一种基于三维因子的售电量分析方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能决策领域，揭露一种基于三维因子的售电量分析方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法包括：对历史售电量进行数据预处理，得到预处理售电量，对预处理售电量进行频率模态分解，得到低频售电量与高频售电量；对低频售电量进行增长趋势分析，得到增长分析电量，对低频售电量进行季节趋势分析，得到季节分析电量，对低频售电量进行假日趋势分析，得到假日分析电量；对低频售电量的进行低频售电量分析，得到低频分析结果；计算高频售电量的更新电量与重置电量，对高频售电量的进行高频售电量分析，得到高频分析结果；根据低频分析结果与高频分析结果，计算历史售电量的售电量分析结果。本发明专利技术可以降低售电量分析的局限性。局限性。局限性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于三维因子的售电量分析方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及智能决策领域，尤其涉及一种基于三维因子的售电量分析方法、装置、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]基于三维因子的售电量分析是指基于历史售电量数据实现对未来售电量数据预测的过程，用于为售电量的管理提供有效的参考。
[0003]目前，售电量通常受到用户用电行为、负荷变化、季节变化、节假日等多种因素的叠加影响，从而导致其时间序列呈现出不平稳的变化趋势，常用的预测模型如支持向量机、随机森林算法和神经网络等没有实现数据的细化分解，预测效果欠佳，同时售电量时间序列中包含线性和非线性时序的成分，单一的预测方法不能很好地对各成分进行分析预测，在展现时间序列的复合特征方面存在很多不足；对于售电量分析所提出的门控循环单元（gated recurrent unit, GRU），对高频售电量序列预测较准确，但是对于节假日等影响因素预测的效果和便捷性方面有所欠缺。因此，由于对售电量分析的方法较为单一，导致售电量分析有较多局限性。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于三维因子的售电量分析方法、装置、电子设备以及存储介质，可以扩展对售电量分析的方法，降低售电量分析的局限性。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种基于三维因子的售电量分析方法，包括：获取历史售电量，对所述历史售电量进行数据预处理，得到预处理售电量，对所述预处理售电量进行频率模态分解，得到低频售电量与高频售电量；对所述低频售电量进行增长趋势分析，得到增长分析电量，对所述低频售电量进行季节趋势分析，得到季节分析电量，对所述低频售电量进行假日趋势分析，得到假日分析电量；基于所述增长分析电量、所述季节分析电量与所述假日分析电量，对所述低频售电量的进行低频售电量分析，得到低频分析结果；计算所述高频售电量的更新电量与重置电量，根据所述更新电量与所述重置电量，对所述高频售电量的进行高频售电量分析，得到高频分析结果；根据所述低频分析结果与所述高频分析结果，计算所述历史售电量的售电量分析结果。
[0006]在第一方面的一种可能实现方式中，所述对所述低频售电量进行增长趋势分析，得到增长分析电量，包括：识别所述低频售电量的突变时间戳；基于所述突变时间戳，利用下述公式计算所述低频售电量的增长指标向量：
其中，表示所述低频售电量的增长指标向量，表示所述突变时间戳，表示所述低频售电量的时间；根据所述增长指标向量，利用下述公式计算所述增长分析电量：其中，表示所述增长分析电量，表示所述低频售电量的增长指标向量，表示常数参数，表示售电量随时间变化的增长率，表示历史售电量的趋势中突变点处增长率的变化值，表示偏移参数，表示用于保持函数连续的参数向量，表示历史售电量中的单日最大售电量。
[0007]在第一方面的一种可能实现方式中，所述对所述低频售电量进行季节趋势分析，得到季节分析电量，包括：利用下述公式构建所述低频售电量的季节周期：其中，表示所述季节周期，表示时间序列的周期长度，表示傅里叶变换的阶数，表示时间；根据所述季节周期，利用下述公式计算所述季节分析电量：其中，表示所述季节分析电量，表示所述季节周期，表示时间序列的周期长度，=[, ,
…
,, ]，、表示需要估计的参量，表示时间，表示期望在函数模型中使用周期的个数。
[0008]在第一方面的一种可能实现方式中，所述对所述低频售电量进行假日趋势分析，得到假日分析电量，包括：利用下述公式构建所述低频售电量的节假日二值：利用下述公式构建所述低频售电量的节假日二值：其中，表示所述低频售电量的节假日二值，表示节假的影响，符合正态分布, 并且指标受节假日强度指标的影响，数值的大小与节假日对售电量的影响成正比，为假期窗口中包含的时间，若属于假期，M表示假期的数量，则, 否则l，表示时间；
基于所述节假日二值，利用下述公式计算所述假日分析电量：其中，表示所述假日分析电量，表示节假的影响，表示时间，为假期窗口中包含的时间，M表示假期的数量，表示所述低频售电量的节假日二值。
[0009]在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述增长分析电量、所述季节分析电量与所述假日分析电量，对所述低频售电量进行低频售电量分析，得到低频分析结果，包括：确定所述低频售电量的分析误差值；根据所述分析误差值、所述增长分析电量、所述季节分析电量与所述假日分析电量，利用下述公式计算所述低频分析结果：其中，表示所述低频分析结果，表示所述增长分析电量，表示所述季节分析电量，表示所述假日分析电量，表示所述分析误差值，t表示时间。
