一种电力负荷指标预测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及电力负荷预测技术领域，具体地说，涉及一种电力负荷指标预测方法、系统、设备及介质；首先将获取的电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据进行预处理；然后提取数据特征，调用长短记忆网络建立预测模型，并根据预测模型得到初步电力负荷预测值；最后根据从社交网络中获取的实时电力负荷舆情信息，校正初步电力负荷预测值，并可视化展示校正后的电力负荷预测值；实现了对电力负荷指标的全面高效预测，且预测分析更加准确快速。速。速。

【技术实现步骤摘要】
一种电力负荷指标预测方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及电力负荷预测
，具体地说，涉及一种电力负荷指标预测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]对电力负荷进行预测可以为决策和提前应对提供有力支撑。准确的电力负荷预测可以帮助电力系统管理者实现供需平衡。通过预测未来的电力负荷，电力公司可以调整发电计划和能源调度，以满足未来的用电需求，确保电力供应的稳定性和可靠性。
[0003]电力负荷预测为能源规划提供重要参考。根据电力负荷的预测结果，能源规划者可以决定新的发电设施建设、升级现有设施、引入可再生能源等策略，以满足未来的能源需求。电力负荷预测可以帮助用户和能源管理者制定有效的节能策略。通过了解未来的电力负荷情况，用户可以根据负荷高峰期调整能源使用行为，合理安排用电计划，降低能源成本和碳排放。准确的电力负荷预测对电力系统的基础设施规划至关重要。电力负荷预测可以帮助规划者确定未来的变电站、输电线路和配电设施等基础设施的需求，确保电力系统的扩展和升级与负荷增长保持同步。电力负荷预测对电力市场的运营和交易决策具有重要影响。市场参与者可以根据负荷预测结果制定电力交易策略，优化电力供应和交易，提高市场效率。
[0004]综上所述，准确的电力负荷预测对电力系统运营、能源规划、节能管理、基础设施规划和市场运营等方面都具有重要的意义。它能够提供决策支持，优化资源配置，促进可持续发展，同时提高电力供应的可靠性和经济性。
[0005]电力负荷预测是一个复杂的问题，有多种技术和方法可以用于进行预测。常见的电力负荷预测技术包括：统计方法：统计方法是最常用的电力负荷预测技术之一。包括基于时间序列分析的方法，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）等。统计方法利用历史数据的模式和趋势来预测未来的电力负荷。
[0006]机器学习方法：机器学习方法在电力负荷预测中得到广泛应用。包括基于回归模型的方法，如线性回归、支持向量回归（SVR）、决策树回归等；以及基于神经网络的方法，如多层感知器（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）等。机器学习方法可以根据历史数据的特征自动学习电力负荷的非线性模式和关系，进行预测。
[0007]物理模型方法：物理模型方法基于对电力系统的物理特性和运行机制的理解。包括基于传输和分布网络的电力负荷流模型、基于电力设备参数和运行状态的模型等。物理模型方法考虑电力系统的结构和运行条件，可以更好地捕捉系统的动态特征和响应。
[0008]混合方法：混合方法结合了多种技术和方法，以融合各种模型的优点。可以是将统计方法与机器学习方法相结合，或将物理模型与机器学习方法相结合。混合方法旨在提高预测准确性和鲁棒性，同时兼顾多个方面的信息。
[0009]基于数据驱动的方法：基于数据驱动的方法使用大量历史数据进行预测，而不依赖对系统的先验知识。包括基于时间序列的方法、回归模型和机器学习模型等。这些方法通常适用于历史数据丰富、模式明显的情况。
[0010]公开号为“CN115907822A”、专利名称为“一种考虑区域及经济影响的负荷特征指标关联性挖掘方法”的中国专利技术专利，其方案为获取待挖掘的负荷数据的信息数据流；根据信息数据流的地理信息，获取对应地理信息的经济特征数据和气象特征数据；建立数据库，将所获得的数据依照地理位置的行政区域划分分层级存储入数据库；从数据库中选取用于关联规则的主数据。
[0011]公开号为“CN115660219A”、专利名称为“种基于HSNS
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BP的短期电力负荷预测方法”的中国专利技术专利，其方案为：将获取的电力负荷数据及其影响因素组成样本数据集，经过预处理之后构建BP网络结构，采用引入自适应参数和柯西变异、引入螺旋因子的高斯变异得到的多策略混合社交网络搜索算法优化所述BP神经网络参数，使用最佳网络参数构建HSNS
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BP预测模型，对短期电力的负荷进行预测。
[0012]然而现有技术的电力负荷具有以下缺点：（1）无法针对历史负荷数据，区域气象信息数据以及能源价格数据的变化趋势进行有针对性的模型训练；（2）对于较广泛区域的预测，由于需要处理大量的数据，因此其运算量较大。且现有技术中虽然有综合考虑天气情况、能源市场价格情况以及用户情绪来实现电力负荷预测的技术方案，但是对于海量数据的获取和处理存在着运算量大，资源需求多的问题。
[0013]（3）无法实现电力负荷数据根据用户需要进行针对性可视化展示。

