【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电量预测领域，尤其涉及一种基于电量大数据的发行电量预测方法。
技术介绍
1、在现代电力行业中，随着数据采集和物联网技术的快速发展，电力公司逐渐积累了大量与电力消耗、设备运行和环境条件相关的数据。这些数据量巨大且复杂，涵盖了从用户消费模式到馈线负荷实时变化的各个方面。电力公司面临的挑战是如何从这些大数据中提取有效信息，以优化电力分配、减少损耗和提高客户服务质量。
2、电量预测，尤其是针对发行电量的预测，是电力管理中不可或缺的一部分。传统的预测方法通常基于简单的线性模型或经验公式，这些方法已难以应对现代电力网中动态和非线性因素的影响。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于电量大数据的发行电量预测方法，能够捕捉复杂的时间依赖关系和非线性波动，提高发行电量预测的准确性和细粒度。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种基于电量大数据的发行电量预测方法，包括以下步骤：
4、s1：获取收集台区所供负荷的用电性质和网络结构数据，并通过地址校验分析、op互联分析、营配贯通分析、基础档案稽查对基础数据加以分析管控，提升同期线损基础数据质量；
5、s2：构建售电量预测模型，预测未来的售电量，具体如下：
6、获取历史售电量数据，并按小时、日、月的分级数据；获取影响因素数据：包括天气情况、节假日效应、经济指标和用电政策；
7、使用statsmodels库中的s
8、y(t)=t(t)+s(t)+e(t)；
9、其中，y(t)是原始数据，t(t)是趋势，s(t)是季节性，e(t)是残差；
10、生成时间序列特征，包括周标签、月标签、小时标签，并使用scikit-learn的pca模块进行特征降维，提取重要特征：
11、对所有时间序列特征进行标准化处理，从标准化的特征中计算协方差矩阵c：
12、；
13、其中，xi是标准化后的第i个数据向量，是均值向量，是数据点的数量；
14、对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量：
15、
16、其中，λ 是对角特征值矩阵，特征值表示数据在对应主成分方向上的方差大小；v是特征向量矩阵，每个特征向量代表一个主成分方向；
17、根据特征值的大小选择大于阈值的主要特征向量z；
18、z=x×vm；
19、其中，x 是标准化后的特征向量矩阵；vm是选择的前m个特征向量；z 是降维后的数据；
20、结合时间序列模型和机器学习模型，利用加权平均或堆叠方法融合多个模型的预测结果；
21、对历史与预测数据进行多层次对比，包括小时、日、月分级，探查不同时间尺度下的预测准确性，利用python中的matplotlib和seaborn库可视化实际与预测数据差异；
22、识别并分析季节性趋势，波动幅度和长期增长/减少趋势，使用滚动平均和线性回归拟合趋势线；
23、s3：搭建反馈回路，利用误差修正方法不断自校准售电量预测模型，并纳入事件、更新、误差修正手段进行未来售电量预测修正；
24、s4：根据修正后的未来售电量，基于线变损电量预测模型预测线变损电量，并基于预测的线变损电量和未来售电量，计算发行电量；
25、s5：通过图表形式展示历史售电量、历史供电量、预测未来售电量和预测发行电量。
26、进一步的，s1具体为：
27、s11：采集用户的用电类别（工业、商业、住宅等），以及每类用户的用电行为模式；收集台区的低压、主配网的物理拓扑结构，线路参数、电缆长度、变压器信息；
28、s12：使用数据中台整合和存储多源数据；
29、s13：校验和更新客户地址信息，利用地理信息系统（gis）进行空间校正和验证；
30、s14：利用k-means聚类检查线路互联关系，通过网络图的分析匹配设备接入位置；
31、s15：使用决策树识别并匹配营业系统中的客户负荷与配网中的相应节点，比较匹配结果，发现并修复不一致；
32、s16：使用异常检测算法lof来定位并修复档案中的异常或缺失数据。
33、进一步的，s13具体为：
34、从客户数据库或公共数据集获取客户地址和地理坐标信息，构建gis数据库；
35、使用自然语言处理nlp和正则表达式技术将非结构化地址数据解析为城市、区域、街道和门牌号的标准格式；并利用邮政编码校正地址，确保基础数据格式统一；
36、基于arcgis geocoding进行基础地址的地理编码，并为每个地址创建一个缓冲区，用于容差范围内验证地址位置；
37、利用gis进行拓扑分析，判断地址在图层中的位置是否合理；并进行邻域分析和网络分析，检查地址间的逻辑关系；对不一致的地址，进行修正。
38、进一步的，s14具体为：
39、获取电力设备的地理坐标、属性信息以及连接性数据，所述连接性数据包括节点之间的物理连接和属性；
40、使用k-means聚类将地理位置接近的设备和连接分组，以识别相对独立的网络子区或节点簇；
41、将聚类结果以网络图的形式表示，图中的节点为设备，边为设备之间的直接连接；聚类中心代表设备的集中地点或主要节点；
42、通过网络图分析识别线路连接正确路径和位置；
43、根据聚类和路径分析的结果，识别异常或错误接入的设备，实现重新连接或移位。
44、进一步的，结合时间序列模型和机器学习模型，利用加权平均或堆叠方法融合多个模型的预测结果，具体如下：
45、使用arima模型进行基础时间序列预测，确定arima模型的参数,包括自回归阶数p、差分次数d和移动平均阶数q;
46、使用自相关函数acf和偏自相关函数pacf图来选择合适的参数;
47、使用历史数据拟合arima模型,使用拟合的arima模型进行未来数据点的预测;
48、使用prophet模型捕捉非线性趋势和假期效应,定义模型参数，包括季节性效应的年周期、周周期，假期列表,使用prophet库进行模型拟合:
49、；
50、；
51、；
52、；
53、其中，g(t)是趋势函数；s(t) 是季节性函数；h(t)是假期效应函数，是误差项；k是初始增长率；m是初始偏移量；a(t)是位置向量；δ和γ为用于分段变化的参数；p为季节性周期；n为傅立叶级数的阶数；an、bn为傅立叶系数；l为假期的数量；dl为假期效应强度；hl(t)为假期指示函数，在假期期间为1，否则为0；并使用拟合的prophet模型预测未本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述S1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述S13具体为：
4.根据权利要求2所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述S14具体为：
5.根据权利要求1所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述结合时间序列模型和机器学习模型，利用加权平均或堆叠方法融合多个模型的预测结果，具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述S3具体为：
7.根据权利要求1所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述S4具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述s1具体为：
3.根据权利要求2所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述s13具体为：
4.根据权利要求2所述的基于电量大数据的发行电量预测方法，其特征在于，所述s14具体为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈婧，林超，林笔星，战英明，叶坤荣，张立娜，施炜炜，张琬茹，吴建航，娄梦瑶，
申请(专利权)人：国网信通亿力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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