一种基于人工智能和大数据的价格预测方法及系统技术方案

本申请提供了一种基于人工智能和大数据的价格预测方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能和大数据的价格预测方法及系统


[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种基于人工智能和大数据的价格预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着电力系统的发展，其将自然界的一次能源通过发电动力装置转化成电能，再经输电
、
变电和配电将电能供应到各用户
。
为实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量
、
调节
、
控制
、
保护
、
通信和调度，以保证用户获得安全
、
优质的电能
。
然而在实际应用中由于用电的复杂性，很难保证电力价格的平稳，导致价格确定的不够客观的问题
。

技术实现思路

[0003]本申请的实施例提供了一种基于人工智能和大数据的价格预测方法及系统，进而至少在一定程度上可以解决电力价格确定的不够客观的问题
。
[0004]本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得
。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种基于人工智能和大数据的价格预测方法，包括：对注册用户进行抽样处理，得到目标用户的用户信息；根据所述目标用户的用户信息，获取所述目标用户的用电数据；基于所述用电数据预测注册用户对应的预测电量；获取当前日期和位置信息，根据所述当前日期所处的时间范围和所述位置信息，确定影响电量价格的价格因子；根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格
。
[0006]在本申请中，基于前述方案，所述对注册用户进行抽样处理，得到目标用户的用户信息，包括：获取注册用户的用户标识；基于所述注册用户的数量确定抽样步长；根据所述抽样步长对所述用户标识进行抽样处理，得到目标标识；获取目标标识对应的目标用户的用户信息
。
[0007]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述目标用户的用户信息，获取所述目标用户的用电数据，包括：根据目标用户的用户信息中的账户标识，从数据库中进行匹配，确定目标用户的用电数据
。
[0008]在本申请中，基于前述方案，所述基于所述用电数据预测注册用户对应的预测电量，包括：基于历史用电数据训练神经网络模型；将所述用电数据输入神经网络模型中，得到注册用户对应的预测电量
。
[0009]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述当前日期所处的时间范围和所述位置信息，确定影响电量价格的价格因子，包括：根据当前日期确定所处的时间范围，并确定该
时间范围对应的时间因子；根据位置信息对应的位置范围确定位置因子；根据时间因子和位置因子，确定影响电量价格的价格因子
。
[0010]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格，包括：根据预测电量和价格因子之间的乘积，确定预测价格
。
[0011]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格之后，还包括：将所述预测价格反馈至管理终端
。
[0012]根据本申请的一个方面，提供了一种基于人工智能和大数据的价格预测系统，包括：抽样单元，用于对注册用户进行抽样处理，得到目标用户的用户信息；获取单元，用于根据所述目标用户的用户信息，获取所述目标用户的用电数据；预测单元，用于基于所述用电数据预测注册用户对应的预测电量；确定单元，用于获取当前日期和位置信息，根据所述当前日期所处的时间范围和所述位置信息，确定影响电量价格的价格因子；价格单元，用于根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格
。
[0013]在本申请中，基于前述方案，所述对注册用户进行抽样处理，得到目标用户的用户信息，包括：获取注册用户的用户标识；基于所述注册用户的数量确定抽样步长；根据所述抽样步长对所述用户标识进行抽样处理，得到目标标识；获取目标标识对应的目标用户的用户信息
。
[0014]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述目标用户的用户信息，获取所述目标用户的用电数据，包括：根据目标用户的用户信息中的账户标识，从数据库中进行匹配，确定目标用户的用电数据
。
[0015]在本申请中，基于前述方案，所述基于所述用电数据预测注册用户对应的预测电量，包括：基于历史用电数据训练神经网络模型；将所述用电数据输入神经网络模型中，得到注册用户对应的预测电量
。
[0016]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述当前日期所处的时间范围和所述位置信息，确定影响电量价格的价格因子，包括：根据当前日期确定所处的时间范围，并确定该时间范围对应的时间因子；根据位置信息对应的位置范围确定位置因子；根据时间因子和位置因子，确定影响电量价格的价格因子
。
[0017]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格，包括：根据预测电量和价格因子之间的乘积，确定预测价格
。
[0018]在本申请中，基于前述方案，所述根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格之后，还包括：将所述预测价格反馈至管理终端
。
[0019]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的基于人工智能和大数据的价格预测方法
。
[0020]根据本申请的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的基于人工智能和大数据的价格预测方法
。
[0021]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中
。
计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的基于人工智能和大数据的价格预测方法
。
[0022]在本申请的技术方案中，对注册用户进行抽样处理，得到目标用户的用户信息；根据所述目标用户的用户信息，获取所述目标用户的用电数据；基于所述用电数据预测注册用户对应的预测电量；获取当前日期和位置信息，根据所述当前日期所处的时间范围和所述位置信息，确定影响电量价格的价格因子；根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格
。
上述过程通过基于用户信息与预测到未来一段时间的预测电量，并基于当前日期和位置信息，确定影响电量价格的价格因子，最后基于预测电量和价格因子综合确定预测价格，将用电使用情况和当前的外界影响条件都考虑进价格的确定中，提高了价格预测的精确性和客观性
。
[0023]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能和大数据的价格预测方法，其特征在于，包括：对注册用户进行抽样处理，得到目标用户的用户信息；根据所述目标用户的用户信息，获取所述目标用户的用电数据；基于所述用电数据预测注册用户对应的预测电量；获取当前日期和位置信息，根据所述当前日期所处的时间范围和所述位置信息，确定影响电量价格的价格因子；根据所述预测电量和所述价格因子确定预测价格
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对注册用户进行抽样处理，得到目标用户的用户信息，包括：获取注册用户的用户标识；基于所述注册用户的数量确定抽样步长；根据所述抽样步长对所述用户标识进行抽样处理，得到目标标识；获取目标标识对应的目标用户的用户信息
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户的用户信息，获取所述目标用户的用电数据，包括：根据目标用户的用户信息中的账户标识，从数据库中进行匹配，确定目标用户的用电数据
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用电数据预测注册用户对应的预测电量，包括：基于历史用电数据训练神经网络模型；将所述用电数据输入神经网络模型中，得到注册用户对应的预测电量
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前日期所处的时间范围和所述位置信息，确定影响电量价格的价格因子，包括：根据当前日期确定所处的时间范围，并确定该时间范围对应的时间因子；根据位置信息对应的位置范围确定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇，杨桦，郑斌，周建伟，于晗，徐尔丰，杨杰，薛伟业，
申请(专利权)人：浙江浙能数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：