本發(fā)明涉及配電網(wǎng)領(lǐng)域。更具體地，本發(fā)明涉及一種用于預(yù)測(cè)電網(wǎng)中的電能消耗的方法。

背景技術(shù)：

1、眾所周知，電網(wǎng)的管理通常需要對(duì)電能消耗進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，以允許系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商隨時(shí)間正確規(guī)劃電能的使用，從而防止或限制需求峰值，并且制定更有利的電能購(gòu)買(mǎi)計(jì)劃。

2、最常見(jiàn)的預(yù)測(cè)方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)(ml)技術(shù)，并且需要處理相關(guān)數(shù)量的數(shù)據(jù)以提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。此外，這些方法通常提供執(zhí)行ml算法的人工智能單元(例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的計(jì)算密集型訓(xùn)練階段的執(zhí)行。

3、因此，基于ml的預(yù)測(cè)方法很難通過(guò)通常管理電網(wǎng)中的現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和配電盤(pán)的操作的計(jì)算系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，這些系統(tǒng)通常具有相對(duì)有限的存儲(chǔ)和計(jì)算資源，因此不適合處理大量數(shù)據(jù)。事實(shí)上，這些計(jì)算系統(tǒng)通?；谶吘売?jì)算架構(gòu)，并且其基本目的是使計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更接近數(shù)據(jù)的源，以縮短響應(yīng)時(shí)間并且節(jié)省帶寬，而非處理大型數(shù)據(jù)集。

4、在現(xiàn)有技術(shù)中，已經(jīng)開(kāi)發(fā)了預(yù)測(cè)方法(例如，基于線性回歸分析技術(shù))，與基于ml的預(yù)測(cè)方法相比，這些方法通常需要更輕的計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源，因此適于在通常用于管理電網(wǎng)的計(jì)算系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。

5、us10515308b2中描述了這些預(yù)測(cè)方法的一個(gè)示例。

6、然而，與基于ml的預(yù)測(cè)技術(shù)相比，這種類(lèi)型的可用預(yù)測(cè)方法在可靠性和預(yù)測(cè)精度方面往往表現(xiàn)相對(duì)較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要任務(wù)是提供一種用于預(yù)測(cè)電網(wǎng)中的電能消耗的方法，該方法可以克服上述現(xiàn)有技術(shù)的局限性。

2、在此目的下，本發(fā)明的另一目的是提供一種預(yù)測(cè)方法，該方法可以確?？煽啃院皖A(yù)測(cè)精度方面的高水平性能。

3、本發(fā)明的另一目的是提供一種預(yù)測(cè)方法，即使在有限的計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源可用的情況下，該方法也可以很容易地實(shí)現(xiàn)，因此適合在通常用于管理電網(wǎng)操作的計(jì)算系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，例如在基于邊緣計(jì)算架構(gòu)的計(jì)算系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。

4、根據(jù)本發(fā)明，該任務(wù)和這些目的、以及從后續(xù)描述和附圖中很清楚的其他目的通過(guò)根據(jù)權(quán)利要求1和下文中提出的相關(guān)從屬權(quán)利要求的預(yù)測(cè)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

5、在一般定義中，根據(jù)本發(fā)明的方法包括以下步驟：

6、-獲取第一檢測(cè)數(shù)據(jù)，該第一檢測(cè)數(shù)據(jù)包括與上述電網(wǎng)中的實(shí)際

7、電能消耗相關(guān)的檢測(cè)值；

8、-獲取附加檢測(cè)數(shù)據(jù)，該附加檢測(cè)數(shù)據(jù)包括與在給定參考時(shí)刻之前的至少時(shí)間窗口期間上述電網(wǎng)中的能耗相關(guān)的檢測(cè)值；

9、-獲取日歷數(shù)據(jù)，該日歷數(shù)據(jù)包括與上述電網(wǎng)的操作相關(guān)聯(lián)的時(shí)

10、間信息；

11、-基于所獲取的檢測(cè)數(shù)據(jù)和所獲取的日歷數(shù)據(jù)計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

12、-基于上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)設(shè)置描述上述電網(wǎng)中的電能消耗的趨勢(shì)的線性自回歸數(shù)學(xué)模型。這樣的線性自回歸數(shù)學(xué)模型被配置為處理指示至少周期函數(shù)的至少外生輸入值集合，該周期函數(shù)近似于在上述參考時(shí)刻之前的上述至少時(shí)間窗口內(nèi)上述電網(wǎng)中的電

13、能消耗的曲線；

14、-基于上述線性自回歸模型計(jì)算預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，該預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包括與上述參考時(shí)刻之后的時(shí)間窗口期間上述電網(wǎng)中的電能消耗相關(guān)的預(yù)測(cè)值。

15、優(yōu)選地，根據(jù)本發(fā)明的方法包括獲取第二檢測(cè)數(shù)據(jù)的步驟，該第二檢測(cè)數(shù)據(jù)包括與在上述參考時(shí)刻之前的第一時(shí)間窗口期間上述電網(wǎng)中的能耗相關(guān)的檢測(cè)值。在這種情況下，線性自回歸數(shù)學(xué)模型被配置為處理指示第一周期函數(shù)的第一外生輸入值，該第一周期函數(shù)近似于在上述第一時(shí)間窗口內(nèi)上述電網(wǎng)中的電能消耗的曲線。

