用电负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用电负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质，属于用电负荷预测技术领域。所述方法包括：获取当前时刻的实际负荷；在数据库中查找与所述当前时刻对应的第一高斯混合分布数据，所述数据库中存储有预设周期内时刻与高斯混合分布数据的对应关系，所述高斯混合分布数据通过对不同周期中同一时刻的历史负荷数据拟合得到；在所述数据库中查找与下一时刻对应的第二高斯混合分布数据；根据所述实际负荷、所述第一高斯混合分布数据以及所述第二高斯混合分布数据预测所述下一时刻的用电负荷。的用电负荷。的用电负荷。

【技术实现步骤摘要】
用电负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及用电负荷预测
，特别涉及一种用电负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]用电负荷预测是售电公司主要业务的重要支撑依据。具体来说，售电公司的签约策略、报价策略、交易策略等重要业务模块均以用电负荷预测结果作为基础。
[0003]相关技术中在进行用电负荷预测时，采用周期性时间朴素预测法。即用上一时间周期中对应时刻的观测值作为预测值。例如，以一周为一个时间周期，当需要预测周一上午10点的用电负荷时，直接将上一周周一上午10点的实际用电负荷作为预测值。
[0004]采用这样的方式适用于用电负荷变化较为规律的场景。但是在一些用电负荷变化规律较低，或者用电负荷波动较大的场景里，这种方式的得到预测值误差较大，难以准确预测未来的用电负荷。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中用电负荷预测不准确的缺陷，提供一种用电负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质。
[0006]本专利技术是通过下述技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用电负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前时刻的实际负荷；在数据库中查找与所述当前时刻对应的第一高斯混合分布数据，所述数据库中存储有预设周期内时刻与高斯混合分布数据的对应关系，所述高斯混合分布数据通过对不同周期中同一时刻的历史负荷数据拟合得到；在所述数据库中查找与下一时刻对应的第二高斯混合分布数据；根据所述实际负荷、所述第一高斯混合分布数据以及所述第二高斯混合分布数据预测所述下一时刻的用电负荷。2.根据权利要求1所述的用电负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述实际负荷、所述第一高斯混合分布数据以及所述第二高斯混合分布数据预测所述下一时刻的用电负荷，包括：根据所述实际负荷和所述第一高斯混合分布数据确定所述当前时刻的标准分；根据所述标准分和所述第二高斯混合分布数据预测所述下一时刻的用电负荷。3.根据权利要求2所述的用电负荷预测方法，其特征在于，所述第一高斯混合分布数据包括高斯分布的个数，每个高斯分布的权重、均值和标准差；根据以下公式确定所述当前时刻的标准分矩阵：其中，k为高斯分布的个数，i为[0，k]之间的整数，为所述当前时刻的标准分矩阵，为与所述当前时刻对应的第i个高斯分布的标准分，为与所述当前时刻对应的第i个高斯分布的权重，为与所述当前时刻对应的第i个高斯分布的均值，为与所述当前时刻对应的第i个高斯分布的标准差。4.根据权利要求2所述的用电负荷预测方法，其特征在于，所述第二高斯混合分布数据包括高斯分布的个数，每个高斯分布的权重、均值和标准差；根据以下公式预测所述下一时刻的用电负荷：其中，k为高斯分布的个数，i为[0，k]之间的整数，P
t+1
为所述下一时刻的用电负荷，为历史周期中与下一时刻对应的第i个高斯分布的权重，为所述历史周期中与下一时刻对应的第i个高斯分布的均值，为所述历史周期中与下一时刻对应的第i个高斯分布的标准差。5.根据权利要求1所述的用电负荷预测方法，其特征在于，所述方法还包括：将历史监测时长按照预设时长划分为若干个预设周期，获取每一个所述预设周期内每一时刻对应的历史负荷数据；对同一所述时刻对应的历史负荷数据进行高斯混合分布拟合，并根据拟合结果提取与所述时刻对应的高斯混合分布数据；
存储所述时刻与所述高斯混合分布数据的对应关系，以形成所述数据库。6.一种用电负荷预测装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取当前时刻的实际负荷；第一查找模块，用于在数据库中查找与所述当前时刻对应的第一高斯混合分布数据，所述数据库中存储有预设周期内时刻与高斯混合分布数据的对应关系，所述高...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁鹏，陈晓华，吴炜坤，任浩雯，蔡宗霖，严晓，赵恩海，顾单飞，郝平超，宋佩，
申请(专利权)人：上海玫克生储能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：