【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力分配，具体涉及基于关联规则分析的电力分配预测方法及系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速、工业生产的不断扩大以及居民生活水平的持续提高，电力需求呈现出多元化、复杂化和动态化的特点。这种变化对电力分配系统提出了更高要求，需要更加精准、高效和灵活的预测与调度能力。传统的电力分配预测方法主要依赖于电力系统的直接监测数据，如电流、电压等物理量，但这些数据往往只能反映电力系统的即时状态，难以全面捕捉影响电力需求变化的多种外部因素。例如，天气条件的突变、经济活动的周期性波动、社会事件的突发以及用户行为的个性化差异等，都可能对电力需求产生显著影响。因此，仅凭单一数据源进行预测，往往难以准确反映电力需求的真实情况和未来趋势。
技术实现思路
1、本申请提供了基于关联规则分析的电力分配预测方法及系统，解决了传统电力分配预测依赖单一数据源导致难以准确反映复杂用电模式的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于关联规则分析的电力分配预测方法及系统。
3、本申请的第一个方面，提供了基于关联规则分析的电力分配预测方法，所述方法包括：
4、基于多个数据源按照电力影响因子进行数据识别，获得非电流采集数据集；将所述非电流采集数据集结合用电量变化趋势图进行分析，提取多个用电模式；基于所述多个用电模式对所述非电流采集数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果生成多个用电特征；根据所述多个用电特征对所述非电流采集数据集进行关联挖掘，生成关联规则集；构建时间序列模型，
5、本申请的第二个方面，提供了基于关联规则分析的电力分配预测系统，所述系统包括：
6、数据识别模块，所述数据识别模块用于基于多个数据源按照电力影响因子进行数据识别，获得非电流采集数据集；第一分析模块，所述第一分析模块用于将所述非电流采集数据集结合用电量变化趋势图进行分析，提取多个用电模式；第二分析模块，所述第二分析模块用于基于所述多个用电模式对所述非电流采集数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果生成多个用电特征；数据挖掘模块，所述数据挖掘模块用于根据所述多个用电特征对所述非电流采集数据集进行关联挖掘，生成关联规则集；模型构建模块，所述模型构建模块用于构建时间序列模型，将实时用电量数据同步至所述时间序列模型，生成电力需求预测值；方案制定模块，所述方案制定模块用于引入电力负荷约束信息，基于所述关联规则集结合所述电力需求预测值制定电力分配方案。
7、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
8、首先，基于多个数据源按照电力影响因子进行数据识别，获得非电流采集数据集。接着，将非电流采集数据集结合用电量变化趋势图进行分析，提取多个用电模式。然后，基于多个用电模式对非电流采集数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果生成多个用电特征。接下来，根据多个用电特征对非电流采集数据集进行关联挖掘，生成关联规则集。通过构建时间序列模型，将实时用电量数据同步至时间序列模型，生成电力需求预测值。最后，引入电力负荷约束信息，基于关联规则集结合电力需求预测值制定电力分配方案。解决了传统电力分配预测依赖单一数据源导致难以准确反映复杂用电模式的技术问题，通过关联规则分析多源数据，精准识别用电模式，达到了提高电力分配准确性的技术效果。
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1.基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，基于多个数据源按照电力影响因子进行数据识别，获得非电流采集数据集，方法包括：
3.如权利要求1所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，基于所述多个用电模式对所述非电流采集数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果生成多个用电特征，方法包括：
4.如权利要求3所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，按照所述多个聚类中心对所述非电流采集数据集进行动态迭代，根据迭代结果划分为多个聚类簇，方法包括：
5.如权利要求1所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，根据所述多个用电特征对所述非电流采集数据集进行关联挖掘，生成关联规则集，方法包括：
6.如权利要求3所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，引入电力负荷约束信息，基于所述关联规则集结合所述电力需求预测值制定电力分配方案，方法包括：
7.如权利要求1所述的基于关联规则分析的电力分配预
8.基于关联规则分析的电力分配预测系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任意一项所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，基于多个数据源按照电力影响因子进行数据识别，获得非电流采集数据集，方法包括：
3.如权利要求1所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，基于所述多个用电模式对所述非电流采集数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果生成多个用电特征，方法包括：
4.如权利要求3所述的基于关联规则分析的电力分配预测方法，其特征在于，按照所述多个聚类中心对所述非电流采集数据集进行动态迭代，根据迭代结果划分为多个聚类簇，方法包括：
5.如权利要求1所述的基于关...
【专利技术属性】
技术研发人员：何壮壮，刘珊，王海旗，徐利美，王锬，王强，栗碧心，赵金，李裕民，刘翼肇，肖春，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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