本发明专利技术公开了一种基于图计算的新增用户典型日功率预测方法及系统，包括：通过收集变电站的站线变户数据并进行预处理，利用图数据建模技术构建配电网的拓扑结构；应用肘部法则确定最佳聚类数量，并通过聚类算法对同一馈线下的低压用户进行分类，分析每个簇的功率曲线特征与行业典型负荷曲线的匹配；采用LSTM模型对用户群体的未来态分类户均年功率曲线进行训练和预测；结合新增用户特定属性，预测其典型日功率曲线。本发明专利技术提高了新用户典型日功率预测的准确性，通过综合考虑用户的各类情况，以及应用先进的数据分析技术，本发明专利技术不仅优化了数据处理流程，还提高了电力系统运行的效率和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网，具体为一种基于图计算的新增用户典型日功率预测方法及系统。
技术介绍
1、在电力系统中，对新用户的典型日功率预测是一个关键的挑战。新用户通常缺乏足够的历史用电数据，这限制了传统预测方法的有效性。传统上，预测通常依赖于历史数据极值或平均值，但这种方法忽略了用户的具体特征，如类型、位置和行业背景。因此，这种方法往往导致预测准确性不高，无法满足电网运营的需求。
2、我国近年来加强了对智能电网建设的支持，推动电力系统的数字化、自动化和智能化。这包括应用先进的信息技术、大数据分析、物联网等技术，以提高电力系统的运行效率、安全性和可靠性。此外，智能电网的发展还促进了清洁能源的大规模接入和能源的灵活调度，这对于实现能源结构的优化和环境保护目标至关重要。
3、现有的预测方法通常将不同区域、不同行业的新增用户归一化处理，采用历史数据的均值或极值进行预测。这种方法忽视了用户的具体特征，如地理位置、行业类型等，导致预测结果无法准确反映不同用户的实际用电需求。
4、对于新用户，由于缺乏足够的历史用电数据，相关信息可能存在不完整或稀疏的情况。这给预测模型的建立和训练带来了显著的困难。缺乏足够的数据可能导致模型无法有效学习，从而影响其泛化能力和预测准确性。
5、综上所述，现有技术在新用户典型日功率预测方面存在明显的局限性，这促使我们开发更先进、更精确的预测方法，以适应智能电网的发展需求。新方法应能够充分考虑用户的具体特征，利用先进的数据分析技术，提高预测的准确性和可靠性。
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p>技术实现思路1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：如何在新用户缺乏足够历史用电数据的情况下，通过综合考虑用户的类型、地理位置、行业背景等因素，利用先进的数据处理和分析技术，提高新用户典型日功率预测的准确性，以适应智能电网的发展需求。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，包括：收集变电站的站线变户从属关系数据并进行预处理，建立图数据；
4、利用所述图数据的节点与边的建模技术，构建配电网配电从属拓扑结构；
5、应用肘部法则分析所述配电网配电从属拓扑结构，通过绘制聚类误差平方和与簇数的关系曲线，找出曲线拐点位置；
6、使用聚类算法对图模型中同一馈线下面的低压用户进行聚类，分析聚类结果，根据每个簇的功率曲线特征与行业典型负荷曲线进行匹配；
7、对每个用户群体的未来态分类户均年功率曲线，使用lstm模型进行训练和预测；
8、结合新增用户的特定属性，预测出的未来态分类户均年功率曲线，计算新增用户的典型日功率曲线。
9、作为本专利技术所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法的一种优选方案，其中：所述站线变户从属关系数据包括，馈线设备信息、线路设备信息、配电站设备信息、用户线路设备信息以及站-线-变-户的拓扑连接关系；
10、所述预处理包括，对收集到的数据进行清洗，处理数据中的缺失值、删除重复数据、标准化数据，以及将数据转换成适合图计算处理的格式。
11、作为本专利技术所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法方法的一种优选方案，其中：所述构建配电网配电从属拓扑结构包括，定义图数据模型中的节点集合，其中包括设备节点集合vd＝{vd1,vd2,...,vdn}和时间断面节点集合vt＝{vt1,vt2,...,vtm}，设备节点集合vd代表所有的配电网设备，n表示其对应种类；时间断面节点集合vt代表不同时间点的电网状态，m表示其对应种类；
12、定义图数据模型中的边集合，包括设备与时间断面之间的连接边集合edt＝{(vdi,vtj)|设备节点vdi与时间断面节点vtj之间有连接}和时间断面之间的连接边集合ett＝{(vti,vtj)|时间断面节点vti与vtj之间有连接}，表示设备之间以及设备与不同时间点之间的关系和相互作用；
13、为图数据模型中的节点和边分配属性，设备节点的属性集合pd＝{pd1,pd2,...,pdn}，表示所有设备节点的属性；时间断面节点的属性集合pt＝{pt1,pt2,...,ptm}，表示时间断面节点的属性；边的属性集合pedt＝{pedt1,pedt2,...,pedtk}，表示设备与时间断面连接边的属性集合；pett＝{pett1,pett2,...,pettl}，表示时间断面之间连接边的属性集合；
