一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法及系统，涉及计算机应用领域，所述方法包括：通过根据目标区域的智能电表用户信息，组建目标用户集，其中包括多个目标用户；采集得到多个目标智能电表数据；聚类分析得到聚类分析结果，其中包括多个用电模式；提取任意一个用电模式并作为目标用电模式；分析目标用电模式的目标用电特征集，并生成实时用电量预测结果；根据实时用电量预测结果对目标区域进行配电管理。解决了现有技术中在基于用电量预测进行配电调度管理时，存在忽略目标区域中用电基本单元差异性，导致用电量预测准确性不高问题。达到了提高用电量预测结果准确性，并提高用电符合预测管理高效性、可靠性的效果。靠性的效果。靠性的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机应用领域，尤其涉及一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法及系统。

技术介绍

[0002]电能消费预测是行业和能源部门宏观规划的重要环节，准确预测电力负荷对电网管理和电力调度至关重要。现有技术中进行区域用电量预测，即电能消费预测时，通常直接以区域为单位进行用电量预测，存在忽略目标区域中用电基本单元差异性，进而导致用电量预测准确性不高，最终影响配电管理质量的技术问题。随着21世纪智能电网的发展，越来越多家庭开始安装建设智能电表，由此便能收集到以中小型企业或家庭为单位的用电数据。区域中居民、各类企业等作为区域用电的基本单元，其用电负荷预测对区域用电负荷预测非常重要。因此，基于居民和中小型企业用电负荷预测进行区域用电预测，同时考虑实时温度、时刻、节假日、历史负荷等因素对用电量预测结果的影响，对于提高用电量预测准确性，进一步提高区域配电管理质量等具有重要意义。
[0003]然而，现有技术中在基于用电量预测进行配电调度管理时，通过对目标区域用电量分析实现区域的用电量预测，存在忽略目标区域中用电基本单元差异性，进而导致用电量预测准确性不高，最终影响配电管理质量的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法及系统，用以解决现有技术中在基于用电量预测进行配电调度管理时，通过对目标区域用电量分析实现区域的用电量预测，存在忽略目标区域中用电基本单元差异性，进而导致用电量预测准确性不高，最终影响配电管理质量的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法及系统。
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法，所述方法通过一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理系统实现，其中，所述方法包括：通过根据目标区域的智能电表用户信息，组建目标用户集，其中，所述目标用户集包括多个目标用户；对所述多个目标用户的智能电表数据进行采集，得到多个目标智能电表数据；对所述多个目标智能电表数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，其中，所述聚类分析结果包括多个用电模式；提取所述多个用电模式中任意一个用电模式，并作为目标用电模式；分析获得所述目标用电模式的目标用电特征集，并根据所述目标用电特征集生成实时用电量预测结果；根据所述实时用电量预测结果对所述目标区域进行配电管理。
[0007]第二方面，本专利技术还提供了一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理系统，用于执行如第一方面所述的一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法，其中，所述系统包括：用户组建模块，所述用户组建模块用于根据目标区域的智能电表用户信息，组建目
标用户集，其中，所述目标用户集包括多个目标用户；数据采集模块，所述数据采集模块用于对所述多个目标用户的智能电表数据进行采集，得到多个目标智能电表数据；聚类分析模块，所述聚类分析模块用于对所述多个目标智能电表数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，其中，所述聚类分析结果包括多个用电模式；模式获得模块，所述模式获得模块用于提取所述多个用电模式中任意一个用电模式，并作为目标用电模式；实时预测模块，所述实时预测模块用于分析获得所述目标用电模式的目标用电特征集，并根据所述目标用电特征集生成实时用电量预测结果；管理执行模块，所述管理执行模块用于根据所述实时用电量预测结果对所述目标区域进行配电管理。
[0008]本专利技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过根据目标区域的智能电表用户信息，组建目标用户集，其中，所述目标用户集包括多个目标用户；对所述多个目标用户的智能电表数据进行采集，得到多个目标智能电表数据；对所述多个目标智能电表数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，其中，所述聚类分析结果包括多个用电模式；提取所述多个用电模式中任意一个用电模式，并作为目标用电模式；分析获得所述目标用电模式的目标用电特征集，并根据所述目标用电特征集生成实时用电量预测结果；根据所述实时用电量预测结果对所述目标区域进行配电管理。通过采集目标区域中各个目标用户的智能电表数据，进而分析并将目标用户的用电情况进行聚类，最终通过对聚类得到的用电模式进行分析计算，实现了对目标区域的用电量进行预测的技术目标，达到了提高目标区域实时用电量预测结果准确性，并提高用电符合预测管理高效性、可靠性的技术效果。