16、優(yōu)選地，根據(jù)本發(fā)明的方法還包括獲取第三檢測(cè)數(shù)據(jù)的步驟，該第三檢測(cè)數(shù)據(jù)包括與在上述參考時(shí)刻之前的第二時(shí)間窗口期間上述電網(wǎng)中的能耗相關(guān)的檢測(cè)值。在這種情況下，線性自回歸數(shù)學(xué)模型被配置為處理指示第二周期函數(shù)的第二外生輸入值，該第二周期函數(shù)近似于在上述第二時(shí)間窗口內(nèi)上述電網(wǎng)中的電能消耗的曲線。優(yōu)選地，這樣的第二時(shí)間窗口比上述第一時(shí)間窗口長(zhǎng)。

技術(shù)特征：

1.一種用于預(yù)測(cè)電網(wǎng)(1)中的電能消耗的方法(100)，所述方法的特征在于以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括獲取(102)第二檢測(cè)數(shù)據(jù)(ds2)的步驟，所述第二檢測(cè)數(shù)據(jù)包括在所述參考時(shí)刻(tr)之前的第一時(shí)間窗口(tw1)期間與所述電網(wǎng)中的所述能耗相關(guān)的檢測(cè)值，其中所述線性自回歸數(shù)學(xué)模型(mr)被配置為處理指示第一周期函數(shù)(u(t))的第一外生輸入值(u(k))，所述第一周期函數(shù)近似于在所述第一時(shí)間窗口(tw1)內(nèi)所述電網(wǎng)中的所述電能消耗的所述曲線。

3.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法包括獲取(103)第三檢測(cè)數(shù)據(jù)(ds3)的步驟，所述第三檢測(cè)數(shù)據(jù)包括與在所述參考時(shí)刻(tr)之前的第二時(shí)間窗口(tw2)期間所述電網(wǎng)中的所述能耗相關(guān)的檢測(cè)值，其中所述線性自回歸數(shù)學(xué)模型(mr)被配置為處理指示第二周期函數(shù)(ul(t))的第二外生輸入值(ul(k))，所述第二周期函數(shù)近似于在所述第二時(shí)間窗口(tw2)內(nèi)所述電網(wǎng)中的所述電能消耗的所述曲線。

4.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)(dt)的步驟(105)包括處理所獲取的第一檢測(cè)數(shù)據(jù)(ds1)以檢查所述數(shù)據(jù)的正確性。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)(dt)的步驟(105)包括處理所獲取的第二檢測(cè)數(shù)據(jù)(ds2)以標(biāo)識(shí)在所述第一時(shí)間窗口(tw1)期間所述電網(wǎng)中的所述電能消耗的所述趨勢(shì)。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，計(jì)算所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)(dt)的步驟(105)包括處理所獲取的第三檢測(cè)數(shù)據(jù)(ds3)以標(biāo)識(shí)在所述第二時(shí)間窗口(tw2)期間所述電網(wǎng)中的所述電能消耗的所述趨勢(shì)。

7.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)(dp)以預(yù)定義時(shí)間粒度(tp)和預(yù)定義時(shí)間視野(th)循環(huán)計(jì)算。

8.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述線性自回歸數(shù)學(xué)模型(mr)是具有一個(gè)或多個(gè)外生輸入的線性arx數(shù)學(xué)模型。

9.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，設(shè)置所述線性自回歸數(shù)學(xué)模型(mr)包括：

10.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，設(shè)置所述線性自回歸數(shù)學(xué)模型(mr)包括基于在所述訓(xùn)練步驟期間計(jì)算的對(duì)應(yīng)參數(shù)(θ'ul)和為先前設(shè)置的線性自回歸數(shù)學(xué)模型(mr)而計(jì)算的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)(θ”ul)，來(lái)調(diào)諧所述線性自回歸模型(mr)的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)(θul)。

11.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法包括執(zhí)行第一檢查過(guò)程以檢查所述數(shù)學(xué)模型的計(jì)算性能的步驟(108)。

12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一檢查過(guò)程(108)包括：

13.根據(jù)前述權(quán)利要求中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法包括執(zhí)行第二檢查過(guò)程以檢查由所述數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)的所述電能消耗的步驟(109)。

14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其特征在于，所述第二檢查過(guò)程(109)包括：

15.一種計(jì)算機(jī)程序，存儲(chǔ)或可存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)中，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序包括用于實(shí)現(xiàn)根據(jù)前述權(quán)利要求中一項(xiàng)或多項(xiàng)所述的方法(100)的軟件指令。

16.一種計(jì)算機(jī)化設(shè)備，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)化設(shè)備包括數(shù)據(jù)處理資源，所述數(shù)據(jù)處理資源被配置為執(zhí)行軟件指令以實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至14中一項(xiàng)或多項(xiàng)所述的方法(100)。

17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的計(jì)算機(jī)化設(shè)備，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)化設(shè)備是用于配電網(wǎng)(1)的智能電子設(shè)備(5)。

技術(shù)總結(jié)
本公開(kāi)的實(shí)施例涉及一種用于預(yù)測(cè)電網(wǎng)中的電能消耗的方法，該方法采用線性自回歸模型來(lái)計(jì)算與電網(wǎng)中的電能消耗相關(guān)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。該預(yù)測(cè)方法確保了預(yù)測(cè)精度方面的高水平性能，并且即使在有限的計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源可用的情況下，也可以很容易地實(shí)現(xiàn)。

技術(shù)研發(fā)人員：馬可·勞里切拉,朱利亞·曼德利,洛倫佐·費(fèi)尼利
受保護(hù)的技術(shù)使用者：ABB股份公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15