CN119416937A 一种梯级水电站出力预测方法及系统 （四川华能宝兴河水电有限责任公司）

本发明公开了一种梯级水电站出力预测方发明通过对梯级电站出力负荷历史情况具体分化趋势，将为水电站的运行和调度提供重要参2收集梯级水电站各类历史数据，对水电站负荷情况进行分构建负荷预测模型，对梯级水电站优化调度周期的未所述历史数据包括水电站时间周期、水位、流量以及出力负荷数据，计算不同季节或不同月份的水电站负荷率，所述通过绘制时间序列图，展示每个水电站每天的负荷值变化情况，分析3.如权利要求1或2所述的梯级水电站出力预对所述历史数据进行聚类分析求解，对所述历史数据中每个特征的多个列求平均值，将聚类求解结果在三维空间中可视化，其中每个点的位置由水电站4.如权利要求3所述的梯级水电站出力预测方法，其特征在于，所述聚类分析求解包对离散序列建立微分方程，构建一阶微分方程模型以及离散和预测37.如权利要求5或6所述的梯级水电站出力预测",并将做一次累减转换为",表示为：i")=[i"(),i"(2)…,"(n)l其中，)0)表示累减转换后第n个时间点的值；表示第k个时间点的原始数据序列；原始序列x(0)以及残差序列E的方差分别为S只S:,表示为：48.一种梯级水电站出力预测系统，其特征在于，应用预测模块，用于构建负荷预测模型，对梯级水电站优化调度周期所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述梯级水电站出力预测方法的步5[0002]现有梯级水电站出力预测分析往往侧重于单一或少数几个显性因素，如入库流[0004]现有的出力预测模型往往基于简化假设，难以全面反映[0005]本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施6[0021]通过三维空间的K一均值聚类显示了水电站出力影响最大的因素多个特征之间的7[0040]设负荷预测模型已求出i",并将做一次累减转换为",表示为：k个时间点的原始数据序列；8该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述梯级水电站出[0065]图2为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站A典型出力曲线[0066]图3为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站B典型出力曲线[0067]图4为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站C典型出力曲线[0068]图5为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站D典型出力曲线[0069]图6为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站E典型出力曲线[0070]图7为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站A汛期典型出力[0071]图8为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站A枯期典型出力[0074]图11为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站A负荷预测结果[0075]图12为本发明一个实施例所述的梯级水电站出力预测方法的电站A负荷预测曲线9的负荷率进行分析可以帮助我们更好地理解这些影响因素对电力系统[0098]图8所示为A电站枯期典型出力曲线负荷率波动图，从0点至6点，负荷率维持在[0099]图7与图8展示了电站A在不同季节内的负荷率变化情况，尽管两幅图中的负荷率[0104]通过三维空间的K_均值聚类显示了水电站出力影响最大的因素多个特征之间的节性能较差水电站群的出力曲线进行k_means聚类，以1月到次年3月枯期的出力曲线举例",并将做一次累减转换为",表示为：[0166]i")=[i"(),"(2)计划上报以及调度调整提供了依据，可为该流域电站多个电站做出近一段时间的负荷预[0183]上述为本实施例的一种梯级水电站出力预测方法的示意该梯级水电站出力预测系统的技术方案与上述的梯级水电站出力预测方法的技术方案属[0192]本实施例提出的存储介质与上述实施例提出的实现梯级水电站出力预测方法属中，如计算机的软盘、只读存储器(ReadOnly，Memory，ROM)、随机存取存储器(Random