【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变电站，具体而言，涉及一种变电站的负荷预测方法、电子设备及计算机产品。
技术介绍
1、随着社会经济的快速发展和城市化进程的加快，电力需求呈现出迅猛增长的趋势。现代电网不仅需要满足日益增加的用电需求，还需要稳定、可靠且持续的供电。在这种背景下，电力系统的规划和运行变得愈加复杂，如何准确预测未来的负荷需求成为电网规划和运营中的一个关键问题。变电站作为电力系统中重要的节点设施，承担着输配电的重要任务。随着电网规模的扩大和结构的复杂化，传统的变电站设施和布局已经不能完全满足现代电网发展的需求。新建变电站、扩建现有变电站，以及优化变电站选址和建设规划，成为电网公司提升供电能力和保障电力安全的重要手段。在变电站设施的规划和建设过程中，负荷预测是关键的一环。准确的负荷预测能够帮助电力公司合理布局变电站设施，确保电力供应的可靠性和经济性。然而，相关技术中对变电站负荷进行预测的方法较为片面，导致对变电站进行负荷预测的准确性较低，以至于变电站的可靠性较差。
2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种变电站的负荷预测方法、电子设备及计算机产品，以至少解决由于对变电站进行负荷预测的准确性较低造成的变电站的可靠性较差的技术问题。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种变电站的负荷预测方法，包括：响应于接收到变电站的新增指令，获取变电站的选址位置和负荷需求数据，其中，选址位置用于表示待建设变电站的地理位置；基于选
3、进一步地，该方法还包括：获取样本变电站的样本负荷需求数据和样本负荷需求数据对应的多个样本负荷关联数据，其中，不同的样本负荷关联数据用于表示不同级别的样本位置区域对于样本变电站的负荷状态产生影响的关联数据，不同级别的样本位置区域的区域范围不同；分别将多个样本负荷关联数据输入至初始负荷预测模型中，利用初始负荷预测模型对样本负荷需求数据进行预测，得到多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据；基于多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和样本负荷需求数据确定目标级别。
4、进一步地，基于多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和样本负荷需求数据确定目标级别，包括：基于多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和样本负荷需求数据确定多个样本负荷关联数据对应的预测偏差；基于预测偏差从多个样本负荷关联数据确定出目标样本负荷关联数据，其中，目标样本负荷关联数据的预测偏差小于多个样本负荷关联数据中除目标样本负荷关联数据之外的其他样本负荷关联数据；确定目标样本负荷关联数据对应样本位置区域的预设级别为目标级别。
5、进一步地，基于多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和样本负荷需求数据确定多个样本负荷关联数据对应的预测偏差，包括：基于多个样本负荷关联数据和样本负荷需求数据确定不同级别的总体预测偏差率，其中，总体预测偏差率用于表示不同级别的样本负荷关联数据对于多个样本负荷关联数据的预测偏差率；基于多个样本负荷关联数据包含的批次信息和总体预测偏差率确定预测偏差。
6、进一步地，基于多个样本负荷关联数据包含的批次信息和总体预测偏差率确定预测偏差，包括：确定批次信息中的批次数量和不同批次的权重，并确定多个样本负荷关联数据的不同级别在不同批次的预测偏差率；基于批次数量、不同批次的权重、预测偏差率以及总体预测偏差率确定预测偏差。
7、进一步地，该方法还包括：获取多个样本负荷变量数据；基于预设相关系数对多个样本负荷变量数据和样本负荷需求数据进行相关性分析，得到多个样本负荷变量数据的关联因子；基于关联因子和预设关联系数对多个样本负荷变量数据进行筛选，得到多个样本负荷关联数据。
8、进一步地，基于选址位置确定变电站的负荷关联数据，包括：基于选址位置确定变电站的初始负荷关联数据；基于选址位置和变电站的建设信息构建选址影响因子；基于选址影响因子对初始负荷关联数据进行调整，得到负荷关联数据。
9、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器，存储有可执行程序；处理器，用于运行程序，其中，程序运行时执行本专利技术各个实施例中的方法。
10、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在可执行程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本专利技术各个实施例中的方法。
11、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术各个实施例中的方法。
12、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本专利技术各个实施例中的方法。
13、在本专利技术实施例中，响应于接收到变电站的新增指令，获取变电站的选址位置和负荷需求数据；基于选址位置确定变电站的负荷关联数据；将负荷关联数据输入至负荷预测模型中，利用负荷预测模型对负荷需求数据进行预测，得到变电站在未来时间段的预测负荷数据。在本申请中通过选址位置确定变电站的负荷关联数据，以准确地表示目标位置区域的至少一个因素对变电站的负荷状态产生影响的关联数据，使得对变电站可以基于至少一个与变电站负荷关联的负荷关联数据对变电站的负荷进行预测，达到了有效提升变电站负荷预测准确性的目的，从而实现了有效提升变电站的可靠性的技术效果，进而解决了由于对变电站进行负荷预测的准确性较低造成的变电站的可靠性较差的技术问题。
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1.一种变电站的负荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，基于所述多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和所述样本负荷需求数据确定所述目标级别，包括：
4.根据权利要求3所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，基于所述多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和所述样本负荷需求数据确定所述多个样本负荷关联数据对应的预测偏差，包括：
5.根据权利要求4所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，基于所述多个样本负荷关联数据包含的批次信息和所述总体预测偏差率确定所述预测偏差，包括：
6.根据权利要求2所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，基于所述选址位置确定所述变电站的负荷关联数据，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种变电站的负荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，基于所述多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和所述样本负荷需求数据确定所述目标级别，包括：
4.根据权利要求3所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，基于所述多个样本负荷关联数据对应的样本预测负荷数据和所述样本负荷需求数据确定所述多个样本负荷关联数据对应的预测偏差，包括：
5.根据权利要求4所述的变电站的负荷预测方法，其特征在于，基于所述多个样本负荷关联数据包含的批次信息和所述总体预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：万中田，张姣，冼钟业，温纪营，刘成，郑剑锋，陆锦培，陈雪，招永锦，曲锐，曾俊然，陈培培，刘若愚，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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