一种电能量负荷与电量相关性研究方法

摘要

本发明公开了一种电能量负荷与电量相关性研究方法，包括：步骤一：数据采集功能通过电话拨号、光纤网络和GPRS等通道，连接厂站端的电能量采集终端，或者连接电子式智能电表，采取月度电量数据和每日电量数据，包括电能量、需量、瞬时量、负荷曲线、电表时间记录、采集器时间记录；步骤二：将监视到的变电站计量点数据、电量数据绘制线图或者表格图；步骤三：通过绘制的线图或者表格图。该种电能量负荷与电量相关性研究方法，通过获取特征范围内的电能量负荷，根据获取到的当前区域的用电时间段和用电时间段对应的用电量，可以确定当前区域的用电低谷时间段和用电高峰时间段，根据电力用户的用电性质，可以确定电力负荷调整对象。

说明书

技术领域

本发明涉及电能量负荷与电量研究技术领域，具体为一种电能量负荷与电量相关性研究方法。

背景技术

电力工业生产过程中，为保证电力生产的安全、可靠、准确、经济地运行，通常需要使用电能量负荷终端。电能量负荷终端是否运行正常，电能量负荷终端自身的运行参数正确与否有关。

在定量分析方面，目前研究成果主要是针对某一类用电负荷(如居民用电负荷)、某一具体地区或某个时段(如春节期间)进行影响因素分析，此外，现有负荷特性与电量相关性分析研究较少，因此在进行逐项分析时，分析得到的负荷特性指标与某一因素间的量化关系可能存在较大误差。因此我们对此提出一种电能量负荷与电量相关性研究方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

本发明一种电能量负荷与电量相关性研究方法，包括：

步骤一：数据采集功能通过电话拨号、光纤网络和GPRS等通道，连接厂站端的电能量采集终端，或者连接电子式智能电表，采取月度电量数据和每日电量数据，包括电能量、需量、瞬时量、负荷曲线、电表时间记录、采集器时间记录；

步骤二：将监视到的变电站计量点数据、电量数据绘制线图或者表格图；

步骤三：通过绘制的线图或者表格图，监视电流、电量的瞬时值；

步骤四：根据特征范围进行划分，从而清楚的获取不同时段电量对应所述电能量负荷之间的关系；

步骤五：获取各个时段电量影响因素的标幺值，得到标幺值集，通过主元分析法，对标幺值集进行变换，得到向量集；

步骤六：对向量集中的主元向量与电能量负荷进行相关性分析。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤一中，根据所述采集到的用电量数据，计算出该用户的实际用电量，所述采集信息端采用GPRS通信方式，终端与电能表采取PS485总线形式，系统主站与移动公司采用ANP专线方式。

作为本发明的一种优选技术方案，所述数据采集功能用于获取当前区域内，所述电力用户的用电性质；其中，所述用电性质包括居民生活用电、工商业用电、大工业用电和农业生产用电。

作为本发明的一种优选技术方案，所述对历史电能量负荷数据进行处理，确定不同变点类型，得到不同变点类型分别对应的各组历史电能量负荷数据和对应的外部相关性数据。

作为本发明的一种优选技术方案，所述根据和指定特征范围内的电能量负荷数据进行处理之后，还包括：

获取所述特征范围内的电能量负荷负荷真实数据；

若所述特征范围内的电能量负荷负荷真实数据与电能量负荷预测值之间的差异超过预设值，则根据所述电能量负荷真实数据更新变点类型与外部相关性数据之间的对应关系。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤五中，所述获取各个特征范围电量，则该特征范围区分可分为周末和节假日用电量时段、分时用电量时段和不同类型用户的用电量时段，对相邻的，而且属于同一类型的子区间段进行合并，所述分时用电量包括用电低谷时间段和用电高峰时间段。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤六中，所述向量集中的主元向量与电能量负荷进行相关性分析包括所述主元分析因素变换矩阵的逆变换获取得到所述初选负荷特性影响因素与所述负荷特性指标之间的量化关系。

