基于智能算法的用户侧负荷管理方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于智能算法的用户侧负荷管理方法及系统，确定负荷管理的用户信息，获取所述用户信息对应的用电功率数据，将所述用户信息与所述用电功率数据进行关联，得到关联数据；构建用户负荷计算模型；将所述关联数据输入所述用户负荷计算模型进行训练，得到训练好的用户负荷计算模型；将目标用户对应的用电功率数据输入训练好的所述用户负荷计算模型，得到目标用户的负荷曲线；基于所述负荷曲线对目标用户的负荷进行实时监控，得到监控结果；基于所述监控结果执行用户侧负荷管理

【技术实现步骤摘要】
基于智能算法的用户侧负荷管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体涉及一种基于智能算法的用户侧负荷管理方法
、
系统
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]电力负荷，又称“用电负荷”。
电能用户的用电设备在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和，称为用电负荷
。
根据电力用户的不同负荷特征，电力负荷可区分为各种工业负荷
、
农业负荷
、
交通运输业负荷和人民生活用电负荷等
。
[0003]电力负荷计算影响着各种配电设施的合理选择，关系着工业与民用的用电安全与电气设备的可靠运行
。
根据现行国家规范所推荐的需要系数法，负荷计算的准确合理关键在于计算负荷与需要系数的合理选取，因此确掌握用电负荷的性质，现状，发展趋势和增长速度是配电变压器容量合理选择的必要前提
。
[0004]但是，现有技术存在对用电负荷现状和增长速度估算不准确，设备运行维护成本较高的问题
。
当计算负荷确定过大时，变压器容量选择过大，增加设备购置和安装，运行维护的投入，造成投资浪费
。
反之，计算负荷确定过小，则会引起所选变压器容量不足，造成配电变压器过载运行
。
[0005]因此，亟需一种基于智能算法的用户侧负荷管理方法
。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例的目的在于提供一种基于智能算法的用户侧负荷管理方法
、
系统
、
电子设备及存储介质，用以解决现有技术中无法准确估算用电负荷现状和增长速度，使得设备运行维护成本较高的问题
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于智能算法的用户侧负荷管理方法，所述方法具体包括：
[0008]确定负荷管理的用户信息，获取所述用户信息对应的用电功率数据，将所述用户信息与所述用电功率数据进行关联，得到关联数据；
[0009]构建用户负荷计算模型；
[0010]将所述关联数据输入所述用户负荷计算模型进行训练，得到训练好的用户负荷计算模型；
[0011]将目标用户对应的用电功率数据输入训练好的所述用户负荷计算模型，得到目标用户的负荷曲线；
[0012]基于所述负荷曲线对目标用户的负荷进行实时监控，得到监控结果；
[0013]基于所述监控结果执行用户侧负荷管理
。
[0014]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进：
[0015]进一步地，所述确定负荷管理的用户信息，获取所述用户信息对应的用电功率数据，将所述用户信息与所述用电功率数据进行关联，得到关联数据，包括：
[0016]对用户信息对应的用户进行打标，得到每个用户的标签信息；
[0017]基于所述标签信息对用户进行分类聚合；
[0018]采集各类用户的电功率数据
。
[0019]进一步地，所述将所述关联数据输入所述用户负荷计算模型进行训练，得到训练好的用户负荷计算模型，包括：
[0020]将所述关联数据划分为训练集
、
验证集和测试集；
[0021]基于所述训练集训练所述用户负荷计算模型；
[0022]基于所述验证集对训练后的所述用户负荷计算模型进行性能评估，得到满足性能条件的用户负荷计算模型；
[0023]基于所述测试集评估满足性能条件的所述用户负荷计算模型的预测结果，得到所述用户负荷计算模型所对应的评价指数
。
[0024]进一步地，所述将目标用户对应的用电功率数据输入训练好的所述用户负荷计算模型，得到目标用户的负荷曲线，包括：
[0025]通过用户负荷计算模型计算所述目标用户的特性负荷情况，其中，所述特性负荷情况包括最大负荷
、
最小负荷
、
日平均负荷
、
平均负荷率和峰谷差；
[0026]基于所述特性负荷情况生成负荷曲线
。
[0027]进一步地，所述基于所述负荷曲线对目标用户的负荷进行实时监控，得到监控结果，包括：
