发电量预测模型、购电优化模型、购电优化模型系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115776110A(43)申请公布日2023.03.10(21)申请号202211335125.0(22)申请日2022.10.28(71)申请人国网黑龙江省电力有限公司地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区汉水路301号(72)发明人胡开元刘刚曹融詹雪丹(74)专利代理机构哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司23211专利代理师高原(51)Int.Cl.H02J3/00(2006.01)H02J3/38(2012.01)G06Q50/06(2020.01)G06F30/20(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图7页(54)发明名称发电量预测模型、购电优化模型、购电优化模型系统(57)摘要发电量预测模型、购电优化模型、购电优化模型系统，涉及购电预测技术领域。本发明提供一种发电量预测模型，根据所述发电量预测模型，得到购电优化模型，根据所述购电优化模型，解决计划购电量与实际需求电量之间的不平衡，而导致的成本增加问题。本发明提供一种发电量预测模型的构建方法，所述构建方法为：根据当期实际发电量和滞后12期的实际发电量，得到当期发电量的回归模型；根据所述当期发电量的回归模型，得到发电量预测模型。同时，本发明根据所述发电量预测模型，得到可购电量，所述可购电量根据购电成本预测模型，得到购电优化模型。本发明适用于购电规划技术领域。CN115776110ACN115776110A权利要求书1/3页1.一种发电量预测模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法为：S1、根据当期实际发电量和滞后12期的实际发电量，得到当期发电量的回归模型；S2、根据所述当期发电量的回归模型，得到发电量预测模型。2.根据权利要求1所述的一种发电量预测模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S1中的当期发电量的回归模型表示为：其中，yi,t为第i种发电类型的第t期发电量，t表示发电期的序号，为正整数，1≤t≥12，i为发电类型的标记，取值为1表示火力发电，取值为2表示水力发电，yi,t‑m为第i种发电类型的第t‑m期发电量，m为变量。3.根据权利要求1所述的一种发电量预测模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S2中的发电量预测模型包括总体发电量预测模型、传统能源发电量预测模型和清洁能源发电量预测模型。4.根据权利要求3所述的一种发电量预测模型的构建方法，其特征在于，所述总体发电量预测模型表示为：yt＝β0+β1,t‑12yt‑12；所述传统能源发电量预测模型表示为：y1,t＝β0+β1,1,t‑12y1,t‑12；所述清洁能源发电量预测模型表示为：5.一种购电优化模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法采用发电量预测模型实现的，所述发电量预测模型采用权利要求1‑4任意一项所述的一种发电量预测模型的构建方法得到的，所述构建方法为：A1、根据保障性电量实际需求量和保障性电量计划生产量，得到保障性电量的成本预测模型；A2、根据火电收购成本模型、未过剩清洁能源收购成本模型和过剩清洁能源收购成本模型，得到市场交易电量的成本预测模型；A3、根据所述保障性电量的成本模型和所述市场交易电量的成本预测模型，得到购电成本预测模型；A4、根据所述发电量预测模型，得到可购电量；A5、根据所述购电成本预测模型和所述可购电量，得到购电优化模型。6.根据权利要求5所述的一种购电优化模型的构建方法，其特征在于，所述步骤A1中的保障性电量的成本预测模型表示为：当保障性电量实际需求量等于保障性电量计划生产量，则所述保障性电量的成本预测模型表示为：2CN115776110A权利要求书2/3页Cprotection＝∑(Pi×qi)；当保障性电量实际需求量大于保障性电量计划生产量，则所述保障性电量的成本预测模型表示为：Cprotection＝∑(Pi×qi)+Pthermal×(Qprotection‑qprotection)；Cshortage＝∑(Pthermal‑Pi)×(Qprotection‑qprotection)；其中，Pi为第i种发电类型的电价，Qprotection为保障性电量的实际需求量，qprotection为保障性电量的计划生产量，qi为第i种发电类型的计划购电量，Pthermal为火力发电的电价，Cshortage为缺电量成本。7.根据权利要求5所述的一种购电优化模型的构建方法，其特征在于，所述步骤A2中的火电收购成本模型表示为：Cthermal＝∑(Pthermal×qthermal)；所述未过剩清洁能源收购成本模型表示为：Cclean＝∑(Pi×Qi)；所述过剩清洁能源收购成本模型表示为：Csurplus＝P′cleanwarm×(qcleanwarm‑Qcleanwarm)+P′cleanmin×(qcleano