【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统调度领域，尤其涉及基于深度学习模型的用户用电行为预测与智能调度系统。
技术介绍
1、在当今电力供应与需求关系日益复杂的情况下，传统电力调度方式面临诸多挑战。一方面，用户用电行为受多种因素综合影响，如时间规律(工作日、周末、节假日)、季节更替、实时天气状况(温度、湿度、光照)以及个体独特的用电习惯等，呈现出高度的不确定性与非线性特征。另一方面，现有预测模型多基于简单统计分析或传统机器学习算法，难以有效捕捉这些复杂因素间的内在联系，致使预测精度难以满足智能电网对电力供需精准把控的需求。这不仅造成了电力资源在发电、输电、配电过程中的浪费，还可能因电力供应与实际需求的不匹配，威胁电力系统的稳定性与可靠性，影响用户正常用电体验。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于深度学习模型的用户用电行为预测与智能调度系统，通过创新的模型构建与算法设计，精准预测用户用电行为，并在此基础上实现电力资源的优化智能调度，提升电力系统整体运行效率与能源利用效率。
2、为了实现以上...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习模型的用户用电行为预测与智能调度系统，其特征在于，包括多源数据采集与预处理模块、深度融合预测模型和智能调度优化算法模块，通过微服务架构将多源数据采集与预处理模块、深度融合预测模型和智能调度优化算法模块集成统一系统平台，系统平台与电力公司的电网监控与调度中心实时对接；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的用户用电行为预测与智能调度系统，其特征在于，所述用户用电数据通过智能电表及相关传感器实时采集，涵盖历史用电量、用电时间、各类电器设备的用电功率信息，假设在时间序列t＝1,2,…,T上，采集到用户的用电量数据为Et,用电设备功率数据为...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习模型的用户用电行为预测与智能调度系统，其特征在于，包括多源数据采集与预处理模块、深度融合预测模型和智能调度优化算法模块，通过微服务架构将多源数据采集与预处理模块、深度融合预测模型和智能调度优化算法模块集成统一系统平台，系统平台与电力公司的电网监控与调度中心实时对接；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习模型的用户用电行为预测与智能调度系统，其特征在于，所述用户用电数据通过智能电表及相关传感器实时采集，涵盖历史用电量、用电时间、各类电器设备的用电功率信息，假设在时间序列t＝1,2,…,t上，采集到用户的用电量数据为et,用电设备功率数据为pt,i，其中i＝1,2,…,n,n为设备数量；所述外部环境数据借助气象监测设备与网络数据接口获取，如实时天气状况、气温ttemp,t、湿度ht、季节信息st。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习模型的用户用电行为预测与智能调度系统，其特征在于，所述预处理包括数据清洗和数据归一化，...
【专利技术属性】
技术研发人员：应君裕，黄文杰，廖阳春，邓舒迟，刘斌，韩信锐，鲁栓，章一萍，吴骏，周泉，祝煜凯，
申请(专利权)人：湖北华中电力科技开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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