一种发电量预测数据获取方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开一种发电量预测数据获取方法、装置、设备及存储介质，首先获取气温变化预测数据；而后对所述气温变化预测数据进行预处理，得到预处理后的气温变化预测数据；最后将所述预处理后的气温变化预测数据输入用电量预测数字孪生模型，得到所述电量预测数字孪生模型输出的发电量预测数据。如此，通过气温变化预测数据与电量预测数字孪生模型确定发电量预测数据，能够使得发电量预测数据接近实际发电量数据，提高了发电量预测数据的准确度。提高了发电量预测数据的准确度。提高了发电量预测数据的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种发电量预测数据获取方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及电力
，具体涉及一种发电量预测数据获取方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着国家工业水平和居民生活水平的不断提高，发电厂的发电量不断增大。在极端气温条件下，例如夏天高温季节、冬天寒冷季节，工业用电量和居民用电量激增。
[0003]目前难以对工业用电量和居民用电量进行预测，导致发电厂的发电量准确度较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供一种发电量预测数据获取方法、装置、设备及存储介质，能够提高发电量预测数据的准确度。
[0005]为解决上述问题，本申请提供的技术方案如下：
[0006]第一方面，本申请提供一种发电量预测数据获取方法，所述方法包括：
[0007]获取气温变化预测数据；
[0008]对所述气温变化预测数据进行预处理，得到预处理后的气温变化预测数据；
[0009]将所述预处理后的气温变化预测数据输入用电量预测数字孪生模型，得到所述电量预测数字孪生模型输出的发电量预测数据。
[0010]在一种可能实现的方式中，所述电量预测数字孪生模型是采用如下的方式训练得到的：
[0011]获取训练数据，所述训练数据包括历史气温数据和所述历史气温数据的标签，所述历史气温数据的标签为所述历史气温数据对应的历史发电量测试数据；
[0012]对所述历史气温数据进行预处理，得到预处理后的历史气温数据；
[0013]将所述预处理后的历史气温数据输入待训练模型，得到所述待训练模型输出的预测测试数据，所述待训练模型为初始电量预测数字孪生模型；
[0014]利用所述预测测试数据和所述标签训练所述待训练模型；
[0015]若不满足预设条件，则返回执行将所述预处理后的历史气温数据输入待训练模型，得到所述待训练模型输出的预测测试数据以及后续步骤，直到满足所述预设条件；
[0016]将满足所述预设条件的待训练模型作为电量预测数字孪生模型。
[0017]在一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
[0018]通过饼状图、直方图、3D立体图表显示所述历史数据、所述气温变化预测数据以及所述发电量预测数据。
[0019]在一种可能实现的方式中，所述方法还包括：
[0020]将所述发电量预测数据输入预先构建的供电调度多目标实时操作优化模型，得到所述供电调度多目标实时操作优化模型输出的目标电量调度计划；
[0021]根据所述目标电量调度计划对所述发电量预测数据进行分配，得到居民预测用电量数据和工业预测用电量数据。
[0022]在一种可能实现的方式中，所述对所述气温变化预测数据进行预处理，包括：
[0023]对所述气温变化预测数据进行数据清洗处理、异常数据剔除处理、数据标准化处理和数据插值填补处理。
[0024]第二方面，本申请提供一种发电量预测数据获取装置，所述装置包括：
[0025]第一获取模块，用于获取气温变化预测数据；
[0026]预处理模块，用于对所述气温变化预测数据进行预处理，得到预处理后的气温变化预测数据；
[0027]第二获取模块，用于将所述预处理后的气温变化预测数据输入用电量预测数字孪生模型，得到所述电量预测数字孪生模型输出的发电量预测数据。
[0028]在一种可能实现的方式中，所述电量预测数字孪生模型是采用如下的方式训练得到的：
[0029]获取训练数据，所述训练数据包括历史气温数据和所述历史气温数据的标签，所述历史气温数据的标签为所述历史气温数据对应的历史发电量测试数据；
[0030]对所述历史气温数据进行预处理，得到预处理后的历史气温数据；
[0031]将所述预处理后的历史气温数据输入待训练模型，得到所述待训练模型输出的预测测试数据，所述待训练模型为初始电量预测数字孪生模型；
[0032]利用所述预测测试数据和所述标签训练所述待训练模型；
