一种用能行为的预测方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种用能行为的预测方法、装置及计算机设备，用能行为的预测方法包括：采集用户的综合用能数据；对数据进行异常数据的检测和删除、数据清洗以得到修正数据，再对修正数据进行数据规范化处理，得到规范数据；利用近似传播算法，将规范数据对应的修正数据划分为不同用户类别的用能样本；根据不同用户类别的用能样本得到不同用户类别的用能统计图；根据用能统计图预测不同用户类别的用能行为；由此，本发明专利技术公开的技术方案在进行用能行为预测时，能得到数据的有效支撑；并将用能数据划分不同用户类别的用能数据，从而能针对不同的用户做出不同的预测，由此保证了行为预测的合理性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种用能行为的预测方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及行为预测领域，尤其涉及一种用能行为的预测方法、装置及计算机设备。
技术介绍
在技术的不断变革下，能源的转换和分配也更加协调，新型能源市场和交易机制的革新以及市场各方主体共同利益诉求，使得未来能源的利用体系将走向以用户为中心的综合能源系统(IntegratedEnergySystem，IES)，同时也将产生更多的新型综合能源服务商，以便更好地服务于市场用户的个性化需求。以“互联网+”为中心的智慧能源住宅区将是综合能源服务商进行用户侧服务管理的重点方向之一，因而对用户用能行为的分析和理解是综合能源服务商适应用户用能需求增长和用能方式多元化趋势的重要途径，同时也为用户制定个性化用能方案提供必要手段。因此，分析并预测用户侧用能行为就显得十分迫切。然而，分析用户侧用能行为面对着两个方面的问题，一方面现有技术基本都是对用户用电行为的研究，无法满足现在综合能源系统分析要求，另一方面，现在综合能源数据量非常庞大，数据来源广泛，能源数据来源存在差异的问题和缺少数据质量控制机制，造成异常数据生成，导致本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用能行为的预测方法，其特征在于，包括：/n采集用户的综合用能数据，其中，所述综合用能数据包括用电数据、制冷数据、用热数据以及用气数据；/n对所述综合用能数据进行异常数据剔除和数据清洗，获得修正数据；/n对所述修正数据进行规范化处理，得到规范数据；/n通过近似传播算法对所述规范数据进行聚类分析，将所述规范数据对应的所述修正数据划分成不同用户类别的用能样本；/n根据不同用户类别的所述用能样本获得不同用户类别对应的用能统计图，并根据所述用能统计图预测不同用户类别的用能行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种用能行为的预测方法，其特征在于，包括：
采集用户的综合用能数据，其中，所述综合用能数据包括用电数据、制冷数据、用热数据以及用气数据；
对所述综合用能数据进行异常数据剔除和数据清洗，获得修正数据；
对所述修正数据进行规范化处理，得到规范数据；
通过近似传播算法对所述规范数据进行聚类分析，将所述规范数据对应的所述修正数据划分成不同用户类别的用能样本；
根据不同用户类别的所述用能样本获得不同用户类别对应的用能统计图，并根据所述用能统计图预测不同用户类别的用能行为。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述综合用能数据进行异常数据剔除和数据清洗，获得修正数据，包括：
基于正态分布和/或孤立森林模型，检测并删除所述综合用能数据中的异常数据，得到正常数据；
对所述正常数据进行数据清洗，获得修正数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述修正数据进行规范化处理，得到规范数据，包括：
将所述修正数据转换为相同格式的待处理数据，再对所述待处理数据进行数据压缩，得到统一数据；
对所述统一数据进行数据规范化处理，得到规范数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过近似传播算法对所述规范数据进行聚类分析，将所述规范数据对应的所述修正数据划分成不同用户类别的用能样本，包括：
利用主成分分析算法对所述规范数据进行特征提取，得到特征样本；
通过近似传播算法对所述特征样本进行聚类分析，将所述特征样本对应的修正数据划分成不同用户类别的用能样本。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据不同用户类别的所述用能样本获得不同用户类别对应的用能统计图，并根据所述用能统计图预测不同...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵云峰，刘永强，袁博，任津京，武志强，冯秀丽，严骆锴，吴志刚，姚志安，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司吕梁供电公司，泰豪软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14