【技术实现步骤摘要】
一种工业区的用电负荷预测方法以及系统
[0001]本专利技术涉及云边协同
,尤其涉及一种工业区的用电负荷预测方法以及系统。
技术介绍
[0002]工业区的用电负荷过大或者过小等对电网用电的供需平衡和用电安全等都会产生很多不利的因素。因此,如何精确地预测出未来一段时间工业区的用电负荷,以便根据预测结果及时调整工业区的用电负荷,避免出现用电负荷过大或者过小成为当前亟待解决的技术问题,目前传统的方式主要是采用人工或人机结合的方式进行预测,其预测效率和准确性都比较差,且通常只能实现总体区域预测,无法对单个用电工厂进行预测。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种工业区的用电负荷预测方法、装置、设备及存储介质,旨在解决现有技术中难以精确地预测出未来一段时间工业区的用电负荷,以便根据预测结果及时调整工业区的用电负荷,避免出现用电负荷过大或者过小。
[0005]为实现上述目的,本专利技术提供一种工业区的用电负荷预测方法,所述工业区的用电负荷预测方法应用于N个边缘计算终端,其中N为大于1的整数;
[0006]所述工业区的用电负荷预测方法包括以下步骤:
[0007]获取用电工厂的休假安排信息、用电工厂的历史用电负荷以及气象预报数据;
[0008]建立用电工厂的用电负荷预测模型,并根据所述用电工厂的休假安排信息、用电工厂的历史用电负荷以及气象预报数据,对所述用电负荷预 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工业区的用电负荷预测方法,其特征在于,所述工业区的用电负荷预测方法应用于N个边缘计算终端,其中N为大于1的整数;所述工业区的用电负荷预测方法包括以下步骤:获取用电工厂的休假安排信息、用电工厂的历史用电负荷以及气象预报数据;建立用电工厂的用电负荷预测模型,并根据所述用电工厂的休假安排信息、用电工厂的历史用电负荷以及气象预报数据,对所述用电负荷预测模型进行参数更新;重复上述操作,直到所述用电工厂的用电负荷预测模型到达预设用电工厂的用电负荷预测精度要求,并通过满足预设用电工厂的用电负荷预测精度要求的用电工厂的用电负荷预测模型,预测出所述用电工厂的未来用电负荷。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用电工厂的休假安排信息、用电工厂的历史用电负荷以及气象预报数据,对所述用电负荷预测模型进行参数更新,包括:将用电工厂的休假安排信息、用电工厂的历史用电负荷以及气象预报数据输入至所述用电工厂的用电负荷预测模型得到期望用电工厂的用电负荷预测结果,并根据所述期望用电工厂的用电负荷预测结果和实际用电工厂的用电负荷预测结果,得到权值和阈值的估计值;对所述权值的估计值进行泰勒展开,并保留泰勒展开的线性项;根据所述泰勒展开的线性项,得到系统的误差函数,并对所述系统的误差函数进行非线性递归最小二乘跟踪,得到最小二乘跟踪后的权值和阈值。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述重复上述操作,直到所述用电工厂的用电负荷预测模型到达预设用电工厂的用电负荷预测精度要求,并通过所述满足预设用电工厂的用电负荷预测精度要求的用电工厂的用电负荷预测模型,预测出所述用电工厂的未来用电负荷之后,还包括:根据非均匀连续时间隐半马尔可夫模型,随机生成口令对所述预测出的用电工厂的未来用电负荷和所述用电工厂的用电负荷预测模型的满足预设精度要求的权值和阈值进行加密,得到初步加密的用电工厂的用电负荷预测向量;根据所述初步加密的用电工厂的用电负荷预测向量、随机生成口令以及所述口令随机对应的非均匀连续时间隐半马尔可夫模型的状态转移矩阵和初始状态转移概率向量,反向构造出对应的非均匀连续时间隐半马尔可夫模型;将所述反向构造出对应的非均匀连续时间隐半马尔可夫模型发送至云端服务器。4.一种工业区的用电负荷预测方法,其特征在于,所述工业区的用电负荷预测方法应用于云端服务器;所述工业区的用电负荷预测方法包括以下步骤:接收所述N个边缘计算终端发送的非均匀连续时间隐半马尔可夫模型,并进行解密得到初步加密的用电工厂的用电负荷预测向量;根据所述初步加密的用电工厂的用电负荷预测向量和随机生成口令还原得到所述预测出的用电工厂的未来用电负荷和所述用电工厂的用电负荷预测模型的满足预设精度要求的权值和阈值;根据所述预测出的用电工厂的未来用电负荷和所述用电...
【专利技术属性】
技术研发人员:林慧婕,刘永春,郑红娟,朱庆,顾琳琳,张卫国,蒋昕潼,万泽辰,陆震军,李化,俞航,杨平,邵云烽,邢思浩,方佳伟,
申请(专利权)人:国电南瑞科技股份有限公司南瑞集团有限公司国网电力科学研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:
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