技术摘要：
本发明公开了一种面向综合能源系统的冷热电多元负荷预测方法，包括步骤：(1)非工业用户的逐时冷热负荷预测；(2)工业用户的逐时冷热负荷预测；(3)逐时电负荷预测；(4)冷热电多元负荷预测。本发明提出的冷热电负荷预测方法，通过集成地理信息、气象资源等常规数据库，并 全部
背景技术：
负荷预测是综合能源系统规划的重要前提和基础，关系到设备配置是否合理、系 统 运行是否高效。目前，有关综合能源系统负荷预测的方法大多采用基于大量历史数据的 回归分析或智能学习算法；这些方法对于数据样本的要求很高，难以应用于系统规划和 建 设初期统计资料少、数据来源有限的情形。
技术实现要素：
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种面向综合能源系统的冷热电多元负荷 预 测方法，获取整个系统的逐时冷热电负荷，为系统用能预测和规划设计提供参考，预测 精度高。 技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种面向综合能源 系统的冷热电多元负荷预测方法，包括步骤： (1)非工业用户的逐时冷热负荷预测； (2)工业用户的逐时冷热负荷预测； (3)逐时电负荷预测； (4)冷热电多元负荷预测。 进一步地，所述步骤1中，非工业用户的热负荷包括热水管道集中供暖和空调制 热， 非工业用户的冷负荷包括溴冷机组和空调制冷；将非工业用户的冷热负荷中由电转化 的 部分归入电负荷计算。 进一步地，非工业用户的逐时冷热负荷预测为： 其中，Ah,c,1商业综合体空调制热面积，Ah,c商业综合体有效用热面积，其比值为商 业综合体电负荷制热系数；Ah,r,1居住区空调制热面积，Ah,r居住区有效用热面积，其比 值为 4 CN 111582591 A 说 明 书 2/11 页 商业综合体电负荷制热系数；Ah,o1办公区空调制热面积，Ah,o办公区有效用热面积， 其比值 为商业综合体电负荷制热系数； Ac,c,1商业综合体空调制冷面积，Ac,c商业综合体有效用冷面积，其比值为商业综合 体电负荷制冷系数；Ac,r,1居住区空调制冷面积，Ac,r居住区有效用冷面积，其比值为商 业综 合体电负荷制冷系数；Aco1办公区空调制冷面积，Aco办公区有效用冷面积，其比值 为商业综 合体电负荷制冷系数。 进一步地，所述步骤2中，工业用户的冷负荷包括空调和冷库，工业用户的热负荷 为蒸汽；将工业用户的冷热负荷中由电转化的部分归入电负荷计算。 进一步地，工业用户的逐时冷热负荷预测： 其中，Hs为蒸汽焓值，f为设计蒸汽用量；tstart为运行开始时间；tend为运行结束 时 间。 进一步地，所述步骤3中，逐时电负荷预测包括商业综合体、居住、办公和工业的 电负荷，非工业用户的冷热电负荷和工业用户的冷热电负荷，绿化用地电负荷。 进一步地，逐时电负荷预测为： 其中，Lh(t)非工业热负荷，Lh,1(t)空调热负荷，Cop,1空调制热能效系数；Lc(t)非工 业冷负荷，Lc,1(t)空调冷负荷，Cop,2空调制冷能效系数；β电力负荷同时率； Bf是否有工厂用地，0-1变量；Rmode1(％)全天运行工厂比例；Nl,f ,1(t)在t时刻全天 制运行工厂是否有照明负荷，0-1变量；Al,f工厂有效照明面积，Ul,f工厂照明单位负荷， λ修 正系数；Nf ,1(t)在t时刻全天制运行工厂是否有大功率用电负荷，0-1；Af工厂用地 面积，Uf 工业大功率单位负荷； Bf是否有工厂用地，0-1变量；Rmode2(％)8小时制运行工厂比例；Nl,f ,1(t)在t时刻8 小时制运行工厂是否有照明负荷，0-1变量；Al ,f工厂有效照明面积，Ul ,f工厂照明单位负 荷，λ修正系数；Nf ,1(t)在t时刻8小时制运行工厂是否有大功率用电负荷，0-1；Af工 厂用地 面积，Uf工业大功率单位负荷； Br是否有居住用地，0-1变量；Nl ,r(t)在t时刻居民区是否有照明负荷，0-1变量； Al,r居民区有效照明面积；Ul,r居住照明单位负荷；No,r(t)在t时刻居民区是否有其他负荷， 5 CN 111582591 A 说 明 书 3/11 页 0-1变量；Ar居住区建筑面积；Uo,r居住其他单位负荷； Bc是否有商业综合体，0-1变量；No,c(t)在t时刻商业区是否有照明及其他负荷，0- 1 变量；Ac商业综合体建筑面积；Uo,c商业区其他单位负荷； Bo是否有办公用地，0-1变量；Nl ,o(t)在t时刻办公区是否有照明负荷，0-1变量； Al,o办公区有效照明面积；Ul,o办公照明单位负荷；No,o(t)在t时刻办公区是否有其他负 荷， 0-1变量；Ao办公区建筑面积；Uo,o办公其他单位负荷； Atotal为综合能源系统总用地面积，Rg为绿化率，Ug为绿化用地单位负荷。 进一步地，所述步骤4中，获取预测区域的基础信息，分别计算非工业冷热负荷、 工业冷热负荷、逐时电负荷，进行冷热电多元负荷预测。 有益效果：本发明提出的冷、热、电负荷预测方法，通过集成地理信息、气象资源 等常规数据库，并获取规划区域内的少量基础信息，如建筑面积、蒸汽温度、压力等， 便可 得到整个系统的逐时冷热电负荷。该方法的提出能够为系统的用能预测和规划设计 提供 参考，具有预测精度高、应用实现简单等优点。
本发明公开了一种面向综合能源系统的冷热电多元负荷预测方法，包括步骤：(1)非工业用户的逐时冷热负荷预测；(2)工业用户的逐时冷热负荷预测；(3)逐时电负荷预测；(4)冷热电多元负荷预测。本发明提出的冷热电负荷预测方法，通过集成地理信息、气象资源等常规数据库，并 全部
背景技术：
负荷预测是综合能源系统规划的重要前提和基础，关系到设备配置是否合理、系 统 运行是否高效。目前，有关综合能源系统负荷预测的方法大多采用基于大量历史数据的 回归分析或智能学习算法；这些方法对于数据样本的要求很高，难以应用于系统规划和 建 设初期统计资料少、数据来源有限的情形。
技术实现要素：
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种面向综合能源系统的冷热电多元负荷 预 测方法，获取整个系统的逐时冷热电负荷，为系统用能预测和规划设计提供参考，预测 精度高。 技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种面向综合能源 系统的冷热电多元负荷预测方法，包括步骤： (1)非工业用户的逐时冷热负荷预测； (2)工业用户的逐时冷热负荷预测； (3)逐时电负荷预测； (4)冷热电多元负荷预测。 进一步地，所述步骤1中，非工业用户的热负荷包括热水管道集中供暖和空调制 热， 非工业用户的冷负荷包括溴冷机组和空调制冷；将非工业用户的冷热负荷中由电转化 的 部分归入电负荷计算。 