技术实现思路

[0014]本专利技术针对上述无法进行针对性的模型训练、运算量大且无法进行针对性可视化展示的问题，提出一种电力负荷指标预测方法、系统、设备及介质；首先将获取的电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据进行预处理；然后提取数据特征，调用长短记忆网络建立预测模型，并根据预测模型得到初步电力负荷预测值；最后根据从社交网络中获取的实时电力负荷舆情信息，校正初步电力负荷预测值，并可视化展示校正后的电力负荷预测值；实现了对电力负荷指标的全面高效预测，且预测分析更加准确快速。
[0015]本专利技术具体实现内容如下：一种电力负荷指标预测方法，具体包括以下步骤：步骤S1：将获取的电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据进行预处理；步骤S2：提取预处理后的所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据的特征，调用长短记忆网络建立预测模型，并根据所述预测模型得到初步电力负荷预测值；步骤S3：根据从社交网络中获取的实时电力负荷舆情信息，根据所述实时电力负荷舆情信息校正所述初步电力负荷预测值，并可视化展示校正后的电力负荷预测值。
[0016]为了更好地实现本专利技术，进一步地，所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：确实数据源，采用分布式的方式从多个数据源获取电力负荷历史数据、
区域气象信息数据和能源价格特征数据；步骤S12：调用Hadoop分布式计算框架预处理所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据，检查是否存在缺失值、异常值或错误数据；步骤S13：处理所述缺失值、异常值或错误数据对应的数据点，得到预处理后的电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据。
[0017]根据权利要求2所述的一种电力负荷指标预测方法，其特征在于，所述电力负荷历史数据包括电力供应公司数据、能源监管机构数据、研究机构数据、公开数据平台数据。
[0018]为了更好地实现本专利技术，进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：在设定周期内，判断所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据的变化趋势；步骤S22：根据所述变化趋势，调用长短记忆网络建立预测模型，并根据所述预测模型得到初步电力负荷预测值。
[0019]为了更好地实现本专利技术，进一步地，所述步骤S21具体包括以下步骤：步骤S211：根据指数平滑方法平滑所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据，并计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力负荷指标预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1：将获取的电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据进行预处理；步骤S2：提取预处理后的所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据的特征，调用长短记忆网络建立预测模型，并根据所述预测模型得到初步电力负荷预测值；步骤S3：根据从社交网络中获取的实时电力负荷舆情信息，根据所述实时电力负荷舆情信息校正所述初步电力负荷预测值，并可视化展示校正后的电力负荷预测值。2.根据权利要求1所述的一种电力负荷指标预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：确实数据源，采用分布式的方式从多个数据源获取电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据；步骤S12：调用Hadoop分布式计算框架预处理所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据，检查是否存在缺失值、异常值或错误数据；步骤S13：处理所述缺失值、异常值或错误数据对应的数据点，得到预处理后的电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据。3.根据权利要求2所述的一种电力负荷指标预测方法，其特征在于，所述电力负荷历史数据包括电力供应公司数据、能源监管机构数据、研究机构数据、公开数据平台数据。4.根据权利要求1所述的一种电力负荷指标预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：在设定周期内，判断所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据的变化趋势；步骤S22：根据所述变化趋势，调用长短记忆网络建立预测模型，并根据所述预测模型得到初步电力负荷预测值。5.根据权利要求4所述的一种电力负荷指标预测方法，其特征在于，所述步骤S21具体包括以下步骤：步骤S211：根据指数平滑方法平滑所述电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据，并计算变异系数评估电力负荷的稳定性，若所述变异异系数小于设定的阈值t1，则将当前时间段划分为稳定型趋势；步骤S212：根据季节性分解方法小波变换分解所述电力负荷...

【专利技术属性】
技术研发人员：康俊生，李尤，万向，黄星，黄元，周昊天，王鸿涛，耿硕，
申请(专利权)人：四川中电启明星信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：