用于电力交易的负荷预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用于电力交易的负荷预测方法及装置，属于电力交易领域。该方法包括：获取电力交易市场中多个用户的历史用电数据；历史用电数据包括用电数据、负荷数据、气象数据和用户接入电力交易市场的方式；对多个用户的用电量数据和气象数据进行聚类，得到典型日下各类用户的典型用电行为特征数据；各类用户基于用户接入电力交易市场的方式划分；根据多个用户的负荷数据以及多个影响因素的数据，确定高维影响因子数列；根据多个用户的负荷数据，确定负荷功率的时间序列数据；根据各类用户的典型用电行为特征数据、高维影响因子数列和负荷功率的时间序列数据构建负荷预测模型。本发明专利技术能够提高电力交易市场中负荷预测效率、节约时间与预测成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力交易，尤其涉及一种用于电力交易的负荷预测方法及装置。

技术介绍

1、随着电力市场进一步开放，未来实时现货交易的复杂场景，电力现货交易用户数量急速增长，数据量大大增加。为了保障现货交易连续长期运行，电力现货交易要求购电用户和售电公司的供用电量实时结算，因此需要实现对于实时结算特点的超短期负荷精准预测技术，对于实现短期、超短期负荷预测，需要通过大量的有效数据进行网络模型训练，数据集的获取和筛选、预处理需要耗费时间精力。此外，在实际工程实践中要求对数据的处理要高效、便捷，大量完整样本的选择时间成本较高，且模型的训练需要较强的算力资源，设备成本较高。

2、因此，现阶段亟需一种用于电力交易的负荷预测方法。

技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种用于电力交易的负荷预测方法及装置，以解决现阶段电力交易市场中负荷预测时效率低、浪费时间且成本较高的问题。

2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种用于电力交易的负荷预测方法，包括：

3、获取电力交易市场中多个用户的历史用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述多个用户的负荷数据以及多个影响因素的数据，确定高维影响因子数列，包括：

3.根据权利要求2所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述弹性网回归模型确定高维影响因子数列，包括：

4.根据权利要求1所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，所述对所述多个用户的用电量数据和气象数据进行聚类，得到典型日下各类用户的典型用电行为特征数据，包括：

5.根据权利要求4所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述多个用户的负荷数据以及多个影响因素的数据，确定高维影响因子数列，包括：

3.根据权利要求2所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，所述根据所述弹性网回归模型确定高维影响因子数列，包括：

4.根据权利要求1所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，所述对所述多个用户的用电量数据和气象数据进行聚类，得到典型日下各类用户的典型用电行为特征数据，包括：

5.根据权利要求4所述的用于电力交易的负荷预测方法，其特征在于，所述将所述降维处理后的所述多个用户的历史用电数据采用gg聚类算法进行聚类分析，得到典型日下各类用户的典型用电行为特征数据，包括：

6.根据权利要求1所述的用于电力交易的负...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洋瑞，张冰玉，冯少康，刘晓瑜，韩桂楠，李强，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：