一種基于制造技術

本發明專利技術公開一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法及系統，包括：獲取天氣特征以及包含電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷；對電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷分別進行質量評估，得到電能量氣能量冷能量和熱能量確定冷負荷比例因子和熱負荷比例因子；確定周特征矩陣和日特征矩陣；根據周特征矩陣、日特征矩陣和天氣特征數據對待預測時刻的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子進行預測，根據電能量和氣能量對待預測時刻的電能量和氣能量進行預測，以此得到待預測時刻的多元負荷數據，提高對多元負荷耦合特征的挖掘，提高預測準確率。提高預測準確率。提高預測準確率。

【技術實現步驟摘要】
一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法及系統


[0001]本專利技術涉及多元負荷預測
，特別是涉及一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法及系統。

技術介紹

[0002]本部分的陳述僅僅是提供了與本專利技術相關的
技術介紹
信息，不必然構成在先技術。
[0003]綜合能源系統的多元負荷預測是指對將來能源需求的估計，不僅可以根據預測結果合理配置多種形式的能源，提高能源利用效率，而且可以依據結果提前制定需求響應及運行計劃，提高能源系統運行的穩定性及系統的經濟性，而精準、快速的多元負荷預測是系統高效穩定運行的基礎，是提高系統安全經濟運行的關鍵。
[0004]隨著目前綜合能源系統中能源形式及各能源間的動態轉化方式的增加，導致能源之間的耦合性增強，并且對于不同種類的能源，相同數量下其質量并不一定相同；而目前的預測方法未考慮不同能源之間的耦合關系，或在考慮耦合關系的同時只考慮了能源的“量”，未能考慮能源的“質”屬性，無法同時兼顧能源的“質”和“量”的屬性。

