一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法及系统，其中方法具体包括以下步骤：数据采集装置采集能耗数据，包括用电数据、日期、地区和天气数据，并写入数据库；数据预处理模块对数据库内存储的数据进行预处理；分类模块LSTM

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法及系统


[0001]本专利技术属于电能能耗采集分析领域，特别涉及一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法及系统。

技术介绍

[0002]目前市场电价形式主要包括固定电价、阶梯电价、分时电价、实时电价等。目前售电公司使用最多的电价形式为分时电价。分时电价中一天的电价随时间段变化，在用电高峰时电价较高，引导用户减少电力负荷，在用电低谷时电价较低，鼓励用户使用电力。
[0003]不同类型的用户的用电特点不同，用电量和用电高峰和低谷时间段都存在差异，因此，售电公司为不同类型的用户制定不同的分时电价方案能够合理安排电能资源同时提高收入。
[0004]在制定电价的过程中，需要对用户的用电行为进行采集和分析。目前的大多数能耗分析系统都是只针对于某一特殊领域或者对象进行能耗分析，当能耗数据涉及具有不同特点的多个领域时，模型分析的效果将大打折扣。目前售电公司需要一套通用的电能采集分析模型，能够针对不同特点的用户进行能耗使用分析。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决
技术介绍
中的问题，提供了一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法及系统。这种电能能耗采集分析方法及系统是一个从底层数据采集到顶层数据分析的能耗采集分析系统，同时在能耗分析时首先建立分类模型，对采集的能耗信息按特征进行分类，在分类的基础上建立预测模型，针对不同类型的用户有不同的预测模型进行能耗预测，提高准确率和泛化性以及可解释性。
[0006]为达到上述目的，本专利技术第一方面提供了一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1，通过数据采集装置获取若干个行业中用户的智能电表的某一时间段的能耗数据，包括用电数据、日期、地区和天气数据并写入数据库；
[0008]步骤2，对写入数据库的数据进行预处理；所述预处理是对于数据异常的问题，将异常的数据剔除，对于数据缺失问题，根据模型需要数据的格式对数据进行切片，避开存在缺失的部分；
[0009]步骤3，把行业维度作为标签，将步骤2中预处理后的用电数据、日期、地区和天气数据四种数据作为特征分别输入LSTM
‑
FCN算法模型中进行模型的训练，并使用训练好的LSTM
‑
FCN算法模型根据采集输入的能耗数据对能耗的用户进行行业分类；
[0010]步骤4，将获取的不同行业的特定时间段的电力数据分别对N
‑
BEATS算法模型进行训练，并获得若干个不同行业的N
‑
BEATS算法模型；根据步骤3中分类的用户所属行业，将采集的特定时间段的用电数据输入对应行业的训练完成的N
‑
BEATS算法模型中，对未来特定时间段的用电数据进行预测。
[0011]优选的，所述步骤1中的某一时间段为一年，采样间隔为1小时的采集于若干个行业的能耗数据；所述数据采集装置为树莓派，所述树莓派与电表之间使用RS485总线连接，并通过ModBus协议对电表内的数据进行读取；所述树莓派通过电表所属区域信息从网上获取天气数据，并将获取的用电数据、日期、地区和天气数据存放至MySQL数据库。
[0012]优选的，所述步骤2中将异常的数据剔除是针对每个电表采集的数据，使用四分位数法判断采集的数据是否异常，具体如下：
[0013]对每个电表采集的数据从小到大进行排序，Q1、Q2和Q3分别为该样本中所有数值由小到大排列后第25％、50％和75％的数字，异常值判断的阈值设定为：阈值上限U＝Q3+1.5*(Q3
‑
Q1)
[0014]阈值下限D＝Q1
‑
1.5*(Q3
‑
Q1)
[0015]超过此阈值的即为异常数据，对异常数据进行删除处理。
[0016]优选的，所述LSTM
‑
FCN算法模型包括LSTM块、FCN块、连接层和softmax层；所述LSTM块和FCN块提取用电数据和协变量之间的特征，并将结果张量输入连接层；所述连接层纵向连接LSTM块和FCN块的结果，将二者提取到的特征综合起来；所述softmax层对神经网络的输出结果进行换算，将输出结果用概率的形式表现出来，即将输入的数据划分为某类行业的概率。
[0017]优选的，所述N
‑
BEATS算法模型以堆栈
‑
块的层次结构组成；所述堆栈包含多个块，针对于不同解释性对用电数据进行预测；所述块由全卷积块和可解释计算模块组成，所述全卷积块提取用电数据特征，所述可解释计算模块计算该可解释方面的预测值；具体工作步骤如下：
[0018]S1：输入上个块输入与后向预测的残差；
[0019]S2：输入的数据首先经过4层全卷积，提取用电数据的特征；
[0020]S3：对步骤S2输出的数据进行可解释性计算，获得针对于该解释方面的预测；
[0021]使用多项式拟合时间序列的趋势，拟合公式为：
[0022][0023]使用三角函数拟合时间序列的季节性，拟合公式为：
[0024][0025]其中N为多项式的最高次项指数，t为时间，为第s个堆栈中的第b个块全卷积层的输出，H表示时间序列的长度，N
