负荷预测方法及装置、存储介质及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种负荷预测方法及装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数；从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，以对所述预测数据的负荷进行预测，其中，所述负荷预测模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：多个参数和当前时间之后的预测日的负荷，所述多个参数包括：目标参数。采用上述技术方案，解决了传统负荷预测技术在进行负荷预测时，预测精度和预测准确率较低等问题。

【技术实现步骤摘要】
负荷预测方法及装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种负荷预测方法及装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
近年来，随着“煤改电”用户规模的逐渐扩大，用户所在台区的负载情况较为复杂，给电网营销、运维检修和安全营运工作增加了工作量，这也对电网提出了更高的要求。稳定、不间断的高质量电能为工业乃至社会的稳定运行提供了保障，从而需要制定合理的调度方案，而电力负荷预测则在这个过程中扮演了重要的角色，用电负荷的正确预测对电力系统的正常运行起着至关重要的作用。但是，负荷数据具有时序性、非线性、不确定性等特点，传统的负荷预测技术已经无法很好地表征负荷数据规律和满足。针对相关技术，对于传统负荷预测技术在进行负荷预测时，预测精度和预测准确率较低等问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种负荷预测方法及装置、存储介质及电子装置，以至少解决了传统负荷预测技术在进行负荷预测时，预测精度和预测准确率较低等问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种负荷预测方法，包括：确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数；从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，以对所述预测数据的负荷进行预测，其中，所述负荷预测模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：多个参数和当前时间之后的预测日的负荷，所述多个参数包括：目标参数。在一个示例性实施例中，确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数，包括：获取允许进行分析的所有参数；分别确定所述所有参数与所述负荷参数的相关性系数；确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数。在一个示例性实施例中，分别确定所述所有参数与所述负荷参数的相关性系数，包括：根据皮尔森相关系数分别确定所述所有参数与所述负荷参数的相关性系数。在一个示例性实施例中，所述多个参数至少包括以下之一：室外温度、湿度、所述目标对象所在区域的用户数、日类型、预测日一周前不同时刻的负荷值、预测日一天前不同时刻的负荷值、预测日两天前不同时刻的负荷值、预测日三天前不同时刻的负荷值、预测日t时刻的一刻钟前，两刻钟前，三刻钟的负荷值，t为正整数。在一个示例性实施例中，从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，以对所述预测数据的负荷进行预测之前，所述方法还包括：设置所述负荷预测模型的初始值；基于所述初始值对所述预测数据的负荷进行预测。在一个示例性实施例中，所述预测日至少包括以下之一：距离所述当前时间的时间差为第一值，距离所述当前的时间差为第二值，距离所述当前时间的时间差为第三值，其中，所述第一值大于所述第二值，且所述第二值大于所述第三值。根据本专利技术实施例的另一个方面，还提供了一种负荷预测装置，确定模块，用于确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数；预测模块，用于从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，以对所述预测数据的负荷进行预测，其中，所述负荷预测模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：多个参数和当前时间之后的预测日的负荷，所述多个参数包括：目标参数。在一个示例性实施例中，所述确定模块，用于获取允许进行分析的所有参数；分别确定所述所有参数与所述负荷参数的相关性系数；确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述负荷预测方法。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的负荷预测方法。通过本专利技术，在进行负荷预测的时候引入负荷预测模型，首先通过预设阈值确定多个参数，所述多个参数与负荷参数的相关性系数要超过预设阈值，进而从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，通过负荷预测模型对所述预测数据的负荷进行预测。采用上述技术方案，解决了传统负荷预测技术在进行负荷预测时，预测精度和预测准确率较低等问题。进而通过负荷预测模型的引入，在负荷预测模型中输入目标参数，并通过负荷预测模型得到用电负荷的预测数据，大大提高了在进行负荷预测时的预测精度和预测准确率。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示例性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术实施例的负荷预测方法的计算机终端的硬件结构框图；图2是根据本专利技术实施例的负荷预测方法的流程图(一)；图3是根据本专利技术实施例的负荷预测方法的流程图(二)；图4是根据本专利技术实施例的负荷预测装置的结构框图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，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的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机终端上为例，图1是本专利技术实施例的一种负荷预测方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，在一个示例性实施例中，上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本专利技术实施例中的负荷预测方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种负荷预测方法，其特征在于，包括：/n确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数；/n从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，以对所述预测数据的负荷进行预测，其中，所述负荷预测模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：多个参数和当前时间之后的预测日的负荷，所述多个参数包括：目标参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种负荷预测方法，其特征在于，包括：
确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数；
从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，以对所述预测数据的负荷进行预测，其中，所述负荷预测模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：多个参数和当前时间之后的预测日的负荷，所述多个参数包括：目标参数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数，包括：
获取允许进行分析的所有参数；
分别确定所述所有参数与所述负荷参数的相关性系数；
确定与负荷参数的相关性系数超过预设阈值的多个参数。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别确定所述所有参数与所述负荷参数的相关性系数，包括：
根据皮尔森相关系数分别确定所述所有参数与所述负荷参数的相关性系数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个参数至少包括以下之一：室外温度、湿度、所述目标对象所在区域的用户数、日类型、预测日一周前不同时刻的负荷值、预测日一天前不同时刻的负荷值、预测日两天前不同时刻的负荷值、预测日三天前不同时刻的负荷值、预测日t时刻的一刻钟前，两刻钟前，三刻钟的负荷值，t为正整数。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从待进行负荷预测的目标对象的预测数据中提取目标参数，并将所述目标参数输入至负荷预测模型中，以对所述预测数据的负荷进行预测之...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐蕙，段大鹏，张禄，陆斯悦，王瀚秋，李香龙，李干，严嘉慧，王培祎，马龙飞，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11