一种应用于光储充领域的时间序列预测方法技术

本公开涉及一种应用于光储充领域的时间序列预测方法。该方法包括：使用多尺度电负荷时序关联分析模块对获取的历史用电负荷数据进行处理以得到第一时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量和第二时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量；使用多尺度特征融合与校正模块对所述第一时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量和所述第二时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量进行处理以得到校正后多时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量；以及，基于所述校正后多时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量来确定预测用电量。这样，为光储充系统的能源调度和优化提供强有力的支持。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及光储充，具体地，涉及一种应用于光储充领域的时间序列预测方法。

技术介绍

1、随着能源需求的增长和可再生能源的普及，光伏发电以及光储充技术在能源领域扮演着越来越重要的角色。其中，光储充系统作为一种新兴的能源管理技术，能够有效地整合太阳能发电和电池储能，以提高能源利用效率和系统稳定性。

2、应可以理解，通过对用电量进行有效预测，光储充系统可以基于此预测信息来更好地规划和管理能源的生产、存储和使用，从而实现能源的高效利用。例如，通过对用电量进行预测分析，可以帮助光储充系统在高峰期合理分配能源，降低能源浪费。

3、然而，由于现有技术中对时间序列的预测方式存在许多问题。例如，传统的时间序列预测方法往往难以捕捉用电负荷数据中的复杂动态特性和周期性变化规律，导致针对于用电量的预测结果并不准确，无法有效提升光储充系统的运行管理效率。因此，期待一种优化的应用于光储充领域的时间序列预测方法。

技术实现思路

1、提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，使用多尺度电负荷时序关联分析模块对所述历史用电负荷数据进行处理以得到第一时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量和第二时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，基于不同时间尺度对所述历史用电负荷数据进行数据预处理以得到历史用电负荷数据第一局部时序尺度输入向量的序列和历史用电负荷数据第二局部时序尺度输入向量的序列，包括：

4. 根据权利要求3所述的应...

【技术特征摘要】

1.一种应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，使用多尺度电负荷时序关联分析模块对所述历史用电负荷数据进行处理以得到第一时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量和第二时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，基于不同时间尺度对所述历史用电负荷数据进行数据预处理以得到历史用电负荷数据第一局部时序尺度输入向量的序列和历史用电负荷数据第二局部时序尺度输入向量的序列，包括：

4. 根据权利要求3所述的应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，以第一时间尺度对所述历史用电负荷数据进行数据切分和数据规整以得到所述历史用电负荷数据第一局部时序尺度输入向量的序列，包括：

5.根据权利要求4所述的应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征在于，利用深度学习网络模型对所述历史用电负荷数据第一局部时序尺度输入向量的序列和所述历史用电负荷数据第二局部时序尺度输入向量的序列进行特征提取以得到所述第一时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量和所述第二时间尺度用电负荷数据时序关联特征向量，包括：

6.根据权利要求5所述的应用于光储充领域的时间序列预测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张巍，王耀华，田芬芳，张扬戈，邓金海，
申请(专利权)人：浙江腾腾电气有限公司，
类型：发明
国别省市：