[0009]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0011]图1为本专利技术一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法的流程示意图；图2为本专利技术一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法中对实时用电量预测结果进行一次调整的流程示意图；图3为本专利技术一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法中对实时用电量预测结果进行二次调整的流程示意图；图4为本专利技术一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法中得到多个用电模式的流程示意图；图5为本专利技术一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理系统的结构示意图。
[0012]附图标记说明：用户组建模块M100，数据采集模块M200，聚类分析模块M300，模式获得模块M400，实时预测模块M500，管理执行模块M600。
具体实施方式
[0013]本专利技术通过提供一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法及系统，解决了现有技术中在基于用电量预测进行配电调度管理时，通过对目标区域用电量分析实现区域的用电量预测，存在忽略目标区域中用电基本单元差异性，进而导致用电量预测准确性不高，最终影响配电管理质量的技术问题。通过采集目标区域中各个目标用户的智能电表数据，进而分析并将目标用户的用电情况进行聚类，最终通过对聚类得到的用电模式进行分析计算，实现了对目标区域的用电量进行预测的技术目标，达到了提高目标区域实时用电量预测结果准确性，并提高用电符合预测管理高效性、可靠性的技术效果。
[0014]本专利技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0015]下面，将参考附图对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是本专利技术的全部实施例，应理解，本专利技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部。
[0016]实施例一请参阅附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电表通信模块的用电负荷预测管理方法，其特征在于，包括：根据目标区域的智能电表用户信息，组建目标用户集，其中，所述目标用户集包括多个目标用户；对所述多个目标用户的智能电表数据进行采集，得到多个目标智能电表数据；对所述多个目标智能电表数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，其中，所述聚类分析结果包括多个用电模式；提取所述多个用电模式中任意一个用电模式，并作为目标用电模式；分析获得所述目标用电模式的目标用电特征集，并根据所述目标用电特征集生成实时用电量预测结果；根据所述实时用电量预测结果对所述目标区域进行配电管理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分析获得所述目标用电模式的目标用电特征集，并根据所述目标用电特征集生成实时用电量预测结果之后，还包括：采集所述目标用电模式的智能电表用户，并组建用户集；提取所述用户集中任意一个用户，并对所述任意一个用户进行实时用电量监测，得到实时用电量监测结果；根据所述实时用电量监测结果，得到实时用电量数据，其中，所述实时用电量数据是指具有时间标识的用电量；结合所述实时用电量数据与所述实时用电量预测结果，计算获得预测偏差值；判断所述预测偏差值是否符合预设偏差阈值；若所述预测偏差值符合所述预设偏差阈值，根据所述预测偏差值对所述实时用电量预测结果进行一次调整。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：基于大数据组建用电量人为影响因素集，其中，所述用电量人为影响因素集包括多个人为影响因素；基于大数据组建用电量自然影响因素集，其中，所述用电量自然影响因素集包括多个自然影响因素；基于大数据组建用电量其他影响因素集，其中，所述用电量人为影响因素集包括多个其他影响因素；根据所述多个人为影响因素、多个自然影响因素、多个其他影响因素，组建用电量影响因素集；基于所述用电量影响因素集中各用电量影响因素，对所述实时用电量预测结果进行二次调整。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个目标智能电表数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，其中，所述聚类分析结果包括多个用电模式，包括：对所述多个目标智能电表数据中各目标智能电表数据依次进行分析，得到多个用电特征；根据所述多个目标智能电表数据与所述多个用电特征之间的映射关系，构建电表
‑
特征列表；基于所述电表
‑
特征列表进行特征聚类，得到多个电表类别；
对所述多个电表类别中各电表类别进行用电规律分析，得到所述多个用电模式。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述多个目标智能电表数据中各目标智能电表数据依次进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文丹，齐益虎，陈文武，孙建，孙娇娇，
申请(专利权)人：浙江万胜智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：