本发明的有益效果是：

1、该种电能量负荷与电量相关性研究方法，通过获取特征范围内的电能量负荷，根据获取到的当前区域的用电时间段和用电时间段对应的用电量，可以确定当前区域的用电低谷时间段和用电高峰时间段，根据电力用户的用电性质，可以确定电力负荷调整对象，进而调整电力负荷调整对象的用电低谷时间段和用电高峰时间段的用电计划；该方式可以根据区域内各个电力用户实际的用电状况调整用电计划，降低该区域内用电低谷和用电高峰的波动程度，以使该区域内电力负荷趋于稳定，使电能能够得到较好的分配和利用，提高了电能量负荷管理方式效果；

2、该种电能量负荷与电量相关性研究方法，通过负荷进行标幺化处理，以避免不同影响因素的量纲不同对分析结果的不利影响，通过主元分析对所述负荷特性影响因素标幺化集进行变换，以选取出包含所述初选负荷特性影响因素绝大部分信息量的若干向量，以降低后续分析数据维度，从而实现了电量与负荷特性间关系的同步一次性量化分析，提高了研究的准确度与效率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种电能量负荷与电量相关性研究方法的流程框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例：如图1所示，本发明一种电能量负荷与电量相关性研究方法，包括：

步骤一：数据采集功能通过电话拨号、光纤网络和GPRS等通道，连接厂站端的电能量采集终端，或者连接电子式智能电表，采取月度电量数据和每日电量数据，包括电能量、需量、瞬时量、负荷曲线、电表时间记录、采集器时间记录；

步骤二：将监视到的变电站计量点数据、电量数据绘制线图或者表格图；

步骤三：通过绘制的线图或者表格图，监视电流、电量的瞬时值；

步骤四：根据特征范围进行划分，从而清楚的获取不同时段电量对应电能量负荷之间的关系；

步骤五：获取各个时段电量影响因素的标幺值，得到标幺值集，通过主元分析法，对标幺值集进行变换，得到向量集；

步骤六：对向量集中的主元向量与电能量负荷进行相关性分析。

其中，步骤一中，根据采集到的用电量数据，计算出该用户的实际用电量，采集信息端采用GPRS通信方式，终端与电能表采取PS485总线形式，系统主站与移动公司采用ANP专线方式。

其中，数据采集功能用于获取当前区域内，电力用户的用电性质；其中，用电性质包括居民生活用电、工商业用电、大工业用电和农业生产用电。

其中，对历史电能量负荷数据进行处理，确定不同变点类型，得到不同变点类型分别对应的各组历史电能量负荷数据和对应的外部相关性数据。

其中，根据和指定特征范围内的电能量负荷数据进行处理之后，还包括：

获取特征范围内的电能量负荷负荷真实数据；

若特征范围内的电能量负荷负荷真实数据与电能量负荷预测值之间的差异超过预设值，则根据电能量负荷真实数据更新变点类型与外部相关性数据之间的对应关系。

其中，步骤五中，获取各个特征范围电量，则该特征范围区分可分为周末和节假日用电量时段、分时用电量时段和不同类型用户的用电量时段，对相邻的，而且属于同一类型的子区间段进行合并，分时用电量包括用电低谷时间段和用电高峰时间段。

其中，步骤六中，向量集中的主元向量与电能量负荷进行相关性分析包括主元分析因素变换矩阵的逆变换获取得到初选负荷特性影响因素与负荷特性指标之间的量化关系。

本发明通过负荷进行标幺化处理，以避免不同影响因素的量纲不同对分析结果的不利影响，通过主元分析对所述负荷特性影响因素标幺化集进行变换，以选取出包含所述初选负荷特性影响因素绝大部分信息量的若干向量，以降低后续分析数据维度，从而实现了电量与负荷特性间关系的同步一次性量化分析，提高了研究的准确度与效率。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。