14、利用收集到的站线变户从属关系数据，结合设备和时间断面的属性，构建出反映配电网实际运行状态的配电从属拓扑结构图。
15、作为本专利技术所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法的一种优选方案，其中：所述曲线拐点位置，包括，对于图模型中同一馈线下的低压用户，收集功率曲线数据，形成数据集；
16、对于一系列的簇数k1,k2,...,kn，对数据集进行聚类操作，每次聚类操作选取不同的簇数k；
17、对于每个簇族k，计算聚类误差平方和，其公式为：
18、
19、其中，ci表示第i个簇，x和y是属于簇ci的数据点；μi表示簇ci的中心点；||x-μi||2表示点x到其簇中心μi的欧几里得距离的平方；||x-y||2是簇内点x和y之间的欧几里得距离的平方；|ci|是簇ci中的点的数量；d(x,μi)表示点x到簇中心μi的一个自定义距离函数；α,β,γ表示权重系数，用于调整不同项的影响力；
20、绘制一个关系图，横坐标为簇数k，纵坐标为对应的聚类误差平方和ssek；
21、分析关系图，寻找聚类误差平方和的下降速率的曲线拐点，所述曲线拐点所对应的簇数被认为是最佳簇数。
22、作为本专利技术所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法方法的一种优选方案，其中：所述根据每个簇的功率曲线特征与行业典型负荷曲线进行匹配包括，采用k-means聚类算法，确定聚类簇数为k，并初始化k个聚类中心，分别表示为c1,c2,...,ck；
23、进行迭代更新聚类簇的分配，直至收敛：对于图模型中的每个低压用户ui，计算其与各个聚类中心之间的欧几里得距离，将用户ui分配到最近的聚类中心所代表的簇中，更新每个聚类簇的中心为其簇内所有用户的功率曲线的平均值；
24、对于每个聚类簇ci，计算并确定其簇内所有用户的历史年功率曲线的平均值，表示为pi，其中pi表示第i个分类簇的历史年功率曲线；
25、定义并确定行业典型负荷曲线集合t，其中每个典型负荷曲线代表一个特定行业或用户类别的标准用电模式；
26、对于每个分类簇pi，计算其与行业典型负荷曲线集合t中每个曲线的均方差，所述均方差的计算公式为：
27、
28、其中，pij表示分类簇ci中第j个时间点的功率值，tj表示行业典型负荷曲线t中第j个时间点的负荷值，n表示时间点的总数；
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【技术保护点】
1.一种基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述站线变户从属关系数据包括，馈线设备信息、线路设备信息、配电站设备信息、用户线路设备信息以及站-线-变-户的拓扑连接关系；
3.如权利要求2所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述构建配电网配电从属拓扑结构包括，
4.如权利要求3所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述曲线拐点位置包括，
5.如权利要求4所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述根据每个簇的功率曲线特征与行业典型负荷曲线进行匹配包括，
6.如权利要求5所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述使用LSTM模型进行训练和预测包括，
7.如权利要求6所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述计算新增用户的典型日功率曲线包括，
8.一种采用如权利要求1-7任一所述方法的一种基于图计算的新增用户典型日功率预测系统，其特征在于：包括，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述站线变户从属关系数据包括，馈线设备信息、线路设备信息、配电站设备信息、用户线路设备信息以及站-线-变-户的拓扑连接关系；
3.如权利要求2所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述构建配电网配电从属拓扑结构包括，
4.如权利要求3所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述曲线拐点位置包括，
5.如权利要求4所述的基于图计算的新增用户典型日功率预测方法，其特征在于：所述根据每个簇的功率曲线特征与行业典型负荷曲线进行匹配包括，
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【专利技术属性】
技术研发人员：翟苏巍，董诗焘，尹兴隆，施辉选，王珍意，路学刚，黄天喜，段明，刘广一，张世通，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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