一种电力负荷预测方法、电子设备、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力负荷预测方法、电子设备、装置及可读存储介质，其中，电力负荷预测方法包括在各个历史日的因素集合中，查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合，并将目标因素集合所在的历史日作为相似历史日，其中，任一天的因素集合包括各个负荷影响因素在该天的数据；将相似历史日的负荷数据和待预测日的在预测时间点之前的负荷数据作为原始负荷序列，并分解原始负荷序列，得到多个负荷子序列；及基于负荷子序列，以及与负荷子序列处于同一时间点的负荷影响因素的数据，预测待预测日的在预测时间点之后的电力负荷。可以提高电力负荷预测的精度。可以提高电力负荷预测的精度。可以提高电力负荷预测的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种电力负荷预测方法、电子设备、装置及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及电力系统
，具体涉及一种电力负荷预测方法、电子设备、装置及可读存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着我国经济水平的快速增长，电力行业不断发展壮大。电力负荷预测对于电力系统的安全运行和经济运行越来越重要。电力负荷预测的精度直接关系到电力系统的电力生成量是否准确。若电力负荷的预测值偏大，会使电力生产过量，造成能源浪费以及生产机器损耗；若电力负荷的预测值偏小，会使电力生产不足，影响人们的生活并对经济发展造成损失。
[0003]通常，电力负荷会受大量因素的影响，除日期类型、天气状况、气候等已知的影响因素外，还可能存在未知的影响因素，这使得电力负荷具有数据量大、非线性、不确定性、鲁棒性差等明显特征。目前的电力负荷预测方法中，研究人员通过对电力系统的历史数据进行聚类分析，筛选出电力负荷特性变化相似的历史数据，来对未来的电力负荷进行预测。
[0004]现在对历史数据进行聚类分析时，是依次考虑每个影响因素对电力负荷的影响，来对历史数据进行聚类分析。比如，假设存在影响因素A和影响因素B。现有的方法中，是首先考虑影响因素A对电力负荷的影响，将历史数据划分为多个大类，然后在每个大类下，继续考虑影响因素B对电力负荷的影响，继续进行分类。这样分类得到的历史数据的类别个数，与影响因素的个数成指数关系。这在历史数据较少的情况下，最终分类得到的每一类历史数据的数据量较少，不利于对电力负荷的预测模型进行训练，最终训练得到的预测模型精度不高，预测的电力负荷不准确。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术实施方式提供了一种电力负荷预测方法、电子设备、电子装置及计算机可读存储介质，可以提高电力负荷预测的精度。
[0006]本专利技术一方面提供了一种电力负荷预测方法，所述方法包括：
[0007]在各个历史日的因素集合中，查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合，并将所述目标因素集合所在的历史日作为相似历史日，其中，任一天的因素集合包括各个负荷影响因素在该天的数据；
[0008]将所述相似历史日的负荷数据和所述待预测日的在预测时间点之前的负荷数据作为原始负荷序列，并分解所述原始负荷序列，得到多个负荷子序列；及
[0009]基于所述负荷子序列，以及与所述负荷子序列处于同一时间点的所述负荷影响因素的数据，预测所述待预测日的在所述预测时间点之后的电力负荷。
[0010]本专利技术另一方面还提供了一种电子装置，所述电子装置包括：
[0011]相似历史日确定模块，用于在各个历史日的因素集合中，查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合，并将所述目标因素集合所在的历史日作为相似历史
日，其中，任一日的因素集合包括各个负荷影响因素在该日的数据；
[0012]序列分解模块，用于将所述相似历史日的负荷数据和所述待预测日的在预测时间点之前的负荷数据作为原始负荷序列，并分解所述原始负荷序列，得到多个负荷子序列；及
[0013]预测模块，用于基于所述负荷子序列，以及与所述负荷子序列处于同一时间点的所述负荷影响因素的数据，预测所述待预测日的在所述预测时间点之后的负荷数据。
[0014]本专利技术另一方面还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上所述的方法。
[0015]本专利技术另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的方法。
[0016]在本申请的一些实施例中，将各个负荷影响因素在一天的数据作为因素集合，通过在历史日的因素集合中查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合，来确定相似历史日，这种分类方法将各个负荷影响因素作为整体，考虑所有负荷影响因素整体对电力负荷的影响，无需依次考虑各个负荷影响因素对电力负荷的影响，可以减少划分的类别。这在历史数据较少的情况下，可以保证与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合满足预测所需的数据量，提高预测准确性。
附图说明
[0017]通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中：
