负荷预测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开提供了一种负荷预测方法、装置、设备及介质，涉及工业大数据领域，具体涉及人工智能和智慧城市领域中。具体实现方案为：获取多个输入项；所述输入项包括：第一时间段内的历史负荷或第二时间段内的预测关联数据，其中，所述第一时间段早于所述第二时间段；对各所述输入项进行处理，得到各所述输入项对应的第一预测值，以及至少一个输入组对应的第二预测值，所述输入组包括至少两个输入项；将所述输入项对应的第一预测值和所述输入项所在的输入组对应的第二预测值进行统计，得到所述输入项对应的所述第二时间段内的预测负荷。本公开实施例可以增加负荷预测的可解释性。开实施例可以增加负荷预测的可解释性。开实施例可以增加负荷预测的可解释性。

【技术实现步骤摘要】
负荷预测方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及工业大数据领域，具体涉及人工智能和智慧城市领域，尤其涉及一种负荷预测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]电力系统作为城市生命线工程的重要环节，对于城市的发展建设和居民生活保障都发挥着重要作用，电力系统的安全和稳定是一切社会活动的基础。
[0003]准确有效的对电网负荷进行预测，对于电网的安全平稳运行和电力的高效生产至关重要。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种负荷预测方法、装置、设备及介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种负荷预测方法，包括：
[0006]获取多个输入项；所述输入项包括：第一时间段内的历史负荷或第二时间段内的预测关联数据，其中，所述第一时间段早于所述第二时间段；
[0007]对各所述输入项进行处理，得到各所述输入项对应的第一预测值，以及至少一个输入组对应的第二预测值，所述输入组包括至少两个输入项；
[0008]将所述输入项对应的第一预测值和所述输入项所在的输入组对应的第二预测值进行统计，得到所述输入项对应的所述第二时间段内的预测负荷。
[0009]根据本公开的一方面，提供了一种负荷预测装置，包括：
[0010]预测输入项获取模块，用于获取多个输入项；所述输入项包括：第一时间段内的历史负荷或第二时间段内的预测关联数据，其中，所述第一时间段早于所述第二时间段；
[0011]输入组合预测模块，用于对各所述输入项进行处理，得到各所述输入项对应的第一预测值，以及至少一个输入组对应的第二预测值，所述输入组包括至少两个输入项；
[0012]预测值统计模块，用于将所述输入项对应的第一预测值和所述输入项所在的输入组对应的第二预测值进行统计，得到所述输入项对应的所述第二时间段内的预测负荷。
[0013]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0014]至少一个处理器；以及
[0015]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0016]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开任一实施例所述的负荷预测方法或负荷预测方法。
[0017]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开任一实施例所述的负荷预测方法或负荷预测方法。
[0018]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算
机程序在被处理器执行时实现本公开任一实施例所述的负荷预测方法或负荷预测方法。
[0019]本公开实施例可以增加负荷预测的可解释性。
[0020]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0021]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0022]图1是根据本公开实施例公开的一种负荷预测方法的流程图；
[0023]图2是根据本公开实施例公开的另一种负荷预测方法的流程图；
[0024]图3是根据本公开实施例公开的另一种负荷预测方法的流程图；
[0025]图4是根据本公开实施例公开的一种负荷预测方法的场景图；
[0026]图5是根据本公开实施例公开的一种负荷预测方法的场景图；
[0027]图6是根据本公开实施例公开的一种负荷预测方法的场景图；
[0028]图7是根据本公开实施例公开的负荷预测装置的结构示意图；
[0029]图8是根据本公开实施例公开的负荷预测方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0030]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0031]图1是根据本公开实施例公开的一种负荷预测方法的流程图，本实施例可以适用于根据第一时间段内的历史负荷和第二时间段的预测关联数据，预测第二时间段的负荷的情况。本实施例方法可以由负荷预测装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并具体配置于具有一定数据运算能力的电子设备中，该电子设备可以是客户端设备或服务器设备，客户端设备例如手机、平板电脑、车载终端和台式电脑等。
[0032]S101、获取多个输入项；所述输入项包括：第一时间段内的历史负荷或第二时间段内的预测关联数据，其中，所述第一时间段早于所述第二时间段。
[0033]历史负荷，可以是真实采集到的负荷。通常负荷预测过程为采用实际采集到的某一时间段的负荷，预测在晚于该时间段的另一个时间段内的负荷。预测关联数据不是真实采集的数据，是需要预测的负荷所在的时间段的能影响到负荷的关联数据。环境数据可以包括待预测的电网所处的空间的环境气象数据和人为数据。示例性的，环境气象数据可以包括：温度、湿度、辐照度、风力、气压和污染度等。人为数据可以包括：时间(工作日或节假日等)、空间位置(郊区、中心城区或厂区等)和特定活动等。第一时间段是历史负荷的采集时间段，第二时间段是预测关联数据和预测负荷所处的时间段。
