【技术实现步骤摘要】
基于企业用电数据的企业用电预测方法
[0001]本专利技术涉及企业用电能耗
,尤其是指基于企业用电数据的企业用电预测方法。
技术介绍
[0002]为更好地管理和调度企业的用电量,通常需要对企业在未来的用电量进行预测。
[0003]传统的企业用电量的预测方法,大多是采用某种算法模型对历史同期的整体用电量进行数据分析,计算出一个预测周期内可能的用电量。然而,单个算法模型往往都有具有局限性,存在精准度较低或对某些特征量的关联度不强,导致最终的企业用电量预测误差较大,不能准确预测企业未来的用电成本导致企业的生产经营蒙受损失。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是克服现有技术中的对企业用电量预测误差较大,不能准确预测企业未来的用电成本导致企业的生产经营蒙受损失的缺陷,提供一种基于企业用电数据的企业用电预测方法。
[0005]本专利技术的目的是通过下述技术方案予以实现:基于企业用电数据的企业用电预测方法,包括以下步骤:步骤1,获取企业用电数据;步骤2,对企业用电数据进行挖掘分析,寻找企业用电的多维数据特征;步骤3,将多维数据特征分别输入至时序模型,时序模型包括Prophet模型和LSTNet模型,将企业用电量作为Prophet模型和LSTNet模型输出结果,对Prophet模型和LSTNet模型进行训练,寻找多维数据特征与企业用电量之间的依赖关系,直到设定的迭代次数完成,得到训练完成的Prophet模型和LSTNet模型;步骤4,将多维数据特征输入至Prophet模型和LSTNet模 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于企业用电数据的企业用电预测方法,其特征是,包括以下步骤:步骤1,获取企业用电数据;步骤2,对企业用电数据进行挖掘分析,寻找企业用电的多维数据特征;步骤3,将多维数据特征分别输入至时序模型,时序模型包括Prophet模型和LSTNet模型,将企业用电量作为Prophet模型和LSTNet模型输出结果,对Prophet模型和LSTNet模型进行训练,寻找多维数据特征与企业用电量之间的依赖关系,直到设定的迭代次数完成,得到训练完成的Prophet模型和LSTNet模型;步骤4,将多维数据特征输入至Prophet模型和LSTNet模型,得出Prophet模型和LSTNet模型的企业用电量预测结果,将Prophet模型和LSTNet模型的企业用电量预测结果得出最终企业用电量预测值:S=α
·
S
P
+β
·
S
L
其中,S为最终企业用电量预测值,S
P
为Prophet模型的企业用电量预测,S
L
为LSTNet模型的企业用电量预测,α为Prophet模型的权重值,β为LSTNet模型的权重值,α+β=1;步骤5,根据最终企业用电量预测值结合用电量对应的用电单价,得出最终的企业用电成本。2.根据权利要求1所述的基于企业用电数据的企业用电预测方法,其特征是,所述步骤4中,所述的α与β为动态变化值:其中,t为模型优化的次数,n
‑
1为模型优化的次数的最大值;所述的步骤1中获取企业用电数据为动态更新的企业用电数据,每次模型优化通过更新的企业用电数据完成。3.根据权利要求2所述的基于企业用电数据的企业用电预测方法,其特征是,所述的β=log
n
(t+1)为拟合得出,具体为在每一次单独的模型优化时,系统首先设置α与β的初始值,通过调整若干次α与β的值获取若干个模型输出结果,将模型输出结果与实际用电值结果进行比较,选取与实际用电值结果最为接近的α与β的值最为该次模型优化的权重值结果;对于所有模型优化的结果,以模型优化的次数t作为横坐标,LSTNet模型的权重值β作为纵坐标构建拟合曲线,拟合曲线的近似函数即为β=log
n
(t+1)。4.根据权利要求1所述的基于企业用电数据的企业用电预测方法,其特征是,所述的步骤3为将多维数据特征分别输入至时序模型,时序模型包括Prophet模型、LSTNet模型和ARIMA模型,将企业用电量作为Prophet模型、LSTNet模型和ARIMA模型输出结果,对Prophet模型、LSTNet模型和ARIMA模型进行训练,寻找多维数据特征与企业用电量之间的依赖关系,直到设定的迭代次数完成,得到训练完成的Prophet模型、LSTNet模型和ARIMA模型;所述的步骤4为将多维数据特征输入至Prophet模型、LSTNet模型和ARIMA模型,得出Prophet模型、LSTNet模型和ARIMA模型的企业用电量预测结果,将Prophet模型、LSTNet模型和ARIMA模型的企业用电量预测结果得出最终企业用电量预测值:S=α
·
S
P
+β
·
S
L
+γ
·
S
A
其中,S为最终企业用电量预测值,S
P
为Prophet模型的企业用电量预测,S
L
为LSTNet模型的企业用电量预测,S
A
为ARIMA模型的企业用电预测,α为Prop...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡若云,何明峰,孙钢,王珂,吴朝阳,江硕,谢赢朋,蒋欣利,蒋红彪,贾旭敏,陈梦绮,苏海智,周成志,舒贤健,胡致航,
申请(专利权)人:国网浙江省电力有限公司,
类型:发明
国别省市:
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