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更新时间:2026-08-12
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1、电力调度是为了保证电网安全稳定运行、对外可靠供电、各类电力生产工作有序进行而采用的一种有效的管理手段,随着科技的发展,通过数据信息化手段实现对电力系统的全面监测和管理,使得电力系统稳定运行,有效优化调度电力资源,推动电网规划和建设。
2、例如中国专利申请“cn112507131a”公开了一种电力调度知识图谱构建方法、设备及系统,所述方法包括步骤:信息获取步骤,获取电力电量的预设指标信息,指标信息包括调峰可用容量、全网备用系数、电力充裕度、电量充裕度、错避峰负荷量和供电均衡度;知识抽取步骤,对预设指标信息进行知识抽取,知识抽取包括实体抽取、关系抽取和属性抽取;知识加工步骤,对抽取后的知识按照预设规范进行加工;构建知识图谱步骤,将加工后的知识存入图数据库中构建知识图谱。本发明对电力电量指标信息采用统一手段进行存储,实现了电力调度知识图谱的快速构建,提高了电力调度的效率。又例如中国专利申请“cn110489399a”公开了一种电力调度电量自动管理系统及方法,该系统包括:sql数据库服务器、一个或多个电力调度客户端和多个变电站客户端,sql数据库服务器分别与一个或多个电力调度客户端和多个变电站客户端连接;每个变电站客户端分别与一个变电站或发电站相对应,并设置在对应的变电站或发电站处,用于工作人员输入电量数据,并将电量数据发送至sql数据库服务器;电力调度客户端用于从sql数据库服务器获取电量数据,提供报表生成和数据查询功能。本发明的电力调度电量自动管理系统及方法,由sql数据库服务器和电力调度客户端完成数据处理、归类和呈现工作,取代人工汇总,提高了电力调度的工作效率,降低了数据核算出错率,提高了电力调度管理水平。
3、然而,上述现有技术中对电力数据进行图数据调度和对电力调度数据的统计管理,在实际情况中,电力调度可能出现电力分配不足和电力过度分配等状况,影响电力资源的合理调度
1、本发明目的在于提供一种基于电力智能调度系统以及方法,以解决现有技术中电力调度出现的电力分配不足和电力过度分配的技术问题。
4、步骤s1:获取城市供电区域的gis图像并定义为目标区域,在所述目标区域中标记所有配电室的位置信息和用电类别,设定每种所述用电类别的时间序列,基于所述用电类别获取各个所述配电室在所述时间序列上的历史供电数列和所述历史供电数列的供电总数据;
5、步骤s2:将所述目标区域划分为多个子区域,在所述子区域中将各个所述用电类别相同的所述配电室整合划分为三个小组级别;
6、步骤s3:建立预测模型,将所述三个小组级别的所述历史供电数列的数据求取平均值,生成各个均值序列并输入所述预测模型中,将预测结果设置为各个小组级别中每个配电室在预测时间上的需电量;
7、步骤s4:计算出各个所述子区域中各个所述用电类别的所述配电室在所述预测时间上的第一总需电量和所述目标区域的第二总需电量,并进行电力调度。
8、优选的,所述步骤s2中,基于所述位置信息对所述目标区域进行区域划分以生成多个子区域,在各个所述子区域中,基于预设的区间数组和所述供电总数据将各个所述用电类别相同的所述配电室整合划分为三个小组级别,将各个所述小组级别对应的所述历史供电数列定义为第一级数列、第二级数列和第三级数列。
9、优选的,所述步骤s2中,基于所述位置信息对所述目标区域进行区域划分以生成多个子区域包括以下步骤:
10、步骤s21:构建矩形坐标图块,所述矩形坐标图块包含整个所述目标区域,将所述矩形坐标图块划分为多个预设矩形大小的区域并抽取其中一个区域定义为第一选区,获取所述第一选区中所述配电室的数量并定义为第一数值,获取所述第一选区中各个所述配电室对应的所述供电总数据的总值并定义为第二数值;
11、步骤s22:设置第一阈值和第二阈值,基于所述第一阈值和所述第二阈值对所述第一数值和所述第二数值进行判断,若所述第一数值小于等于所述第一阈值,且所述第二数值小于等于所述第二阈值,则将所述第一选区设定为所述子区域,否则,将所述第一选区进行等距划分以生成多个子选区;
12、步骤s23:重复执行步骤s22直至设定的所述子区域中所述配电室的数量小于等于所述第一阈值,且各个所述配电室对应的所述供电总数据的总值小于等于所述第二阈值,以将所述矩形坐标图块中所述目标区域划分为各个所述子区域。
13、优选的,所述步骤s22中,基于以下步骤对各个所述第一选区进行等距划分以生成多个子选区:
14、基于所述矩形坐标图块获取所述第一选区的四个端点坐标,并获取所述第一选区的垂直距离和水平距离,基于所述垂直距离和所述水平距离的中点分别将所述第一选区在横坐标方向和纵坐标方向进行分割以生成四个区域,并定义为四个所述子选区。
