用电负荷预测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种用电负荷预测方法、装置和电子设备。首先根据各行业用电负荷数据相对于温度的敏感度，将各行业划分为多个温度敏感行业群，然后根据各行业用电负荷数据的曲线特征，将每个温度敏感行业群中的行业进一步划分为多个曲线特征行业群；以曲线特征行业群为单位构建预测模型，对每个曲线特征行业群进行用电负荷预测，并根据每个曲线特征行业群的用电负荷预测结果确定全网用电负荷预测数据。本申请实施例中，将各行业划分为不同的行业群后，以行业群为单位进行用电负荷预测，再将各行业群的用电负荷预测数据汇总即可得到全网用电负荷数据，有效提高了用电负荷预测准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能领域，具体地涉及一种用电负荷预测方法、装置和电子设备。

技术介绍

1、电网公司为了做好电力供需平衡和生产运行调度，需要预测未来时间段的用电负荷数据。传统负荷预测工作流依赖人工经验，分析维度有限，准确率难以保证。基于人工智能算法的预测缺乏可解释性，预测精度提升存在瓶颈。考虑到不同行业的负荷特征和消耗模式可能存在差异，传统的负荷预测模型往往难以捕捉到每个行业的负荷波动趋势，从而影响预测准确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种用电负荷预测方法、装置和电子设备，基于不同行业与温度的敏感度，将各行业划分为不同的行业群，然后以行业群为单位进行用电负荷预测，最终得到全网用电负荷数据。与全网用电负荷整体预测相比，以行业群为单位进行预测可提高用电负荷预测的准确性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种用电负荷预测方法，首先根据各行业用电负荷数据相对于温度的敏感度，将各行业划分为多个温度敏感行业群，然后根据各行业用电负荷数据的曲线特征，将每个温度敏感行业群中的行业进一步划分为多个曲线特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用电负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各行业用电负荷数据相对于温度的敏感度，将各行业划分为多个温度敏感行业群，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各行业对应的用电负荷采样数据进行聚类，并根据聚类结果将各行业划分为多个温度敏感行业群，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述遍历第一待选集合中的所有聚类值，每遍历至一个聚类值，以当前聚类值为基础对各行业对应的用电负荷采样数据进行聚类，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述更新每个类的聚类中...

【技术特征摘要】

1.一种用电负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各行业用电负荷数据相对于温度的敏感度，将各行业划分为多个温度敏感行业群，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各行业对应的用电负荷采样数据进行聚类，并根据聚类结果将各行业划分为多个温度敏感行业群，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述遍历第一待选集合中的所有聚类值，每遍历至一个聚类值，以当前聚类值为基础对各行业对应的用电负荷采样数据进行聚类，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述更新每个类的聚类中心，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各行业用电负荷数据的曲线特征，将每个温度敏感行业群中的行业划分为多个曲线特征行业群，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋永斌，陈夏宁，胡海林，胡杰，王毅，周杨泽，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：