基于大数据的园区短期负荷预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的园区短期负荷预测方法，该方法包括获取园区内各企业用户的历史用电特征参数，历史用电特征参数包括月末所对应的用电收费阶梯段、用电量受温度影响的相关度系数以及周期内的用电量分布比例；各企业用户的历史用电特征参数，对园区内的企业用户进行分类，得到多类用户；针对任一类用户，将待预测日所对应的日期参数和各时段的室外预测温度作为与任一类用户所对应的预测模型的输入进行运算，得到任一类用户在待预测日的用电量分布曲线；基于多类用户中各类用户在待预测日的用电量分布曲线，得到园区在待预测日的负荷预测曲线。本发明专利技术公开的基于大数据的园区短期负荷预测方法可实现园区用电负荷的准确预测。准确预测。准确预测。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的园区短期负荷预测方法


[0001]本专利技术属于用电负荷预测
，具体涉及一种基于大数据的园区短期负荷预测方法。

技术介绍

[0002]为确保向园区稳定供电，电力公司常常需要对园区短期内的用电负荷进行预测，并以此向园区供电。
[0003]在对园区进行供电的过程中，较常用的是根据园区内最近一段时间内的用电负荷来预测下一时间段的用电负荷，然而由于园区内的用电情况受多种因素的影响，所预测出的用电负荷往往与园区的实际用电负荷产生一定的差异，从而导致往往不能够向园区稳定供电，给园区的正常生产和生活带来了极大的影响。
[0004]因此，如何提供一种有效的方案以准确预测园区短期内的用电负荷，已成为现有技术中一亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于大数据的园区短期负荷预测方法，用以解决现有技术中存在的上述问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种基于大数据的园区短期负荷预测方法，包括：
[0008]获取园区内各企业用户的历史用电特征参数，所述历史用电特征参数包括月末所对应的用电收费阶梯段、用电量受温度影响的相关度系数以及周期内的用电量分布比例；
[0009]基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，对所述园区内的企业用户进行分类，得到多类用户；
[0010]针对所述多类用户中的任一类用户，将待预测日所对应的日期参数和待预测日中各时段的室外预测温度作为与所述任一类用户所对应的预测模型的输入进行运算，得到所述任一类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，所述预测模型是以历史时段内同一天所对应的日期参数和同一天内各时段的室外温度作为输入，同一天所对应的历史用电量分布曲线作为输出进行训练得到的；
[0011]基于所述多类用户中各类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，得到园区在所述待预测日的负荷预测曲线。
[0012]基于上述公开的内容，本专利技术通过获取园区内各企业用户的历史用电特征参数，历史用电特征参数包括月末所对应的用电收费阶梯段、用电量受温度影响的相关度系数以及周期内的用电量分布比例，并基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，对园区内的企业用户进行分类，得到多类用户，如此可根据企业用户的用电特征参数将用电特征相似的企业用户划分为同一类用户；然后针对多类用户中的任一类用户，将待预测日所对应的日期参数和待预测日中各时段的室外预测温度作为与任一类用户所对应的预测模型的输
入进行运算，得到任一类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，所述预测模型是以历史时段内同一天所对应的日期参数和同一天内各时段的室外温度作为输入，同一天所对应的历史用电量分布曲线作为输出进行训练得到的；最后，基于所述多类用户中各类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，得到园区在所述待预测日的负荷预测曲线。如此，可通过用电特征参数将用电特征相似的企业用户划分为同一类用户，然后分别对用电特征相似的每一类用户进行用电量分布曲线预测，最后根据跟各类用户的用电量分布曲线得到园区在待预测日的负荷预测曲线，在此过程中由于同一类用户具有相似的用电特征，因此预测出的电量分布曲线也更为准确，因而最终能够较为准确的预测出园区在待预测日的负荷预测曲线，从而实现园区用电负荷的准确预测，确保能够向园区稳定供电。
[0013]通过上述的设计，本专利技术可准确的预测出园区在待预测日的负荷预测曲线，从而实现园区用电负荷的准确预测，确保能够向园区稳定供电，便于实际应用和推广。
[0014]在一个可能的设计中，所述方法还包括：
[0015]获取所述多类用户中每一类用户在历史时段内每天的历史用电量分布曲线；
[0016]针对所述多类用户中每一类用户，将历史时段内同一天所对应的日期参数和同一天内各时段的室外温度作为训练模型的输入，历史时段内同一天所对应的历史用电量分布曲线作为输出进行训练，得到每一类用户所对应的预测模型。
[0017]在一个可能的设计中，所述基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，对所述园区内的企业用户进行分类，包括：
