电力负荷预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种电力负荷预测方法及装置。所述方法包括：分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型；分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷；将所述各个产业在待预测年份的用电负荷相加，获得待预测年份的总用电负荷。所述方法通过分别将各个产业的用电负荷的预测独立对待，分别针对各个产业确定所述各个产业对应的电力负荷预测模型的必要因子，并分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型，最后根据各个产业对应的电力负荷预测模型来获得待预测年份的总用电负荷，这样待预测年份的总用电负荷的预测更加可靠性和全面性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及于电力系统用电负荷分析领域领域，具体而言，涉及一种电力负荷预测方法及装置。
技术介绍
在一般的经济因素影响下的中长期负荷预测系统，仅仅是将全社会用电负荷和负荷作为预测数据，将与之相关的经济因素作为影响因子，而忽略了第一、二、三产业当中独有能对负荷产生影响的经济因素。如：社会消费品零售总额对第二、三产业的用电负荷有影响，而对第一产业没有影响；全部工业总产值对第二产业用电负荷的影响远远超过对第一、三产业用电负荷的影响；而第一、二、三产业的产值实际上只对对应第一、二、三产业用电负荷有影响。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种电力负荷预测方法及装置以解决上述问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种电力负荷预测方法，所述方法包括：分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型；分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷；将所述各个产业在待预测年份的用电负荷相加，获得待预测年份的总用电负荷。第二方面，本专利技术实施例提供了一种电力负荷预测装置，所述装置包括：建模模块，用于分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型；计算模块，用于分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷；处理模块，用于将所述各个产业在待预测年份的用电负荷相加，获得待预测年份的总用电负荷。与现有技术相比，本专利技术实施例提供的电力负荷预测方法及装置，通过分别将各个产业的用电负荷的预测独立对待，分别针对各个产业确定所述各个产业对应的电力负荷预测模型的必要因子，并分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型，最后根据各个产业对应的电力负荷预测模型来获得待预测年份的总用电负荷，这样待预测年份的总用电负荷的预测更加可靠性和全面性。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1是本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种电力负荷预测方法的流程图；图3是本专利技术另一个实施例提供的一种电力负荷预测方法的流程图；图4是本专利技术实施例提供的一种电力负荷预测装置的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。图1示出了一种可应用于本专利技术实施例中的电子设备200的结构框图。如图1所示，所述电子设备200包括电力负荷预测装置210、存储器220、存储控制器230、处理器240。所述存储器220、存储控制器230、处理器240各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述数据处理装置包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器中或固化在所述电子设备200的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器240用于执行存储器220中存储的可执行模块，例如所述电力负荷预测装置210包括的软件功能模块或计算机程序。其中，存储器220可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器220用于存储程序，所述处理器240在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本专利技术实施例任一实施例揭示的流过程定义的电子设备所执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器240可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本专利技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。图2示出了本专利技术一实施例提供的一种电力负荷预测方法的流程图，请参阅图2，本实施例描述的是电子设备的处理流程，所述方法包括：步骤S201，分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型；其中，所述各个产业可以包括第一产业，第二产业以及第三产业。第一产业包括农业、林业、牧业和渔业；第二产业包括制造业、采掘业、建筑业和公共工程、上下水道、煤气、卫生部门；第三产业包括商业、金融、保险、不动产业、运输、通讯业、服务业及其他非物质生产部门。但是可以理解的是，并不局限于所述实施例。其中，电力负荷预测模型可以是灰色预测模型，也可以是其它可以根据历史数据进行建模的预测模型。步骤S202，分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷；步骤S203，将所述各个产业在待预测年份的用电负荷相加，获得待预测年份的总用电负荷。本专利技术实施例提供的电力负荷预测方法及装置，通过分别将各个产业的用电负荷的预测独立对待，分别针对各个产业确定所述各个产业对应的电力负荷预测模型的必要因子，并分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型，最后根据各个产业对应的电力负荷预测模型来获得待预测年份的总用电负荷，这样待预测年份的总用电负荷的预测更加可靠性和全面性。图3示出了本专利技术另一实施例提供的一种电力负荷预测方法的流程图，请参阅图3，本实施例描述的是电子设备的处理流程，所述方法包括：步骤S301，分别将每个影响因子与所述各个产业对应的用电负荷进行关联度分析，分别求出每个影响因子与所述各个产业的关联度值；其中，所述关联度分析可以为灰色关联度分析。例如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型；分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷；将所述各个产业在待预测年份的用电负荷相加，获得待预测年份的总用电负荷。

【技术特征摘要】
1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型；分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷；将所述各个产业在待预测年份的用电负荷相加，获得待预测年份的总用电负荷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型，具体包括：分别确定所述各个产业对应的电力负荷预测模型的必要因子；分别根据所述各个产业对应的必要因子的历史数据以及各个产业对应的用电负荷的历史数据，分别对所述各个产业建立对应的电力负荷预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电力负荷预测模型为灰色预测模型。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述各个产业对应的电力负荷预测模型的必要因子，具体包括：分别将每个影响因子与所述各个产业对应的用电负荷进行关联度分析，分别求出每个影响因子与所述各个产业的关联度值；当所述影响因子在对应产业的所述关联度值大于预设阈值时，所述影响因子为所述对应产业对应的电力负荷预测模型的必要因子。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷，具体包括：分别将各个产业对应的必要因子的历史数据、所述必要因子在待预测年份的估计值以及所述各个产业对应用电负荷的历史数据，分别输入所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷。6.根据权利要求4所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜宁，窦晓军，魏磊，徐衍会，刘自发，卓然群，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网陕西省电力公司经济技术研究院，华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京;11