15、优选的,所述步骤s3中,建立所述预测模型,将所述第一级数列、第二级数列和第三级数列相同时间点的数据相加后求取平均值,以生成第一均值序列、第二均值序列和第三均值序列并分别输入所述预测模型中,基于预设的预测时间分别输出第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果,并分别设置为对应的各个所述小组级别中每个所述配电室在所述预测时间上的第一需电量、第二需电量和第三需电量。
16、优选的,所述步骤s3中,建立所述预测模型,基于预设的预测时间分别输出第一预测结果包括以下步骤:
17、将所述第一均值序列设定为第一目标变量,获取与所述第一目标变量在相同所述时间序列的历史温度数据并定义为第一变量数据,获取与所述第一目标变量在相同所述时间序列中所述配电室的供应户数据并定义为第二变量数据,由所述第一目标变量、所述第一变量数据和所述第二变量数据构建所述预测模型;
18、基于第一公式计算出所述第一变量数据的一阶导数e′1,所述第一公式为:(i=2,3,…,i),其中,e(1,i)为所述第一变量数据在第i个所述时间序列的数值,e(1,i-1)为所述第一变量数据在第(i-1)个所述时间序列的数值,δt为所述时间序列的时间间隔,基于第二公式分别计算出所述第一变量数据的二阶导数e″1,所述第二公式为(i=2,3,…,i-1),使用同样的步骤计算所述第二变量数据的一阶导数e′2和二阶导数e″2,基于第三公式计算出所述预测模型的所述第一预测结果所述第三公式为:(k=0,1,…,3k;k=22;i=2,3,…,i-1),
19、其中,k为两组变量数据,为回归系数,所述回归系数通过求解第四公式计算,
20、所述第四公式为:(k=0,1,…,k;k=2;i=2,3,…,i),其中为偏导运算符号,y为所述第一目标变量。
21、优选的,所述步骤s4中,基于所述第一需电量、所述第二需电量和所述第三需电量计算出各个所述子区域中各个所述用电类别的所述配电室在所述预测时间上的第一总需电量,获取所述子区域的数量以计算所述目标区域的第二总需电量,基于所述第二总需电量进行电力调度。
22、优选的,所述步骤s4中,基于第五公式获取所述目标区域在所述预测时间上的第二总需电量w,所述第五公式为:其中,h为所述用电类别的数量,q为所述子区域的数量,为第n种预测结果,m为所述小组级别中各个级别中包含的所述配电室数量。
23、优选的,基于所述目标区域中各个子区域包含的所有所述配电室的需电量,完成电力调度,若某个所述配电室存在线路故障,则基于所述配电室所属的所述小组分级和所述位置信息,在距离最近的所述小组分级中筛选出低于故障配电室的需电量进行调度。
24、本发明还提供了一种基于电力智能调度系统,该系统用于实现所述基于电力智能调度方法,所述系统包括如下模块:
25、数据获取模块,用于获取城市供电区域的gis图像并定义为目标区域,在所述目标区域中标记所有配电室的位置信息和用电类别,设定每种所述用电类别的时间序列,基于所述用电类别获取各个所述配电室在所述时间序列上的历史供电数列和所述历史供电数列的供电总数据;
26、区域划分模块,用于将所述位置信息对所述目标区域进行区域划分以生成多个子区域,在各个所述子区域中,基于预设的区间数组和所述供电总数据将各个所述用电类别相同的所述配电室整合划分为三个小组级别,将各个所述小组级别对应的所述历史供电数列定义为第一级数列、第二级数列和第三级数列;
27、数据预测模块,用于建立预测模型,将所述第一级数列、第二级数列和第三级数列相同时间点的数据相加后求取平均值,以生成第一均值序列、第二均值序列和第三均值序列并分别输入所述预测模型中,基于预设的预测时间分别输出第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果,并分别设置为对应的各个所述小组级别中每个所述配电室在所述预测时间上的第一需电量、第二需电量和第三需电量;
28、数据生成模块,通过所述第一需电量、所述第二需电量和所述第三需电量计算出各个所述子区域中各个所述用电类别的所述配电室在所述预测时间上的第一总需电量,获取所述子区域的数量以计算所述目标区域的第二总需电量,基于所述第二总需电量进行电力调度。
30、本发明首先根据预设面积大小将目标区域划分为多个子区域,有利于缩小电力预测的误差范围,然后将子区域中各种类型的配电室依据用电类别分为四类,根据不同的用电场景收集历史供电数列,有利于提高历史供电数列的可信度,再然后通过设置区间数组将相同用电类别的各个配电室的供电总数据进行等级划分为三个小组级别,分别求取每个小组级别中各个历史供电数列的平均值以生成三个级数列,并将三个级数列输入预测模型中进行预测,不仅可以保留各个小组级别中数列的特征分布,同时可以降低预测模型的数据运算量,最后将各个预测结果对应设置为各个子区域中不同用电类别的配电室在预测时间上的需电量,进而计算出目标区域的第二总需电量,电力系统可基于各个预测结果对不同子区域中各个用电类别的配电室完成智能调度,避免配电室因供电不足发生电力故障,同时减少配电浪费的现象。
31、本发明还通过设置与电力需求量密切相关的历史温度数据和配电室的供应户数据作为预测模型中两个变量数据,进行差分运算,可以提高预测模型在时间序列中对第一目标变量进行预测时的预测精度,避免因单一变量进行预测时预测结果过度平滑,使得预测精度降低。