电设备发生变化的可能性就越高，时间隔得越近，则用电设备发生变化的可能性就越低；
权重计算公式为：
其中，Di为任一历史同类型日距离待评估日的天数。
进一步地，所述根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线，包括：
根据所述M个同类型日的历史负荷数据以及历史数据权重计算获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
具体而言，将M个同类型日的历史负荷数据分别乘以对应的历史数据权重即得到不考虑天气因素、考虑权重因素的M组历史负荷数据，对该M组历史负荷数据进行求均值可以得到一建筑用电负荷基线；
进一步地，所述步骤S4，包括：
步骤S41、在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息；
步骤S42、根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据计算天气因素调整因子；
步骤S43、根据所述天气因素调整因子对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
进一步地，所述天气因素调整因子为需求响应时段开始之前预设时间至需求响应时段开始之间的实际气温和历史气温之比，所述历史气温根据所述M个同类型日的历史气温数据获得。
具体而言，所述实际气温和历史气温之比为：
c1(d)第d日的调整因子；
T(d1,k)为待分析日的第k小时的实际气温值，负荷削减从第h小时开始；
T(di,k)为第i个历史同类型日的第k小时的历史气温值，负荷削减从第h小时开始；
参阅图2，本发明另一实施例还提出一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成***，可以用于实现上述实施例所述的方法，该***包括：
数据获取模块1，用于获取建筑用电历史数据，对所述建筑用电历史数据进行数据预处理获得待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据；N为预设值；所述待分析日的类型包括工作日、双休日和节假日；
聚类模块2，用于获取第三方天气预报APP所提供的所述待分析日的预测气温信息，以所述待分析日的预测气温信息为聚类中心，对所述N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据进行聚类分析，获得与所述待分析日的预测气温相似的M个同类型日；M小于等于N；
第一基线获取模块3，用于根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
第二基线获取模块4，用于在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息，根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
进一步地，所述***还包括：
权重计算模块5，用于根据所述M个同类型日与所述待分析日之间的日期差计算所述M个同类型日的历史数据权重。
进一步地，所述第一基线获取模块3，用于：
根据所述M个同类型日的历史负荷数据以及历史数据权重计算获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
进一步地，所述第二基线获取模块4，用于：
根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据计算天气因素调整因子；
根据所述天气因素调整因子对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
进一步地，所述天气因素调整因子为需求响应时段开始之前预设时间至需求响应时段开始之间的实际气温和历史气温之比，所述历史气温根据所述M个同类型日的历史气温数据获得。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
Claims (10)
1.一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取建筑用电历史数据，对所述建筑用电历史数据进行数据预处理获得待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据；N为预设值；所述待分析日的类型包括工作日、双休日和节假日；
获取第三方天气预报APP所提供的所述待分析日的预测气温信息，以所述待分析日的预测气温信息为聚类中心，对所述N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据进行聚类分析，获得与所述待分析日的预测气温相似的M个同类型日；M小于等于N；
根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息，根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述M个同类型日与所述待分析日之间的日期差计算所述M个同类型日的历史数据权重。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线，包括：
根据所述M个同类型日的历史负荷数据以及历史数据权重计算获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线，包括：
根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据计算天气因素调整因子；
根据所述天气因素调整因子对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述天气因素调整因子为需求响应时段开始之前预设时间至需求响应时段开始之间的实际气温和历史气温之比，所述历史气温根据所述M个同类型日的历史气温数据获得。
6.一种考虑天气因素的建筑用电负荷基线生成***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取建筑用电历史数据，对所述建筑用电历史数据进行数据预处理获得待分析日前的N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据；N为预设值；所述待分析日的类型包括工作日、双休日和节假日；
聚类模块，用于获取第三方天气预报APP所提供的所述待分析日的预测气温信息，以所述待分析日的预测气温信息为聚类中心，对所述N个同类型日的历史负荷数据和历史气温数据进行聚类分析，获得与所述待分析日的预测气温相似的M个同类型日；M小于等于N；
第一基线获取模块，用于根据所述M个同类型日的历史负荷数据获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线；
第二基线获取模块，用于在日内需求响应时段前，获取待分析日的实际气温信息，根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
7.如权利要求6所述的***，其特征在于，所述***还包括：
权重计算模块，用于根据所述M个同类型日与所述待分析日之间的日期差计算所述M个同类型日的历史数据权重。
8.如权利要求7所述的***，其特征在于，所述第一基线获取模块，用于：
根据所述M个同类型日的历史负荷数据以及历史数据权重计算获得不考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
9.如权利要求6所述的***，其特征在于，所述第二基线获取模块，用于：
根据所述实际气温信息、所述M个同类型日的历史气温数据计算天气因素调整因子；
根据所述天气因素调整因子对所述不考虑天气因素的建筑用电负荷基线进行动态调整，生成考虑天气因素的建筑用电负荷基线。
10.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述天气因素调整因子为需求响应时段开始之前预设时间至需求响应时段开始之间的实际气温和历史气温之比，所述历史气温根据所述M个同类型日的历史气温数据获得。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN115630753A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-20 | 西南交通大学 | 基于新能源多时空场景下电解制氢的负荷基线预测方法 |
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| CN115630753A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-01-20 | 西南交通大学 | 基于新能源多时空场景下电解制氢的负荷基线预测方法 |
| CN115630753B (zh) * | 2022-12-19 | 2023-03-03 | 西南交通大学 | 基于新能源多时空场景下电解制氢的负荷基线预测方法 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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