[0028]监控用户负荷是否存在异常情况，若是，基于所述异常情况生成异常工单；其中，所述异常情况包括负荷缺失
、
负荷突增
、
负荷突减
、
全天无负荷和基线偏移
。
[0029]进一步地，所述基于所述监控结果执行用户侧负荷管理，包括：
[0030]基于所述异常工单确定对应的管理预案，基于所述管理预案确定执行用户侧负荷管理
。
[0031]进一步地，所述用户侧负荷管理包括节约用电
、
错峰生产
、
需求响应和有序用电
。
[0032]一种基于智能算法的用户侧负荷管理系统，包括：
[0033]关联模块，用于确定负荷管理的用户信息，获取所述用户信息对应的用电功率数据，将所述用户信息与所述用电功率数据进行关联，得到关联数据；
[0034]构建模块，用于构建用户负荷计算模型；
[0035]训练模块，用于将所述关联数据输入所述用户负荷计算模型进行训练，得到训练好的用户负荷计算模型；
[0036]负荷曲线获取模块，用于将目标用户对应的用电功率数据输入训练好的所述用户负荷计算模型，得到目标用户的负荷曲线；
[0037]监控模块，用于基于所述负荷曲线对目标用户的负荷进行实时监控，得到监控结果；
[0038]负荷管理模块，用于基于所述监控结果执行用户侧负荷管理
。
[0039]一种电子设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述方法的步骤
。
[0040]一种非暂态计算机可读存储介质，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所述方法的步骤
。
[0041]本专利技术实施例具有如下优点：
[0042]本专利技术中基于智能算法的用户侧负荷管理方法，确定负荷管理的用户信息，获取所述用户信息对应的用电功率数据，将所述用户信息与所述用电功率数据进行关联，得到关联数据；构建用户负荷计算模型；将所述关联数据输入所述用户负荷计算模型进行训练，得到训练好的用户负荷计算模型；将目标用户对应的用电功率数据输入训练好的所述用户负荷计算模型，得到目标用户的负荷曲线；基于所述负荷曲线对目标用户的负荷进行实时监控，得到监控结果；基于所述监控结果执行用户侧负荷管理；解决了现有技术中无法准确估算用电负荷现状和增长速度，使得设备运行维护成本较高的问题
。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍
。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于智能算法的用户侧负荷管理方法，其特征在于，所述方法具体包括：确定负荷管理的用户信息，获取所述用户信息对应的用电功率数据，将所述用户信息与所述用电功率数据进行关联，得到关联数据；构建用户负荷计算模型；将所述关联数据输入所述用户负荷计算模型进行训练，得到训练好的用户负荷计算模型；将目标用户对应的用电功率数据输入训练好的所述用户负荷计算模型，得到目标用户的负荷曲线；基于所述负荷曲线对目标用户的负荷进行实时监控，得到监控结果；基于所述监控结果执行用户侧负荷管理
。2.
根据权利要求1所述基于智能算法的用户侧负荷管理方法，其特征在于，所述确定负荷管理的用户信息，获取所述用户信息对应的用电功率数据，将所述用户信息与所述用电功率数据进行关联，得到关联数据，包括：对用户信息对应的用户进行打标，得到每个用户的标签信息；基于所述标签信息对用户进行分类聚合；采集各类用户的电功率数据
。3.
根据权利要求1所述基于智能算法的用户侧负荷管理方法，其特征在于，所述将所述关联数据输入所述用户负荷计算模型进行训练，得到训练好的用户负荷计算模型，包括：将所述关联数据划分为训练集
、
验证集和测试集；基于所述训练集训练所述用户负荷计算模型；基于所述验证集对训练后的所述用户负荷计算模型进行性能评估，得到满足性能条件的用户负荷计算模型；基于所述测试集评估满足性能条件的所述用户负荷计算模型的预测结果，得到所述用户负荷计算模型所对应的评价指数
。4.
根据权利要求1所述基于智能算法的用户侧负荷管理方法，其特征在于，所述将目标用户对应的用电功率数据输入训练好的所述用户负荷计算模型，得到目标用户的负荷曲线，包括：通过用户负荷计算模型计算所述目标用户的特性负荷情况，其中，所述特性负荷情况包括最大负荷
、
最小负荷
、
日平均负荷
、
平均负荷率和峰谷差；基于所述特性负荷情况生成负荷曲线
。5.
根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦超楠，刘琪，卜智睿，袁义华，吴微娜，刘洋，朱亮，潘军，王丽娟，陈家伟，
申请(专利权)人：湖北华中电力科技开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：