【技术实现步骤摘要】
综合能源检测配电方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及配电网
，尤其涉及一种综合能源检测配电方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]用电量是一种计量数据，对这种计量数据进行预测以及规律分析是建设、规划电网的基础，同时也是管理电力需求的有效方式。用电量预测是电力系统负荷的预测，其是电力系统规划、运行与控制的基础。用电量由于其社会属性，与社会、经济、政治、气象等因素有着复杂的关系。一方面，用电量按照一定的趋势有规律地发展变化；另一方面，用电量受到众多因素的影响，随时都可能发生波动。
[0003]现有的电力需求预测方法有基于多元线性回归进行用电量预测、基于时间序列进行用电量预测、基于灰色系统模型进行用电量预测等方法，但是现有的方法要么对数据时序规律性要求较高、泛化能力不强、受最初值影响较大等缺陷，容易导致最终预测结果不准。
[0004]此外，现有的电力需求预测往往只停留在电力需求预测方面，并不进一步展开研究，也即，无法针对所预测的电力需求，进行相应的配电。
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种综合能源检测配电方法，其特征在于，所述综合能源检测配电方法包括：获取用户实际用电量，从所述用户实际用电量中提取多个用户用电特征；根据所述多个用户用电特征，按照预设的聚类算法对所述用户用电特征进行聚类，确定所述多个用户用电特征对应的多个用电类型；根据所述多个用户用电特征，通过与所述多个用电类型对应的用电需求预测模型进行用电需求预测，确定与所述多个用电类型对应的用电需求；基于所述用电需求，根据配电网的综合能源电量，以及与所述用电需求对应的电价进行配电。2.根据权利要求1所述的综合能源检测配电方法，其特征在于，所述根据所述多个用户用电特征，按照预设的聚类算法对所述用户用电特征进行聚类，确定所述多个用户用电特征对应的多个用电类型包括：根据所述多个用户用电特征，将所述多个用户用电特征投影至预设空间，构建多条用电曲线；确定所述多条用电曲线的曲线空间距离，根据所述曲线空间距离确定所述多个用户用电特征对应的用电规律相似度，按照所述用电规律相似度的排序结果，构建用电聚类树；为所述用电聚类树中每个节点设置权重初值，并且为相邻节点设置连接权重值，根据所述权重初值和所述连接权重值，调整所述用电聚类树的半径值，直至符合预设条件，确定所述多个用户用电特征对应的多个用电类型。3.根据权利要求1所述的综合能源检测配电方法，其特征在于，所述根据所述多个用户用电特征，通过与所述多个用电类型对应的用电需求预测模型进行用电需求预测，确定与所述多个用电类型对应的用电需求包括：根据所述多个用户用电特征，以及所述用电需求预测模型的随机初始化的状态特征值确定第一输出值，其中，所述第一输出值用于指示所述多个用户用电特征被记忆或者遗忘的程度；将所述第一输出值与所述多个用户用电特征进行向量拼接，并通过所述用电需求预测模型对应的第一激活函数将向量拼接结果缩放至预设阈值范围；基于所述向量拼接结果，以及所述用电需求预测模型各层的权重向量值，并通过所述用电需求预测模型对应的第二激活函数，确定与所述多个用电类型对应的用电需求。4.根据权利要求3所述的综合能源检测配电方法，其特征在于，所述综合能源检测配电方法还包括：优化所述用电需求预测模型各层的权重向量值，包括：初始化所述权重向量值的当前位置，以及所述权重向量值对应的初始最优值；根据多个所述权重向量值的当前位置、多个所述初始最优值，以及预设的惯性权重、与多个所述权重向量值对应的第一影响因子和第二影响因子，通过迭代更新算法更新所述权重向量值的位置信息和所述权重向量值对应的最优值，直至满足预设迭代更新条件，确定优化后所述用电需求预测模型各层的权重向量值。5.根据权利要求4所述的综合能源检测配电方法，其特征在于，所述通过迭代更新算法更新所述权重向量值的位置信息和所述权重向量值对应的最优值包括：按照如下公式更新所述权重向量值的位置信息和所述权重向量值对应的最优值：
，其中，B
j
(t+1)表示迭代次数为t+1时，第j个权重向量值的最优值，表示第一影响因子，T
...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐杰，毛倩倩，杨跃平，林雯瑜，卓璐姗，杨建立，沈华胄，许巍，王学思，严若婧，梁玉洁，倪云珂，洪洲，吕天光，王康元，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，
类型：发明
国别省市：
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