一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统技术方案

本申请属于电力系统负荷预测技术领域，具体涉及一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统，包括：获取电力负荷历史数据；根据所获取的电力负荷历史数据，采用滑动时间窗口，构建电力负荷预测模型；基于所构建的电力负荷预测模型获取滑动时间窗口所在时刻的下一时刻的电力负荷预测值；捕获基于所述电力负荷预测模型进行预测时所输入的原始数据，判断基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的原始数据是否属于同一分布，实现电力负荷的预测；本申请针对负荷预测中因未考虑概念漂移而无法获得较好准确性的问题，通过检测已知的数据中是否存在的概念漂移现象，提高电力负荷预测的准确性和合理性。测的准确性和合理性。测的准确性和合理性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统


[0001]本申请属于电力系统负荷预测
，具体涉及一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]电力负荷预测是根据电力负荷的已知数据推测电力负荷的未来数值，为电网企业、电网使用者等经营决策者提供可靠的依据；因此，对电力负荷预测的准确性有着很高的要求。
[0004]据专利技术人了解，在现有的电力负荷预测的过程中，大多数都是被训练一次便被用来推测未来数值，实际上电力负荷数据会以流式数据的形式存在，电力负荷与其影响因素之间的映射关系会随着用户使用习惯以及电力设备状态的变化而波动，例如：当用电者的习惯发生变化或用电设备发生了故障等情况，预测模型的准确性就会降低；当电力负荷随时间的推移发生数据的改变，电力负荷预测模型就会随时间的推移而过时，这种现象被称为概念漂移，这是电力负荷预测过程中的一个难题。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，针对现有技术中负荷预测无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，包括：获取电力负荷历史数据；根据所获取的电力负荷历史数据，采用滑动时间窗口，构建电力负荷预测模型；基于所构建的电力负荷预测模型获取滑动时间窗口所在时刻的下一时刻的电力负荷预测值；捕获基于所述电力负荷预测模型进行预测时所输入的原始数据，实现电力负荷预测过程中的概念漂移检测；其中，在概念漂移检测的过程中，判断基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的基窗口中的原始数据是否属于同一分布，若是，则在电力负荷预测的过程中未发生概念漂移，继续使用已所构建的电力负荷预测模型进行电力负荷的预测；若否，则在电力负荷预测的过程中已发生概念漂移，需重新构建电力负荷预测模型进行电力负荷的预测。2.如权利要求1中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，在获取电力负荷历史数据后，对所获取的历史数据进行数据预处理；所述数据预处理包括缺失数据补全处理和归一化处理；所述缺失数据补全处理为利用平均相邻负载进行填充缺省处；所述归一化处理使用Min
‑
Max方法对已进行缺失数据补全处理后的数据集进行标准化，即，其中，为归一化处理后的数据，为原始数据，为最大的原始数据，为最小的原始数据。3.如权利要求1中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，基于所获取的电力负荷历史数据得到电力负荷历史数据集，在电力负荷历史数据集上采用滑动时间窗口，以时间窗口内的当前时刻和历史时刻的电力负荷值作为所构建的电力负荷预测模型的输入序列，以滑动时间窗口所在时刻的下一时刻的电力负荷值作为预测对象，通过输入电力负荷历史数据集中的训练集进行所构建的电力负荷预测模型的迭代优化，完成所构建的电力负荷预测模型的训练。4.如权利要求3中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，所述电力负荷预测模型采用长短期记忆网络；利用已训练好的长短期记忆网络预测模型对电力负荷历史数据集中的测试集进行预测，得到滑动时间窗口所在时刻的下一时刻的电力负荷预测值。5.如权利要求1中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，在判断基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的基窗口中的原始数据是否属于同一分布的过程中，采用K
‑
S检验，检验统计量D
n

【专利技术属性】
技术研发人员：聂秀山，林熙明，吕雪岭，刘新锋，袭肖明，刘兴波，
申请(专利权)人：水发数字产业山东有限公司，
类型：发明
国别省市：