本发明属于电网，具体涉及一种电网高负荷事件天气过程判定及预警方法。
背景技术：
1、电力负荷是工农业、企业、交通运输、科学研究机构、文化娱乐和人民生活等各种电力用户用电设备在某一时刻或一段时间内向电力系统取用的电功率总和。气温、湿度、气压、降雨等气象条件变化会影响用电负荷及电量需求，尤其是夏季制冷、冬季取暖时期，对电网电力电量平衡有重要影响。冬季气温越低，取暖负荷逐渐增加，夏季气温越高，制冷负荷增加，以气温为主的气象要素是影响用电需求的重要气象因子。以最高气温为例，从28℃到35℃，随着温度的升高，负荷急剧增长，灵敏度超过400万千瓦/℃，负荷预测精准度严重影响电力调度决策。电网高负荷事件主要指在发生持续高温天气条件下，电网用电负荷明显增加并可能破历史纪录的情况，目前对于电网高负荷事件无明确判定方法，无法准确的对高负荷事件进行预警
2、因此如何克服现有技术的不足是目前电网技术领域亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种电网高负荷事件天气过程判定及预警方法。
2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
3、一种电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
4、第一步，采集历史待判定地区电网各地市逐小时负荷数据及对应时间的气象数据，形成样本；
5、第二步，考虑高温在负荷中的重要影响，初步筛选最高气温在25℃以上的样本，形成负荷-气象要素数据库；
6、第三步，从第一步采集的数据中获取每日的日最大负荷，然后分别计算待判定地区电网各地市每年的日最大负荷的平均值，设定4个阈值区间进行判定：
7、0＜日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值≤该年该地市的日最大负荷的平均值20%；
8、该年该地市的日最大负荷的平均值20%＜日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值≤该年该地市的日最大负荷的平均值40%；
9、该年该地市的日最大负荷的平均值40%＜日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值≤该年该地市的日最大负荷的平均值60%；
10、日最大负荷-该年该地市的日最大负荷的平均值＞该年该地市的日最大负荷的平均值60%；
11、4个阈值区间代表不同高负荷事件级别，依次为一级高负荷事件、二级高负荷事件、三级高负荷事件、四级高负荷事件；
12、依据4个阈值区间对负荷-气象要素数据库中的样本进行筛选，筛选符合各个阈值区间判定条件的样本，并对该样本进行标注，标注上对应的高负荷事件级别；
13、第四步，以第三步筛选得到的样本的气象数据作为输入，以对应的高负荷事件级别作为输出，对xgboost模型进行训练；在进行训练时，会得到所有气象数据类型的重要性排序，选取重要性排序前k的气象数据类型；以选取的气象数据类型对应的气象数据重新作为输入，以对应的高负荷事件级别作为输出，对xgboost模型进行训练，得到各地市高负荷事件预测模型；
14、第五步，采集的待预测日期的各地市气象数据输入到第四步所获得的对应模型中，得到各地市的当前的高负荷事件级别；
15、对于待判定地区电网，假设某省共n个地市，当至少⌊n/2⌋+1个地市出现一级高负荷事件，同时二级及以上的地市个数少于一级的地市个数，则待判定地区电网为一级高负荷事件；
16、当至少⌊n/2⌋+1个地市出现二级高负荷事件，同时三级及以上的地市个数少于二级的地市个数，则待判定地区电网为二级高负荷事件；
17、当至少⌊n/2⌋+1个地市出现三级及以上高负荷事件，同时四级地市个数少于三级的地市个数，则待判定地区电网为三级高负荷事件；
18、当至少⌊n/2⌋+1个地市出现四级高负荷事件时，则待判定地区电网为四级高负荷事件；
19、第六步，对于待判定地区电网，根据相应的高负荷事件等级进行预警并给出应对措施，然后依据应对措施进行相应的控制。
20、进一步，优选的是，第一步中，采集近5年待判定地区电网各地市逐小时负荷数据及对应时间的气象数据。
21、进一步，优选的是，第一步中，所述的气象数据包括逐小时气温、气压、湿度、风速、降水和辐照度数据。
22、进一步，优选的是，第四步中，k=5。
23、进一步，优选的是，第四步中，训练时，训练集与测试集的比例为7:3，采用训练集进行训练，并采用测试集进行测试。
24、进一步，优选的是，第五步中，各地市通过预测得到的各自高负荷事件级别进行相应级别预警。
25、进一步，优选的是，第六步中，当待判定地区电网为一级高负荷事件时，则进行一级高负荷事件预警，应对措施为持续关注负荷和天气变化，做好值班跟踪。
26、进一步，优选的是，第六步中，当待判定地区电网为二级高负荷事件时，则进行二级高负荷事件预警，应对措施为加强对变电站运行状态的巡视检查，做好高温天气下的安全风险防控和应急响应工作。
27、进一步，优选的是，第六步中，当待判定地区电网为三级高负荷事件时，则进行三级高负荷事件预警，应对措施为调整发电安排，确保高峰用电；所述的发电安排包括水电、风电、光电的发电安排。
28、进一步，优选的是，第六步中，当待判定地区电网为四级高负荷事件时，则进行四级高负荷事件预警，应对措施为采取企业错峰、空调负荷调节措施，引导用户科学用电，降低高峰负荷需求。
29、上述应对措施中采用的措施的具体方法，本发明对此不做限制，采用现有技术即可。
30、本发明第一步中，一条样本即为该地市该小时的负荷及对应的气象数据。
31、本发明第五步中，假设某省共n个地市，若n为奇数时，则n/2不是整数，此时向下取整，即⌊n/2⌋表示n/2向下取整；例如，若n=21，则⌊n/2⌋为10；若n=201，则⌊n/2⌋也为10。
32、本发明与现有技术相比，其有益效果为：
33、目前对于电网高负荷事件无明确判定方法，本发明针对待判定地区电网进行高负荷事件的预测，明确了4个级别预警及判断条件，可根据气象预报对调度部门进行地市级-省级高负荷事件进行不同级别预警，并可支持其他省份以及南方电网全网推广应用。
34、通过本发明方法，可以指导安全风险防控工作、应急响应工作、发电安排工作等，易于推广应用。
1.一种电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第一步中，采集近5年待判定地区电网各地市逐小时负荷数据及对应时间的气象数据。
3.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第一步中，所述的气象数据包括逐小时气温、气压、湿度、风速、降水和辐照度数据。
4.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第四步中，k=5。
5.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第四步中，训练时，训练集与测试集的比例为7:3，采用训练集进行训练，并采用测试集进行测试。
6.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第五步中，各地市通过预测得到的各自高负荷事件级别进行相应级别预警。
7.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第六步中，当待判定地区电网为一级高负荷事件时，则进行一级高负荷事件预警，应对措施为持续关注负荷和天气变化，做好值班跟踪。
8.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第六步中，当待判定地区电网为二级高负荷事件时，则进行二级高负荷事件预警，应对措施为加强对变电站运行状态的巡视检查，做好高温天气下的安全风险防控和应急响应工作。
9.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第六步中，当待判定地区电网为三级高负荷事件时，则进行三级高负荷事件预警，应对措施为调整发电安排，确保高峰用电；所述的发电安排包括水电、风电、光电的发电安排。
10.根据权利要求1所述的电网高负荷事件天气过程判定及预警方法，其特征在于，第六步中，当待判定地区电网为四级高负荷事件时，则进行四级高负荷事件预警，应对措施为采取企业错峰、空调负荷调节措施，引导用户科学用电，降低高峰负荷需求。
