[发明专利]一种工业企业聚合用户电力负荷管理方法和系统在审

专利信息
申请号: 201611248264.4 申请日: 2016-12-29
公开(公告)号: CN106651200A 公开(公告)日: 2017-05-10
发明(设计)人: 张杭;刘云;刘吕娜;李璞玉 申请(专利权)人: 中国西电电气股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06N3/04;G06Q50/06
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司61200 代理人: 张弘
地址: 710075 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种工业企业聚合用户电力负荷管理方法和系统,包括步骤1,从数据采集系统获取所需要负荷管理的工业企业聚合用户的实时负荷数据,进行负荷分析和负荷数据细分;步骤2,依据细分结果将各个聚合对象的时间序列历史数据进行汇总分析,构建不同预测模型,基于用户历史用电数据、实时用电负荷数据和影响因素来预测未来用电负荷数据;步骤3,获得负荷预测结果后,结合工业企业生产计划和用电负荷使用情况,将负荷管理调控方案的负荷数据与实时数据比对,完成反馈修正。该负荷管理方法以负荷预测与负荷控制两大部分组成,完成针对工业企业的分布式负荷管理办法,解决了工业企业聚合用户的需求侧负荷管理问题。
搜索关键词: 一种 工业企业 聚合 用户 电力 负荷 管理 方法 系统
【主权项】:
一种工业企业聚合用户电力负荷管理方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,从数据采集系统获取所需要负荷管理的工业企业聚合用户的实时负荷数据,进行负荷分析和负荷数据细分,以需求侧响应机制为目标导向,对负荷数据进行分类与特性提取,将负荷数据细分为:基本保障负荷、生产计划负荷、气象敏感负荷、可控照明负荷和随机负荷五类负荷;步骤2,依据细分结果将各个聚合对象的时间序列历史数据进行汇总分析,运用神经网络和机器学习的数据挖掘方法构建不同预测模型,基于用户历史用电数据、实时用电负荷数据和影响因素来预测未来用电负荷数据;步骤3,获得负荷预测结果后,结合工业企业生产计划和用电负荷使用情况,使用需求侧响应机制来管理负荷;将负荷管理调控方案的负荷数据与实时数据比对,完成反馈修正。
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