(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210924740.9 (22)申请日 2022.08.02 (71)申请人 国网福建省电力有限公司经济技 术 研究院 地址 350013 福建省福州市晋安区茶园路 68号 申请人 国网福建省电力有限公司 (72)发明人 邹艺超　张林垚　黄夏楠　刘林　 丁智华　胡臻达　洪居华　林伟伟　 杨丝雨　 (74)专利代理 机构 福州市博深专利事务所(普 通合伙) 35214 专利代理师 张明 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于气象因子的降温电量预测及需求侧管 理方法及装置 (57)摘要 本发明公开一种基于气象因子的降温电量 预测及需求侧管理方法及装置， 通过历史数据基 于不同的预设条件获取第一预设负荷参考日集 以及第二预设负荷参考日集， 对第一预设负荷参 考日集聚类得到参考负荷曲线， 再根据第二预设 负荷参考日集 以及参考负荷曲线得到逐日降温 电量， 利用基准负荷法准确测算历史降温电量数 据， 并通过历史降温电量数据结合气象因子对神 经网络进行训练， 建立气象等因素与降温电量的 耦合关系， 从而在后续对待预测日进行预测时能 够获取到精确的降温电量数据， 实现在降温电量 预测过程中融入气象 的影响因素， 使得技术人员 能够基于预测结果， 合理制定需求侧管理计划， 优化电力系统运行管理， 更有利于提高电力系统 运行效率和防范失负荷风险。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115392546 A 2022.11.25 CN 115392546 A 1.一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特 征在于， 包括 步骤： 获取历史负荷数据， 得到第一预设负荷参 考日集以及第二预设负荷参 考日集； 对所述第一预设负荷参 考日集进行聚类得到参 考负荷曲线； 根据所述第二预设负荷参 考日集以及所述 参考负荷曲线得到逐日降温电量； 以所述第二预设负荷参考日集对应的气象因子为输入以及所述逐日降温电量为输出 构成的训练集对神经网络进行训练， 得到降温电量测算模型； 将待预测的日集对应的气象因子 输入所述降温电量测算模型， 得到预测的降温电量。 2.根据权利要求1所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特 征在于， 所述对所述第一预设负荷参 考日集进行聚类得到参 考负荷曲线包括： 采用隶属度矩阵W＝(wik)24×n表示所述第一预设负荷参考日的整点负荷归属各聚类中 心的Lref＝[l1,l2,...， l24]程度； 通过最小化目标函数J优化聚类， 得到所述 参考负荷曲线Lref(t)； 其中， n为待聚类的样本 数， wik为第k个样本属于第i个聚类的隶属度； dik为第k个样本到 第i个类中心的距离 。 3.根据权利要求1所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特 征在于， 所述根据所述第二预设负荷参考日集以及所述参考负荷曲线得到逐日降温电量包 括： 获取与所述历史负荷数据对应的历史经济数据， 得到经济增长因子； 根据所述经济增长因子对所述 参考负荷曲线 进行修正， 得到基准负荷曲线； 根据所述第二预设负荷参 考日集以及所述基准负荷曲线得到所述逐日降温电量。 4.根据权利要求3所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特 征在于， 所述根据所述第二预设负荷参考日集以及所述基准负荷曲线得到所述逐日降温电 量包括： 将所述第二预设负荷参考日集对应的负荷曲线减去所述基准负荷曲线， 得到降温负荷 曲线； 对所述降温负荷曲线 进行积分， 得到所述逐日降温电量。 5.根据权利要求1、 2或3所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特征在于， 所述 参考负荷曲线包括工作日参 考负荷曲线以及周末参 考负荷曲线。 6.根据权利要求1所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特 征在于， 所述以所述第二预设负荷参考日集对应的气象因子为输入以及所述逐日降温电量 为输出构成的训练集对神经网络进行训练包括： 所述气象因子包括日期类型、 最高气温、 最低气温、 高温持续天数以及天气； 不同的所 述日期类型以及所述天气具有不同的系数因子； 将所述日期类型、 最高气 温、 最低气 温、 高温持续天数以及天气生成气象因子矩阵输入 所述神经网络 。 7.根据权利要求1所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392546 A 2征在于， 所述得到预测的降温电量之后包括： 根据所述预测的降温电量确定不同时间段的电价。 8.根据权利要求7所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特 征在于， 所述 根据所述预测的降温电量确定不同时间段的电价包括： 根据临时阶梯电价公式确定不同时间段的电价： 式中： p(t)为 预测时段电价， p0为预测时段原始电价， E(t)为 预测时段降温电量， 为预 测日降温电量每小时平均值， q0为预测时段总电量， ε为 价格弹性系数。 9.根据权利要求8所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据所述历史负荷数据获取历史峰谷 差电价； 根据所述历史峰谷 差电价得到价格弹性系数： 式中： q0、 p0分别为执行峰谷差电价前初始用电需求和初始电价， Δq、 Δp分别为执行峰 谷差电价后电量、 电价变化 量。 10.一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理装置， 包括存储器、 处理器及存储 在存储器上并可在处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机 程序时实现如权利要求 1‑9任意一项 所述的一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管 理方法中的各个步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392546 A 3