[0018]图1示出了本申请的一个实施例提供的电力负荷预测方法的流程示意图；
[0019]图2示出了本申请的一个实施例提供的电子装置的模块示意图；
[0020]图3示出了本申请的一个实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0021]为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施方式中的附图，对本专利技术实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本专利技术一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本专利技术中的实施方式，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]请参阅图1，为本申请的一个实施例提供的电力负荷预测方法的流程示意图。电力负荷预测方法可应用于对电力系统进行调度控制的电子设备中。电子设备包括但不限于电脑、控制器、服务器等。电力负荷预测方法包括如下步骤：
[0023]步骤S11，在各个历史日的因素集合中，查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合，并将目标因素集合所在的历史日作为相似历史日，其中，任一天的因素集合包括各个负荷影响因素在该天的数据。
[0024]在本实施例中，负荷影响因素包括温度、湿度、相对气压、风速、降水量、辐射强度、节假日、季节。负荷影响因素的变化，会对电力负荷产生影响。比如，温度的升高或降低，会增加人们对降温设备或升温设备的使用需求量，从而导致电力负荷的增加；光照强度的变
化会影响人们对照明设备的使用需求量，从而对电力负荷产生影响；降水量、湿度、相对气压和风速的变化会影响人们的活动频率，从而对电力负荷产生影响。
[0025]可以理解的是，负荷影响因素可以根据实际情况进行选择，上述所列举的负荷影响因素并不构成对本申请的限制。本申请以负荷影响因素包括温度、湿度、相对气压、风速、降水量、辐射强度、节假日、季节为例进行说明。
[0026]在一些实施例中，在上述负荷影响因素中，对于具体的某一天来说，节假日和季节可以是一个确定的值，即该天是否为节假日以及该天所在的季节，但温度、湿度、相对气压、风速、降水量、辐射强度在一天当中可以是不断变化的。鉴于此，针对数据在一天当中不断变换的负荷影响因素，可以在每天每间隔预设时段(比如15分钟)获取一次负荷影响因素的数据，然后对每天的数据求平均，并将得到的平均值作为负荷影响因素在该天的数据。
[0027]此处，需要说明的是，对于每个历史日来说，由于这些历史日已经过去，负荷影响因素的数据可以是已知的。但对于预测日来说，可能预测日当天还未完全过去，使得负荷影响因素在预测日当天未来时间段本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：在各个历史日的因素集合中，查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合，并将所述目标因素集合所在的历史日作为相似历史日，其中，任一天的因素集合包括各个负荷影响因素在该天的数据；将所述相似历史日的负荷数据和所述待预测日的在预测时间点之前的负荷数据作为原始负荷序列，并分解所述原始负荷序列，得到多个负荷子序列；及基于所述负荷子序列，以及与所述负荷子序列处于同一时间点的所述负荷影响因素的数据，预测所述待预测日的在所述预测时间点之后的电力负荷。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合之前，所述方法还包括：对所述历史日的因素集合进行聚类分析，以将所述历史日的因素集合划分为多个因素集合类；所述在各个历史日的因素集合中，查找与待预测日的因素集合属于同一类别的目标因素集合，包括：在所述多个因素集合类中，确定所述待预测日的因素集合所属的目标因素集合类，并将所述目标因素集合类中的因素集合作为所述目标因素集合。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述历史日的因素集合进行聚类分析，包括：在所述历史日的因素集合中，随机选择多个所述因素集合分别作为聚类中心；对于未作为所述聚类中心的因素集合，根据该些因素集合到各个所述聚类中心的欧式距离，来对所述历史日的因素集合进行聚类分析。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述多个因素集合类中，确定所述待预测日的因素集合所属的目标因素集合类，包括：分别计算所述待预测日的因素集合与各个所述因素集合类之间的欧式距离，并将与所述待预测日的因素集合具有最小欧式距离的因素集合类，作为所述待预测日的因素集合所属的目标因素集合类。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分解所述原始负荷序列后，所述方法还包括：将每个所述负荷子序列分别与所述原始负荷序列进行相关性计算，得到各个所述负荷子序列与所述原始负荷序列之间的相关系数；剔除与所述原始负荷序列的相关系数小于相关系数阈值的无...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤效平，孙长春，王磊，李佳瑞，黄晓凡，朱红达，王兹尧，
申请(专利权)人：北京华电力拓能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：