[0018]基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，通过模糊c
‑
均值聚类算法对所述园区内的企业用户进行分类。
[0019]在一个可能的设计中，所述用电量受温度影响的相关度系数表征同一工作时段在不同温度下的用电量差异度。
[0020]在一个可能的设计中，所述日期参数包括星期数以及表征是否为节假日的节假日参数。
[0021]在一个可能的设计中，所述周期内的用电量分布比例为一周内的用电量分布比例或一个月内的用电量分布比例。
[0022]在一个可能的设计中，所述基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，对所述园区内的企业用户进行分类，包括：
[0023]对园区内各企业用户的历史用电特征参数中的异常参数进行剔除处理，得到处理后的历史用电特征参数；
[0024]基于处理后的历史用电特征参数对所述园区内的企业用户进行分类。
[0025]第二方面，本专利技术提供了一种基于大数据的园区短期负荷预测装置，包括：
[0026]获取单元，用于获取园区内各企业用户的历史用电特征参数，所述历史用电特征参数包括月末所对应的用电收费阶梯段、用电量受温度影响的相关度系数以及周期内的用电量分布比例；
[0027]分类单元，用于基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，对所述园区内的企业用户进行分类，得到多类用户；
[0028]第一运算单元，用于针对所述多类用户中的任一类用户，将待预测日所对应的日期参数和待预测日中各时段的室外预测温度作为与所述任一类用户所对应的预测模型的
输入进行运算，得到所述任一类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，所述预测模型是以历史时段内同一天所对应的日期参数和同一天内各时段的室外温度作为输入，同一天所对应的历史用电量分布曲线作为输出进行训练得到的；
[0029]第二运算单元，用于基于所述多类用户中各类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，得到园区在所述待预测日的负荷预测曲线。
[0030]第三方面，本专利技术提供了一种基于大数据的园区短期负荷预测装置，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如上述第一方面所述的基于大数据的园区短期负荷预测方法。
[0031]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行第一方面所述的基于大数据的园区短期负荷预测方法。
[0032]第五方面，本专利技术提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面所述的基于大数据的园区短期负荷预测方法。
[0033]有益效果：
[0034]本专利技术提供的基于大数据的园区短期负荷预测方法，可准确的预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的园区短期负荷预测方法，其特征在于，包括：获取园区内各企业用户的历史用电特征参数，所述历史用电特征参数包括月末所对应的用电收费阶梯段、用电量受温度影响的相关度系数以及周期内的用电量分布比例；基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，对所述园区内的企业用户进行分类，得到多类用户；针对所述多类用户中的任一类用户，将待预测日所对应的日期参数和待预测日中各时段的室外预测温度作为与所述任一类用户所对应的预测模型的输入进行运算，得到所述任一类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，所述预测模型是以历史时段内同一天所对应的日期参数和同一天内各时段的室外温度作为输入，同一天所对应的历史用电量分布曲线作为输出进行训练得到的；基于所述多类用户中各类用户在所述待预测日的用电量分布曲线，得到园区在所述待预测日的负荷预测曲线。2.根据权利要求1所述的基于大数据的园区短期负荷预测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述多类用户中每一类用户在历史时段内每天的历史用电量分布曲线；针对所述多类用户中每一类用户，将历史时段内同一天所对应的日期参数和同一天内各时段的室外温度作为训练模型的输入，历史时段内同一天所对应的历史用电量分布曲线作为输出进行训练，得到每一类用户所对应的预测模型。3.根据权利要求1所述的基于大数据的园区短期负荷预测方法，其特征在于，所述基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，对所述园区内的企业用户进行分类，包括：基于园区内各企业用户的历史用电特征参数，通过模糊c
‑
均值聚类算法对所述园区内的企业用户进行分类。4.根据权利要求1所述的基于大数据的园区短期负荷预测方法，其特征在于，所述用电量受温度影响的相关度系数表征同一工作时段在不同温度下的用电量差异度。5.根据权利要求1所述的基于大数据的园区短期负荷预测方法，其特征在于，所述日期参数包括星期数以及表征是否为节假日的节假日参数。6.根据权利要求1所述的基于大数据的...

【专利技术属性】
技术研发人员：许海平，王永利，田影，
申请(专利权)人：中科聚北京能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：