[0034]需要说明的是，历史负荷和预测负荷都是一段时间内多个时间点的负荷值，可以理解为是一组数据，一个数据代表一个时间点对应的负荷值，其中，负荷值可以包括火力发电形成的负荷值，或者采用新能源发电形成的负荷值。新能源可以是风力、光伏和水力等。
[0035]多个输入项可以包括第一时间段内的历史负荷和至少一个第二时间段的预测关
联数据。又如，多个输入项可以包括至少两个第二时间段的预测关联数据。示例性的，第二时间段的预测关联数据可以是温度、辐照度、风速和风向。多个输入项可以是，历史负荷和温度，或者历史温度、风速和风向，又如，温度、辐照度和风速。
[0036]S102、对各所述输入项进行处理，得到各所述输入项对应的第一预测值，以及至少一个输入组对应的第二预测值，所述输入组包括至少两个输入项。
[0037]将各输入项进行组合，形成至少一个输入组。示例性的，两个输入项可以组成一个输入组，或者三个输入项可以组成一个输入组。一个具体的例子，输入项A、输入项B和输入项C，组成的输入组为：AB、AC、BC和ABC。
[0038]第一预测值是指根据输入项单独检测得到的预测负荷值；第二预测值是指根据多个输入项形成的输入组单独检测得到的预测负荷值，相当于是该些输入项融合检测得到的预测负荷值。示例性的，输入项A对应的第一预测值为a，输入项AB对应的第二预测值为ab。
[0039]S103、将所述输入项对应的第一预测值和所述输入项本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种负荷预测方法，包括：获取多个输入项；所述输入项包括：第一时间段内的历史负荷或第二时间段内的预测关联数据，其中，所述第一时间段早于所述第二时间段；对各所述输入项进行处理，得到各所述输入项对应的第一预测值，以及至少一个输入组对应的第二预测值，所述输入组包括至少两个输入项；将所述输入项对应的第一预测值和所述输入项所在的输入组对应的第二预测值进行统计，得到所述输入项对应的所述第二时间段内的预测负荷。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对各所述输入项进行处理，得到各所述输入项对应的第一预测值，以及至少一个输入组对应的第二预测值，包括：对至少两个所述输入项进行首次处理，得到所述首次处理的中间独立预测值和中间融合预测值，所述中间独立预测值为当前处理的输入项独立预测到的数据，所述中间融合预测值为当前处理的输入项形成的输入组预测得到的数据；对前一次处理得到的中间独立预测值和至少一个所述输入项进行中间处理，得到所述中间处理的中间独立预测值和中间融合预测值；将末次处理的中间独立预测值，确定为各所述输入项对应的第一预测值；将各次处理的中间融合预测值，确定为至少一个输入组对应的第二预测值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对至少两个所述输入项进行首次处理，得到所述首次处理的中间独立预测值和中间融合预测值，包括：获取至少两个所述输入项，确定为负荷预测模型的首个预测层的输入项，并形成所述首个预测层的输入组，所述首个预测层的输入组包括至少两个所述首个预测层的输入项；将所述首个预测层的各输入项和各输入组输入到所述首个预测层中，得到所述首个预测层输出的中间独立预测值和中间融合预测值；所述对前一次处理得到的中间独立预测值和至少一个所述输入项进行中间处理，得到所述中间处理的中间独立预测值和中间融合预测值，包括：获取除所述首个预测层之外的当前预测层的输入项；将所述当前预测层的各输入项进行组合，形成所述当前预测层的输入组，所述当前预测层的输入组包括至少两个所述当前预测层的输入项；将所述当前预测层的输入项和输入组输入到所述当前预测层中，得到所述当前预测层输出的中间独立预测值和中间融合预测值；所述将末次处理的中间独立预测值，确定为各所述输入项对应的第一预测值，包括：将末个预测层输出的中间独立预测值，确定为各所述输入项对应的第一预测值；所述将各次处理的中间融合预测值，确定为至少一个输入组对应的第二预测值，包括：将各预测层输出的中间融合预测值，确定为至少一个输入组对应的第二预测值。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取除所述首个预测层之外的当前预测层的输入项，包括：获取至少一个所述输入项，确定为除所述首个预测层之外的当前预测层的输入项；将所述当前预测层的前一预测层输出的中间独立预测值，确定为所述当前预测层的输入项。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述当前预测层的输入项和输入组输入到
所述当前预测层中，得到所述当前预测层输出的中间独立预测值和中间融合预测值，包括：将所述当前预测层的各输入项和各输入组输入分别输入到所述当前预测层的预测单元中，所述当前预测层包括的各预测单元结构相同；将输入为输入项的所述预测单元输出结果，确定为所述当前预测层输出的中间独立预测值；将输入为输入组的所述预测单元输出结果，确定为所述当前预测层输出的中间融合预测值。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入组包括两个所述输入项。7.根据权利要求2所述的方法，其中，首次处理的输入项包括第一时间段内的历史负荷；各次处理的输入项中预测关联数据不同。8.一种负荷预测装置，包括：预测输入项获取模块，用于获取多个输入项；所述输入项包括：第一时间段内的历史负荷或第二时间段内的预测关联数据，其中，所述第一时间段早于所述第二时间段；输入组合预测模块，用于对各所述输入项进行处理，得到各所述输入项对应的第一预测值，以及至少一个输入组对应的第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：田伦，孙玥，卞传鑫，张英，杨胜文，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：