【技术实现步骤摘要】
用电量的预测方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及数据处理领域，尤其涉及电力调度领域及深度学习等人工智能领域，可应用于智慧城市场景下。
技术介绍
[0002]随着社会的发展，电能成为了人们生活中不可或缺的能源，由于目前的发电技术中，对于电力的存储较为困难，因此，需要通过电力调度减少资源的浪费，维护电网的稳定运行。
[0003]由于不同的用电类型的用电需求的不同，以及新能源发电方式的出现，使得目前的电力调度相关技术，无法实现对于新能源发电方式的规律性的准确预测，进而导致，当供电的电能中包括新能源发电时，电力调度的相关技术无法实现对于未来一段时间母线负荷的情况的稳定预测，进而导致电力调度的准确性和稳定性受到一定的影响。
[0004]因此，在传统发电方式与新能源发电方式相结合的场景下，如何实现对于未来一段时间的母线负荷情况的稳定预测，是目前需要解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提出了一种斑马线生成方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
[0006]根据本申请的第一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用电量的预测方法，包括：获取目标区域的历史用电数据；根据所述历史用电数据，确定所述目标区域的目标用电类型；调用与所述目标用电类型匹配的目标预测模型；由所述目标预测模型基于所述历史用电数据进行预测，获取下一用电时间段的预测母线负荷量。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述历史用电数据，确定所述目标区域的目标用电类型，包括：响应于所述历史用电数据中包括新能源供电数据，则确定所述目标用电类型为新能源用电类型；响应于所述历史用电数据中未包括新能源供电数据，则根据所述历史用电数据，绘制所述目标区域的用电波动图；获取所述波动图的波动规律信息，并基于所述波动规律信息确定所述目标用电类型。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述历史用电数据，绘制所述目标区域的用电波动图，包括：对所述历史用电数据进行时间段划分，并根据属于同一时间段的所述历史用电数据，绘制所述同一时间段对应的用电波动图片段；基于所有时间段的所述用电波动图片段，生成所述用电波动图。4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述调用与所述目标用电类型匹配的目标预测模型，包括：响应于所述目标用电类型为所述新能源用电类型，调用所述新能源用电类型对应的第一目标预测模型，其中，所述第一目标预测模型包括新能源供电模式对应的第一目标预测子模型和火电供电模式对应的第二目标预测子模型；从所述历史用电数据中提取所述新能源供电模式相关的第一历史用电数据；将所述第一历史用电数据输入所述第一目标预测子模型中，输出所述新能源供电模式对应的所述下一用电时间段的第一预测母线用电量；将所述历史用电数据中剩余的第二历史用电数据输入所述第二目标预测子模型中，输出所述火电供电模式对应的所述下一用电时间段的第二预测母线负荷量。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述调用与所述目标用电类型匹配的目标预测模型，包括：响应于所述目标用电类型为居民用电类型，调用所述居民用电类型对应的第二目标预测模型；将所述历史用电数据输入第二目标预测模型中，输出所述下一用电时间段的第三预测母线负荷量。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述调用与所述目标用电类型匹配的目标预测模型，包括：响应于所述目标用电类型为所述工业用电类型，调用所述工业用电类型对应的第三目标预测模型；将所述历史用电数据输入所述第三目标预测模型中，输出所述下一用电时间段的第四
预测母线负荷量。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述由所述目标预测模型基于所述历史用电数据进行预测，获取下一用电时间段的预测母线负荷量，包括：基于所述目标预测模型中的特征提取层，对所述历史用电数据每个类数据进行特征提取；根据所述目标预测模型中的注意力层，从所述提取的特征中获取关联数据项之间的相关性特征；将所述提取的特性和相关性特征输入所述目标预测模型中的输出层，以输出所述下一用电时间段的预测母线负荷量。8.根据权利要求1
‑
3或5或6所述的方法，其中，所述获取所述下一用电时间段的预测母线负荷量之后，还包括：获取所述下一用电时间段的火电供电模式的发电计划量；根据所述预测母线负荷量和所述发电计划量的差异量，对所述发电计划量进行调整。9.一种用电量的预测装置，包括：获取模块，用于获取目标区域的历史用电数据；确定模块，用于根据所述历史用电数据，确定所述目标区域的目标用电类型；调用模块，用于调用与所述目标用电类...
【专利技术属性】
技术研发人员：田伦，杨海华，王栋，张英，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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