用于电力负荷预测的方法、终端及存储介质技术

本发明专利技术提供一种用于电力负荷预测的方法、终端及存储介质。该方法包括：获取用户的历史用电数据和用电环境信息；其中，所述历史用电数据包括用电时段、用电设备和各用电设备的用电量；所述用电环境信息包括：指定日的气候信息和/或指定日的日期类型；对所述历史用电数据和所述用电环境信息进行预处理，并进行分类得到预测数据；根据所述预测数据建立两个或两个以上电力负荷灰色预测模型，以用于电力负荷预测；其中，所述电力负荷灰色预测模型包括总耗电量预测模型、各类设备耗电量预测模型和各项耗电量预测模型。本发明专利技术能够提高电力负荷预测的精确度。测的精确度。测的精确度。

【技术实现步骤摘要】
用于电力负荷预测的方法、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及能源管理
，尤其涉及一种用于电力负荷预测的方法、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用。提高负荷控制管理的服务水平，不仅可以为用户节省用电费用，还可以指导用户合理用电。因此，建设系统应通过对用户用电的动态进行实时监测，根据用户的用电需求有效地预测用电负荷。
[0003]电力负荷受到很多如温度、历史负荷、用电日期等因素的影响，存在较强的不确定性和非线性特征，增加了负荷预测的难度，造成短期负荷预测结果精度偏低。目前短期负荷预测方法主要有回归分析法、时间序列法、人工神经网络法等，这些传统的预测方法优点在于技术成熟算法简单，但是，存在预测精度不高的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种用于电力负荷预测的方法、终端及存储介质，以解决现有电力负荷预测方案精度不高的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于电力负荷预测的方法，其特征在于，包括：获取用户的历史用电数据和用电环境信息；其中，所述历史用电数据包括用电时段、用电设备类型和各用电设备的用电量；所述用电环境信息包括：指定日的气候信息和/或指定日的日期类型；对所述历史用电数据和所述用电环境信息进行预处理，并进行分类得到预测数据；根据所述预测数据建立两个或两个以上电力负荷灰色预测模型，以用于电力负荷预测；其中，所述电力负荷灰色预测模型包括总耗电量预测模型、各类设备耗电量预测模型和各项耗电量预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行分类得到预测数据，包括：按照所述用电环境信息对所述历史用电数据进行分类，确定初始分类用电数据；按照所述用电时段，或者，所述用电数段和用电设备对各初始分类用电数据中各用电设备的用电量进行分类，确定预测数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述用电环境信息对所述历史用电数据进行分类，确定初始分类用电数据，包括：当用电环境信息包括：指定日的气候信息和指定日的日期类型时，按照所述指定日的日期类型对所述历史用电数据进行分类，确定基础分类用电数据；根据所述指定日的气候信息对所述基础分类用电数据进行分类，确定初始分类数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预测数据建立两个或两个以上电力负荷灰色预测模型包括：确定目标电力负荷灰色预测模型的原始负荷序列；对所述原始负荷序列进行累加生成累加生成序列；以所述原始负荷序列作为GM(1，1)建模序列，并用1
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AGO生成一阶累加生成序列；根据所述一阶累加生成序列及最小二乘法得到未知参数A的最小二乘近似解，并得到GM(1，1)模型的时间响应函数模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈蕾，陶鹏，任鹏，张洋瑞，赵俊鹏，王洪莹，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：