[0010]在第一方面的一种可能实现方式中，所述计算所述高频售电量的更新电量与重置电量，包括：利用下述公式计算所述更新电量：其中，表示所述更新电量，t表示时间，表示激活函数，表示所述高频售电量，与表示模型的参数矩阵，表示历史隐藏层状态；利用下述公式计算所述重置电量：其中，表示所述重置电量，表示所述高频售电量，与表示模型的参数矩阵，表示历史隐藏层状态，t表示时间，表示激活函数。
[0011]在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述更新电量与所述重置电量，对所述高频售电量的进行高频售电量分析，得到高频分析结果，包括：利用下述公式对所述重置电量进行汇总处理，得到汇总电量：其中，表示所述汇总电量，表示所述重置电量，表示所述高频售电量，与表示模型的参数矩阵，表示历史隐藏层状态，t表示时间；根据所述与所述更新电量，利用下述公式计算所述高频分析结果：其中，表示所述高频分析结果，表示所述汇总电量，表示所述更新电量，表示历史隐藏层状态，t表示时间。
[0012]第二方面，本专利技术提供了一种基于三维因子的售电量分析装置，所述装置包括：电量模态分解模块，用于获取历史售电量，对所述历史售电量进行数据预处理，得到预处理售电量，对所述预处理售电量进行频率模态分解，得到低频售电量与高频售电量；电量趋势分析模块，用于对所述低频售电量进行增长趋势分析，得到增长分析电量，对所述低频售电量进行季节趋势分析，得到季节分析电量，对所述低频售电量进行假日趋势分析，得到假日分析电量；低频电量分析模块，用于基于所述增长分析电量、所述季节分析电量与所述假日分析电量，对所述低频售电量的进行低频售电量分析，得到低频分析结果；高频电量分析模块，用于计算所述高频售电量的更新电量与重置电量，根据所述更新电量与所述重置电量，对所述高频售电量的进行高频售电量分析，得到高频分析结果；分析结果计算模块，用于根据所述低频分析结果与所述高频分析结果，计算所述历史售电量的售电量分析结果。
[0013]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，以使所述至少一个处理器能够执行如上述第一方面中任意一项所述的基于三维因子的售电量分析方法。
[0014]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维因子的售电量分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史售电量，对所述历史售电量进行数据预处理，得到预处理售电量，对所述预处理售电量进行频率模态分解，得到低频售电量与高频售电量；对所述低频售电量进行增长趋势分析，得到增长分析电量，对所述低频售电量进行季节趋势分析，得到季节分析电量，对所述低频售电量进行假日趋势分析，得到假日分析电量；基于所述增长分析电量、所述季节分析电量与所述假日分析电量，对所述低频售电量的进行低频售电量分析，得到低频分析结果；计算所述高频售电量的更新电量与重置电量，根据所述更新电量与所述重置电量，对所述高频售电量的进行高频售电量分析，得到高频分析结果；根据所述低频分析结果与所述高频分析结果，计算所述历史售电量的售电量分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述低频售电量进行增长趋势分析，得到增长分析电量，包括：识别所述低频售电量的突变时间戳；基于所述突变时间戳，利用下述公式计算所述低频售电量的增长指标向量：其中，表示所述低频售电量的增长指标向量，表示所述突变时间戳，表示所述低频售电量的时间；根据所述增长指标向量，利用下述公式计算所述增长分析电量：其中，表示所述增长分析电量，表示所述低频售电量的增长指标向量，表示常数参数，表示售电量随时间变化的增长率，表示历史售电量的趋势中突变点处增长率的变化值，表示偏移参数，表示用于保持函数连续的参数向量，表示历史售电量中的单日最大售电量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述低频售电量进行季节趋势分析，得到季节分析电量，包括：利用下述公式构建所述低频售电量的季节周期：其中，表示所述季节周期，表示时间序列的周期长度，表示傅里叶变换的阶数，表示时间；根据所述季节周期，利用下述公式计算所述季节分析电量：
其中，表示所述季节分析电量，表示所述季节周期，表示时间序列的周期长度，=[, ,
…
,, ]，、表示需要估计的参量，表示时间，表示期望在函数模型中使用周期的个数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述低频售电量进行假日趋势分析，得到假日分析电量，包括：利用下述公式构建所述低频售电量的节假日二值：利用下述公式构建所述低频售电量的节假日二值：其中，表示所述低频售电量的节假日二值，表示节假的影响，符合正态分布, 并且指标受节假日强度指标的影响，数值的大小与节假日对售电量的影响成正比，为假期窗口中包含的时间，若属于假期，M表示假期的数量，则, 否则l，表示时间；基于所述节假日二值，利用下述公式计算所述假日分析电量：其中，表示所述假日分析电量，表示节假的影响，表示时间，为假期窗口中包含的时间，M表示假期的数量，表示所述低频售电量的节假日二值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述增长分析电量、所述季节分析电量与所述假日分析电量，对...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜双育，姜磊，王利鑫，
申请(专利权)人：佰聆数据股份有限公司，
类型：发明
国别省市：