进一步地，非工业用户的逐时冷热负荷预测为： 其中，Ah,c,1商业综合体空调制热面积，Ah,c商业综合体有效用热面积，其比值为商 业综合体电负荷制热系数；Ah,r,1居住区空调制热面积，Ah,r居住区有效用热面积，其比 值为 4 CN 111582591 A 说 明 书 2/11 页 商业综合体电负荷制热系数；Ah,o1办公区空调制热面积，Ah,o办公区有效用热面积， 其比值 为商业综合体电负荷制热系数； Ac,c,1商业综合体空调制冷面积，Ac,c商业综合体有效用冷面积，其比值为商业综合 体电负荷制冷系数；Ac,r,1居住区空调制冷面积，Ac,r居住区有效用冷面积，其比值为商 业综 合体电负荷制冷系数；Aco1办公区空调制冷面积，Aco办公区有效用冷面积，其比值 为商业综 合体电负荷制冷系数。 进一步地，所述步骤2中，工业用户的冷负荷包括空调和冷库，工业用户的热负荷 为蒸汽；将工业用户的冷热负荷中由电转化的部分归入电负荷计算。 进一步地，工业用户的逐时冷热负荷预测： 其中，Hs为蒸汽焓值，f为设计蒸汽用量；tstart为运行开始时间；tend为运行结束 时 间。 进一步地，所述步骤3中，逐时电负荷预测包括商业综合体、居住、办公和工业的 电负荷，非工业用户的冷热电负荷和工业用户的冷热电负荷，绿化用地电负荷。 进一步地，逐时电负荷预测为： 其中，Lh(t)非工业热负荷，Lh,1(t)空调热负荷，Cop,1空调制热能效系数；Lc(t)非工 业冷负荷，Lc,1(t)空调冷负荷，Cop,2空调制冷能效系数；β电力负荷同时率； Bf是否有工厂用地，0-1变量；Rmode1(％)全天运行工厂比例；Nl,f ,1(t)在t时刻全天 制运行工厂是否有照明负荷，0-1变量；Al,f工厂有效照明面积，Ul,f工厂照明单位负荷， λ修 正系数；Nf ,1(t)在t时刻全天制运行工厂是否有大功率用电负荷，0-1；Af工厂用地 面积，Uf 工业大功率单位负荷； Bf是否有工厂用地，0-1变量；Rmode2(％)8小时制运行工厂比例；Nl,f ,1(t)在t时刻8 小时制运行工厂是否有照明负荷，0-1变量；Al ,f工厂有效照明面积，Ul ,f工厂照明单位负 荷，λ修正系数；Nf ,1(t)在t时刻8小时制运行工厂是否有大功率用电负荷，0-1；Af工 厂用地 面积，Uf工业大功率单位负荷； Br是否有居住用地，0-1变量；Nl ,r(t)在t时刻居民区是否有照明负荷，0-1变量； Al,r居民区有效照明面积；Ul,r居住照明单位负荷；No,r(t)在t时刻居民区是否有其他负荷， 5 CN 111582591 A 说 明 书 3/11 页 0-1变量；Ar居住区建筑面积；Uo,r居住其他单位负荷； Bc是否有商业综合体，0-1变量；No,c(t)在t时刻商业区是否有照明及其他负荷，0- 1 变量；Ac商业综合体建筑面积；Uo,c商业区其他单位负荷； Bo是否有办公用地，0-1变量；Nl ,o(t)在t时刻办公区是否有照明负荷，0-1变量； Al,o办公区有效照明面积；Ul,o办公照明单位负荷；No,o(t)在t时刻办公区是否有其他负 荷， 0-1变量；Ao办公区建筑面积；Uo,o办公其他单位负荷； Atotal为综合能源系统总用地面积，Rg为绿化率，Ug为绿化用地单位负荷。 进一步地，所述步骤4中，获取预测区域的基础信息，分别计算非工业冷热负荷、 工业冷热负荷、逐时电负荷，进行冷热电多元负荷预测。 有益效果：本发明提出的冷、热、电负荷预测方法，通过集成地理信息、气象资源 等常规数据库，并获取规划区域内的少量基础信息，如建筑面积、蒸汽温度、压力等， 便可 得到整个系统的逐时冷热电负荷。该方法的提出能够为系统的用能预测和规划设计 提供 参考，具有预测精度高、应用实现简单等优点。