hr
为超参数。
[0026]本专利技术第二方面提供了一种基于深度学习的电能能耗采集分析系统，包括服务器和用于采集电能能耗数据的数据采集装置，所述服务器包括数据库、数据预处理模块、分类模块和预测模块；所述数据采集装置用于获取智能电表的能耗数据并写入数据库；所述数据预处理模块用于对数据库内存储的数据进行预处理，对于数据异常的问题，将异常的数
据剔除，对于数据缺失问题，根据模型需要数据的格式对数据进行切片，避开存在缺失的部分；所述分类模块是训练完成的LSTM
‑
FCN算法模型，所述LSTM
‑
FCN算法模型根据采集的能耗数据对能耗的用户进行行业分类；所述预测模块为训练完成的多个与用户类型相对应的N
‑
BEATS算法模型，根据分类模块的结果，将采集的用电数据输入相对应的N
‑
BEATS算法模型中，对未来特定时间段的用电数据进行预测。
[0027]优选的，所述电能能耗数据包括用电数据、日期、地区和天气数据；所述数据采集装置为树莓派，所述树莓派与电表之间使用RS485总线连接，并通过ModBus协议对电表内的数据进行读取；所述树莓派通过电表所属区域信息从网上获取天气数据，并将获取的用电数据、日期、地区和天气数据存放至MySQL数据库
[0028]优选的，所述步骤2中将异常的数据剔除是针对每个电表采集的数据，使用四分位数法判断采集的数据是否异常，具体如下：
[0029]对每个电表采集的数据从小到大进行排序，Q1、Q2和Q3分别为该样本中所有数值由小到大排列后第25％、50％和75％的数字，异常值判断的阈值设定为：阈值上限U＝Q3+1.5*(Q3
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过数据采集装置获取若干个行业中用户的智能电表的某一时间段的能耗数据，包括用电数据、日期、地区和天气数据并写入数据库；步骤2，对写入数据库的数据进行预处理；所述预处理是对于数据异常的问题，将异常的数据剔除，对于数据缺失问题，根据模型需要数据的格式对数据进行切片，避开存在缺失的部分；步骤3，把行业维度作为标签，将步骤2中预处理后的用电数据、日期、地区和天气数据四种数据作为特征分别输入LSTM
‑
FCN算法模型中进行模型的训练，并使用训练好的LSTM
‑
FCN算法模型根据采集输入的能耗数据对能耗的用户进行行业分类；步骤4，将获取的不同行业的特定时间段的电力数据分别对N
‑
BEATS算法模型进行训练，并获得若干个不同行业的N
‑
BEATS算法模型；根据步骤3中分类的用户所属行业，将采集的特定时间段的用电数据输入对应行业的训练完成的N
‑
BEATS算法模型中，对未来特定时间段的用电数据进行预测。2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法，其特征在于：所述步骤1中的某一时间段为一年，采样间隔为1小时的采集于若干个行业的能耗数据；所述数据采集装置为树莓派，所述树莓派与电表之间使用RS485总线连接，并通过ModBus协议对电表内的数据进行读取；所述树莓派通过电表所属区域信息从网上获取天气数据，并将获取的用电数据、日期、地区和天气数据存放至MySQL数据库。3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法，其特征在于：所述步骤2中将异常的数据剔除是针对每个电表采集的数据，使用四分位数法判断采集的数据是否异常，具体如下：对每个电表采集的数据从小到大进行排序，Q1、Q2和Q3分别为该样本中所有数值由小到大排列后第25％、50％和75％的数字，异常值判断的阈值设定为：阈值上限U＝Q3+1.5*(Q3
‑
Q1)阈值下限D＝Q1
‑
1.5*(Q3
‑
Q1)超过此阈值的即为异常数据，对异常数据进行删除处理。4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法，其特征在于：所述LSTM
‑
FCN算法模型包括LSTM块、FCN块、连接层和softmax层；所述LSTM块和FCN块提取用电数据和协变量之间的特征，并将结果张量输入连接层；所述连接层纵向连接LSTM块和FCN块的结果，将二者提取到的特征综合起来；所述softmax层对神经网络的输出结果进行换算，将输出结果用概率的形式表现出来，即将输入的数据划分为某类行业的概率。5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法，其特征在于：所述N
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BEATS算法模型以堆栈
‑
块的层次结构组成；所述堆栈包含多个块，针对于不同解释性对用电数据进行预测；所述块由全卷积块和可解释计算模块组成，所述全卷积块提取用电数据特征，所述可解释计算模块计算该可解释方面的预测值；具体工作步骤如下：S1：输入上个块输入与后向预测的残差；S2：输入的数据首先经过4层全卷积，提取用电数据的特征；S3：对步骤S2输出的数据进行可解释性计算，获得针对于该解释方面的预测；
使用多项式拟合时间序列的趋势，拟合公式为：使用三角函数拟合时间序列的季节性，拟合公式为：其中N为多项式的最高...

【专利技术属性】
技术研发人员：张卫山，聂宇铭，包致成，刘宇儒，张镇，朱钊墨，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：