[0033]若不满足预设条件，则返回执行将所述预处理后的历史气温数据输入待训练模型，得到所述待训练模型输出的预测测试数据以及后续步骤，直到满足所述预设条件；
[0034]将满足所述预设条件的待训练模型作为电量预测数字孪生模型。
[0035]在一种可能实现的方式中，所述装置还包括：
[0036]显示模块，用于通过饼状图、直方图、3D立体图表显示所述历史数据、所述气温变化预测数据以及所述发电量预测数据。
[0037]在一种可能实现的方式中，所述装置还包括：
[0038]第三获取模块，用于将所述发电量预测数据输入预先构建的供电调度多目标实时操作优化模型，得到所述供电调度多目标实时操作优化模型输出的目标电量调度计划；
[0039]第四获取模块，用于根据所述目标电量调度计划对所述发电量预测数据进行分配，得到居民预测用电量数据和工业预测用电量数据。
[0040]在一种可能实现的方式中，预处理模块，用于对所述气温变化预测数据进行预处理，包括：
[0041]所述预处理模块，用于对所述气温变化预测数据进行数据清洗处理、异常数据剔除处理、数据标准化处理和数据插值填补处理。
[0042]第三方面，本申请提供一种发电量预测数据获取设备，包括：处理器、存储器、系统总线；
[0043]所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；
[0044]所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的发电量预测数据获取方法。
[0045]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储指令，当所述指令在设备上运行时，使得所述设备执行上述第一方面所述的发电量预测数据获取方法。
[0046]由此可见，本申请具有如下有益效果：
[0047]本申请提供一种发电量预测数据获取方法、装置、设备及存储介质，首先获取气温变化预测数据；而后对所述气温变化预测数据进行预处理，得到预处理后的气温变化预测数据；最后将所述预处理后的气温变化预测数据输入用电量预测数字孪生模型，得到所述电量预测数字孪生模型输出的发电量预测数据。如此，通过气温变化预测数据与电量预测数字孪生模型确定发电量预测数据，能够使得发电量预测数据接近实际发电量数据，提高了发电量预测数据的准确度。
附图说明
[0048]图1为本申请实施例提供的一种发电量预测数据获取方法的流程示意图；
[0049]图2为本申请实施例提供的一种发电量预测数据获取装置的结构示意图。
具体实施方式
[0050]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发电量预测数据获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取气温变化预测数据；对所述气温变化预测数据进行预处理，得到预处理后的气温变化预测数据；将所述预处理后的气温变化预测数据输入用电量预测数字孪生模型，得到所述电量预测数字孪生模型输出的发电量预测数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电量预测数字孪生模型是采用如下的方式训练得到的：获取训练数据，所述训练数据包括历史气温数据和所述历史气温数据的标签，所述历史气温数据的标签为所述历史气温数据对应的历史发电量测试数据；对所述历史气温数据进行预处理，得到预处理后的历史气温数据；将所述预处理后的历史气温数据输入待训练模型，得到所述待训练模型输出的预测测试数据，所述待训练模型为初始电量预测数字孪生模型；利用所述预测测试数据和所述标签训练所述待训练模型；若不满足预设条件，则返回执行将所述预处理后的历史气温数据输入待训练模型，得到所述待训练模型输出的预测测试数据以及后续步骤，直到满足所述预设条件；将满足所述预设条件的待训练模型作为电量预测数字孪生模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过饼状图、直方图、3D立体图表显示所述历史数据、所述气温变化预测数据以及所述发电量预测数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述发电量预测数据输入预先构建的供电调度多目标实时操作优化模型，得到所述供电调度多目标实时操作优化模型输出的目标电量调度计划；根据所述目标电量调度计划对所述发电量预测数据进行分配，得到居民预测用电量数据和工业预测用电量数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述气温变化预测数据进行预处理，包括：对所述气...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄成，杨璇，王子木，李文光，
申请(专利权)人：国网智联电商有限公司，
类型：发明
国别省市：