一种电力能源智能管控方法技术

本发明专利技术涉及电力负荷预测领域，更具体地，本发明专利技术涉及一种电力能源智能管控方法

【技术实现步骤摘要】
一种电力能源智能管控方法、终端以及存储介质


[0001]本专利技术一般地涉及电力负荷预测领域
。
更具体地，本专利技术涉及一种电力能源智能管控方法
、
终端以及存储介质
。

技术介绍

[0002]近年来，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的领域应用了人工智能技术
。
在电力系统中，负荷预测与调度是电力能源管控中非常重要的一项工作，它涉及到对未来负荷进行准确预测，并制定相应的发电计划和输电调度方案，以保持电力系统的平衡和稳定运行
。
负荷预测是通过分析历史负荷数据
、
天气数据
、
经济指标等多个因素，使用统计学方法
、
机器学习算法或混合模型等技术手段，对未来一段时间内的负荷进行预测
。
预测的精确性对于合理安排发电计划和输电调度至关重要
。
[0003]电力负荷预测的准确性是保障电力系统可靠运行的重要因素之一
。
一个准确的负荷预测模型将有助于电力公司制定合理的发电计划，协调本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电力能源智能管控方法，其特征在于，包括：获取负荷数据；根据所述负荷数据得到训练数据集，并且确定所述负荷数据包含的多个第一数据周期；根据多个所述第一数据周期，构建不同的预测模型，其中每一个所述第一数据周期对应一个所述预测模型；根据所述预测模型在训练数据集上的均方差和数据周期，计算预测模型的预测得分；获取待预测负荷数据，确定所述待预测负荷数据的若干个第二数据周期；根据所述第二数据周期，采用预测模型对所述待预测负荷数据进行处理，得到预测结果，其中，对每一个所述第二数据周期与每一个所述第一数据周期中相同的数据周期通过预测模型进行预测；根据预测模型的预测得分，将所述预测结果进行加强求和，得到预测负荷数据
。2.
根据权利要求1所述一种电力能源智能管控方法，其特征在于，获取负荷数据，包括步骤：获取采集的负荷数据，判断符合所述负荷数据是否存在缺失；响应于所述负荷数据存在缺失的指令被确认，使用插值法对所述负荷数据进行补全
。3.
根据权利要求1所述一种电力能源智能管控方法，其特征在于，根据所述负荷数据得到训练数据集，并且确定所述负荷数据所包含的多个第一数据周期，包括步骤：使用偏自相关函数对所述负荷数据进行数据处理，提取偏自相关函数中大于设置的第一阈值数据，获得训练数据集；使用大津法对所述第一数据周期进行二分类划分，将所述第一数据周期分为大周期和小周期，其中，大津法设置有第二阈值的约束条件和第二阈值的搜索范围
。4.
根据权利要求3所述一种电力能源智能管控方法，其特征在于，使用大津法对所述第一数据周期进行二分类划分，将所述第一数据周期分为大周期和小周期中：所述大津法最大化类间方差的计算公式为：其中，是类均方差，是第一类周期占所述负荷数据周期的比例，是第二类周期占所述负荷数据周期的比例；是第一类周期的均值，是第二类周期的均值，是第一数据周期的周期序列的均值；所述约束条件为：其中，为第一数据周期中的周期；在所述约束条件下求得的最大值，得到最优分割阈值为，第一数据周期中周期大于的为大周期，周期小于的为小周期
。5.
根据权利要求1所述一种电力能源智能管控方法，其特征在于，根据多个所述数据周期，构建不同的预测模型，其中每一个所述第一数据周期对应一个所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王林，付伟杰，李秀杰，刘俊行，
申请(专利权)人：河南海沃迪电气技术有限公司，
类型：发明
国别省市：