技術實現思路

[0005]為了解決上述問題，本專利技術提出了一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法及系統，通過構建指標對不同種類的負荷進行統一，通過負荷比例因子描述冷熱負荷與電氣負荷間的耦合，有效提高對多元負荷耦合特征的挖掘，提高預測準確率。
[0006]為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
[0007]第一方面，本專利技術提供一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法，包括：
[0008]獲取天氣特征數據以及包含電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷的多元負荷歷史數據；
[0009]對電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷分別進行質量評估，得到電能量氣能量冷能量和熱能量并根據冷熱在電氣中的占比確定冷負荷比例因子和熱負荷比例因子；
[0010]根據多元負荷歷史數據的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子確定周特征矩陣和日特征矩陣；
[0011]根據周特征矩陣、日特征矩陣和天氣特征數據對待預測時刻的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子進行預測，根據電能量和氣能量對待預測時刻的電能量和氣能量進行預測，根據預測得到的電能量氣能量冷負荷比例因子和熱負荷比例因子得到待預測時刻的多元負荷數據。
[0012]作為可選擇的實施方式，采用熱力學分析法對電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷分別進行質量評估，以構建統一的指標。
[0013]作為可選擇的實施方式，所述電能量基于購電功率得到，所述氣能量基于購氣流量得到，所述冷能量基于冷負荷功率和冷源溫度得到，所述熱能量基于熱負荷功率、熱源溫度和環境溫度得到。
[0014]作為可選擇的實施方式，所述冷負荷比例因子為冷能量在電能量和氣能量相加中的占比，所述熱負荷比例因子為熱能量在電能量和氣能量相加中的占比。
[0015]作為可選擇的實施方式，所述天氣特征數據包括溫度、相對濕度、全球水平輻射照度和可降水量。
[0016]作為可選擇的實施方式，對待預測時刻的電能量和氣能量進行預測的過程中，根據t時刻n個樣本的電能量和氣能量得到總負荷矩陣，基于總負荷矩陣進行預測。
[0017]作為可選擇的實施方式，所述周特征矩陣為待預測時刻前一周的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子構成的矩陣，所述日特征矩陣為待預測時刻前一日的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子構成的矩陣。
[0018]第二方面，本專利技術提供一種基于指標和比例因子的多元負荷預測系統，包括：
[0019]數據獲取模塊，被配置為獲取天氣特征數據以及包含電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷的多元負荷歷史數據；
[0020]指標統一模塊，被配置為對電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷分別進行質量評估，得到電能量氣能量冷能量和熱能量并根據冷熱在電氣中的占比確定冷負荷比例因子和熱負荷比例因子；
[0021]耦合分析模塊，被配置為根據多元負荷歷史數據的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子確定周特征矩陣和日特征矩陣；
[0022]預測模塊，被配置為根據周特征矩陣、日特征矩陣和天氣特征數據對待預測時刻的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子進行預測，根據電能量和氣能量對待預測時刻的電能量和氣能量進行預測，根據預測得到的電能量氣能量冷負荷比例因子和熱負荷比例因子得到待預測時刻的多元負荷數據。
[0023]第三方面，本專利技術提供一種電子設備，包括存儲器和處理器以及存儲在存儲器上并在處理器上運行的計算機指令，所述計算機指令被處理器運行時，完成第一方面所述的方法。
[0024]第四方面，本專利技術提供一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時，完成第一方面所述的方法。
[0025]與現有技術相比，本專利技術的有益效果為：
[0026]本專利技術采用熱力學分析法對電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷分別進行質量評估，構建指標代表負荷進行預測，對于不同種類的能源，相同數量下的能量，其質量不一定相同的問題進行統一，同時兼顧了能源的“質”和“量”的屬性，有效提高對多元負荷耦合特征的挖掘，提高預測準確率。
[0027]本專利技術通過引入負荷比例因子來描述冷熱負荷與電氣負荷間的耦合，直觀清晰地描述冷熱負荷與電氣負荷的需求變化，在了解實際多元負荷需求的基礎上，進一步掌握冷
熱負荷與電氣負荷之間的耦合關系。
[0028]本專利技術分析天氣與負荷的相關性，選擇溫度、相對濕度、全球水平輻射照度、可降水量等特征，有效挖掘天氣特征信息，降低數據及特征冗余。
[0029]本專利技術附加方面的優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本專利技術的實踐了解到。
附圖說明
[0030]構成本專利技術的一部分的說明書附圖用來提供對本專利技術的進一步理解，本專利技術的示意性實施例及其說明用于解釋本專利技術，并不構成對本專利技術的不當限定。
[0031]圖1為本專利技術實施例1提供的基于指標和比例因子的多元負荷預測方法流程圖；
[0032]圖2為本專利技術實施例1提供的LSTM
?
MTL模型預測流程圖。
具體實施方式
[0033]下面結合附圖與實施例對本專利技術做進一步說明。
[0034]應該指出，以下詳細說明都是示例性的，旨在對本專利技術提供進一步的說明。除非另有指明，本文使用的所有技術和科學術語具有與本專利技術所屬
的普通技術人員通常理解的相同含義。
[0035]需要注意的是，這里所使用的術語僅是為了描述具體實施方式，而非意圖限制根據本專利技術的示例性實施方式。如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數形式也意圖包括復數形式，此外，還應當理解的是，術語“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或對于這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。
[0036]在不沖突的情況下，本專利技術中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。
[本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法，其特征在于，包括：獲取天氣特征數據以及包含電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷的多元負荷歷史數據；對電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷分別進行質量評估，得到電能量氣能量冷能量和熱能量并根據冷熱在電氣中的占比確定冷負荷比例因子和熱負荷比例因子；根據多元負荷歷史數據的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子確定周特征矩陣和日特征矩陣；根據周特征矩陣、日特征矩陣和天氣特征數據對待預測時刻的冷負荷比例因子和熱負荷比例因子進行預測，根據電能量和氣能量對待預測時刻的電能量和氣能量進行預測，根據預測得到的電能量氣能量冷負荷比例因子和熱負荷比例因子得到待預測時刻的多元負荷數據。2.如權利要求1所述的一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法，其特征在于，采用熱力學分析法對電負荷、氣負荷、冷負荷和熱負荷分別進行質量評估，以構建統一的指標。3.如權利要求2所述的一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法，其特征在于，所述電能量基于購電功率得到，所述氣能量基于購氣流量得到，所述冷能量基于冷負荷功率和冷源溫度得到，所述熱能量基于熱負荷功率、熱源溫度和環境溫度得到。4.如權利要求1所述的一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法，其特征在于，所述冷負荷比例因子為冷能量在電能量和氣能量相加中的占比，所述熱負荷比例因子為熱能量在電能量和氣能量相加中的占比。5.如權利要求1所述的一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法，其特征在于，所述天氣特征數據包括溫度、相對濕度、全球水平輻射照度和可降水量。6.如權利要求1所述的一種基于指標和比例因子的多元負荷預測方法，其特征在于，對待預測時...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王瑞琪，張公飛，閻俏，周海妮，王明遠，王磊，邵珠亮，亓新宏，遲青青，張寶瑞，
申請(專利權)人：山東建筑大學，
類型：發明
國別省市：