用电差异分析方法技术

本发明专利技术提供一种用电差异分析方法

【技术实现步骤摘要】
用电差异分析方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电力
，尤其涉及一种用电差异分析方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]由于各个用户的用电需求在逐渐发生变化，现有的供电服务已经不能完全满足用户的用电需求
。
因此，准确地预测各个用户的用电需求，并基于用户的用电需求提供差异化的服务是非常重要的
。
[0003]但是现有的方法不能准确的对用户的用电量进行预测，容易过早收敛，造成较大的预测误差，从而难以满足用户的用电需求，因此，如何更准确的预测用电数据，对用户进行差异化分析，并为用户提供差异化服务是一个亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种用电差异分析方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，以提高对于用户用电差异分析的准确性
。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种用电差异分析方法，包括：<br/>[0006]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用电差异分析方法，其特征在于，包括：获取目标电力用户的用户数据；根据所述用户数据和预设的预测模型进行预测，得到目标电力用户的用电需求；所述预设的预测模型是对预设神经网络模型中加入扰动，采用遗传算法训练得到的；基于目标电力用户的用电需求，确定目标电力用户匹配的差异化用电方案
。2.
根据权利要求1所述的用电差异分析方法，其特征在于，所述预设的预测模型的获取方式为：获取目标电力用户的历史用户数据；根据所述历史用户数据对预设的神经网络模型进行训练，得到所述预设的预测模型
。3.
根据权利要求2所述的用电差异分析方法，其特征在于，根据所述历史用户数据对预设的神经网络模型进行训练，得到所述预设的预测模型，包括：步骤一，设置对预设的神经网络模型进行训练的相关参数，所述相关参数包括群体大小
、
迭代次数
、
最大迭代次数
、
预设适应度值
、
退温速率
、
各个权值的取值范围以及各个阈值的取值范围；步骤二，在各个权值的取值范围和各个阈值的取值范围内，根据所述种群大小，随机生成对应数量的权值和阈值的组合，根据随机生成的各个权值和阈值的组合进行编码，得到对应数量的染色体，所述染色体构成染色体群体；步骤三，根据染色体群体中各条染色体对应的权值和阈值，分别计算各条染色体的第一适应度值；步骤四，根据所述各条染色体的第一适应度值对各条染色体进行遗传操作，得到遗传染色体群体；步骤五，对所述遗传染色体群体中的各条染色体进行模拟退火操作后，分别计算各条染色体的第二适应度值，并将当前迭代次数加1；步骤六，判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，或者所述最大的第二适应度值是否大于或等于预设适应度值；步骤七，若当前迭代次数未达到最大迭代次数，且所述最大的第二适应度值小于预设适应度值，则根据退温速率进行退温，将每条染色体的第二适应度值确定为该染色体的新的第一适应度值，并跳转至步骤四；步骤八，若当前迭代次数达到最大迭代次数，或者所述最大的第二适应度值大于或等于预设适应度值，则停止迭代，将所述第二适应度值最大的染色体对应的权值和阈值分别确定为最优权值和最优阈值，得到所述预设的预测模型
。4.
根据权利要求3所述的用电差异分析方法，其特征在于，所述相关参数还包括预设变异率；根据所述各条染色体的第一适应度值对各条染色体进行遗传操作，得到遗传染色体群体，包括：根据各条染色体对应的第一适应度值分别确定各条染色体出现在子代中的概率，确定符合条件的概率对应的染色体为第一目标染色体；在所述第一目标染色体中随机确定两条染色体，并进行交叉处理，得到新染色体；将所述新染色体和所述第一目标染色体中除了进行交叉处理的两条染色体以外的染
色体作为第一染色体群体；根据所述第一染色体群体中每一条染色体的每一个点位信息，生成一个第一随机数；所述第一随机数位于对应的点位信息的取值范围内；根据所述预设变异率和每一第一随机数依次对对应的染色体的对应点位进...

【专利技术属性】
技术研发人员：王俊龙，李鹏，马迅，刘凯，刘安磊，魏涛，贾旭超，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：