【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电量预测，特别是涉及一种针对多行业的用电负荷预测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、目前，随着用电规模的不断扩大，准确预测用电负荷对电力系统的正常运行起着至关重要的作用。用电负荷预测技术在满足一定精度要求的情况下，确定未来某一特定时刻或特定时段内的用电负荷数据。即，根据用电负荷的历史数据推测未来数值。
2、虽然，随着机器学习技术的不断成熟和普遍应用，构建了针对于各行业进行用电负荷预测的相关模型，并利用相关模型对各行业的用电负荷进行了相应的预测。但是由于现有技术是分别对各行业的用电负荷进行预测，并未对多行业的用电负荷进行预测，因此现有技术仅能够利用各行业的最大用电负荷预测多行业的最大用电负荷，并不能直接预测多行业的最大用电负荷。从而可能导致无法精确确定多行业的最大用电负荷。
3、针对上述的现有技术中存在的仅能够利用各行业的最大用电负荷预测多行业的最大用电负荷，不能直接预测多行业的最大用电负荷，从而导致无法精确确定多行业的最大用电负荷的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种针对多行业的用电负荷预测方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中存在的仅能够利用各行业的最大用电负荷预测多行业的最大用电负荷，不能直接预测多行业的最大用电负荷，从而导致无法精确确定多行业的最大用电负荷的技术问题。
2、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种针对多行业的用电负荷预测方法，包括：采集与各行业对应的用电负荷曲线，并
3、根据本公开实施例的另一方面，还提供了一种针对多行业的用电负荷预测装置，包括：第一用电负荷向量确定模块，用于采集与各行业对应的用电负荷曲线，并基于与各行业对应的多个用电负荷曲线，确定与各个历史时刻对应的多个第一用电负荷向量，其中第一用电负荷向量与各行业的用电负荷对应；第一影响因素向量确定模块，用于确定与各行业对应的第一用电负荷影响因素，并基于与各行业对应的多个第一用电负荷影响因素，确定与各个历史时刻对应的多个第一影响因素向量，其中第一影响因素向量包含与各行业对应的第一用电负荷影响因素；特征提取模块，用于将多个第一用电负荷向量输入至第一lstm模型，并输出多个第二用电负荷向量，将多个第一影响因素向量输入至第二lstm模型，并输出多个第二影响因素向量；最大用电负荷时刻预测模块，用于基于多个第二用电负荷向量和多个第二影响因素向量，并利用预先设置的预测模型，预测最大用电负荷时刻；以及置信区间确定模块，用于根据最大用电负荷时刻并利用与各行业对应的多个用电负荷曲线，确定最大用电负荷的置信区间。
4、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
5、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种针对多行业的用电负荷预测装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：采集与各行业对应的用电负荷曲线，并基于与各行业对应的多个用电负荷曲线，确定与各个历史时刻对应的多个第一用电负荷向量，其中第一用电负荷向量与各行业的用电负荷对应；确定与各行业对应的第一用电负荷影响因素，并基于与各行业对应的多个第一用电负荷影响因素，确定与各个历史时刻对应的多个第一影响因素向量，其中第一影响因素向量包含与各行业对应的第一用电负荷影响因素；将多个第一用电负荷向量输入至第一lstm模型，并输出多个第二用电负荷向量，将多个第一影响因素向量输入至第二lstm模型，并输出多个第二影响因素向量；基于多个第二用电负荷向量和多个第二影响因素向量，并利用预先设置的预测模型，预测最大用电负荷时刻；以及根据最大用电负荷时刻并利用与各行业对应的多个用电负荷曲线，确定最大用电负荷的置信区间。
6、本申请提供了一种针对多行业的用电负荷预测方法。首先，处理器采集与各行业对应的用电负荷曲线，并基于与各行业对应的多个用电负荷曲线，确定与各个历史时刻对应的多个第一用电负荷向量。然后，处理器确定与各行业对应的第一用电负荷影响因素，并基于与各行业对应的多个第一用电负荷影响因素，确定与各个历史时刻对应的多个第一影响因素向量。进一步地，处理器将多个第一用电负荷向量输入至第一lstm模型，并输出多个第二用电负荷向量，处理器将多个第一影响因素向量输入至第二lstm模型，并输出多个第二影响因素向量。之后处理器基于多个第二用电负荷向量和多个第二影响因素向量，并利用预先设置的预测模型，预测最大用电负荷时刻。最后，处理器根据最大用电负荷时刻并利用各行业对应的多个用电负荷曲线，确定最大用电负荷的置信区间。
7、由于本申请采集了与各行业对应的用电负荷曲线，并确定了与各个历史时刻对应的多个第一用电负荷向量(其中第一用电负荷向量与各行业的用电负荷对应)，因此最终预测模型所预测的最大用电负荷时刻与多行业对应。并且最终基于最大用电负荷时刻以及与各行业对应的用电负荷曲线，能够确定与多行业对应的最大用电负荷的置信区间。从而与现有技术不同的是，本申请通过直接预测多行业的最大用电负荷，能够达到提高预测效率并且精确地确定多行业的最大用电负荷的技术效果。
8、此外，由于本申请确定了与各行业对应的第一用电负荷影响因素，并同时利用与各个历史时刻对应的多个第一影响因素向量和多个第一用电负荷向量，对与多行业对应的最大用电负荷的置信区间进行预测，因此最终得出的预测结果与各行业的第一用电负荷影响因素(即与各行业关联程度较高的用电负荷影响因素)相关联，进一步提高了预测的准确率。
9、进而解决了现有技术中存在的仅能够利用各行业的最大用电负荷预测多行业的最大用电负荷，不能直接预测多行业的最大用电负荷，从而导致无法精确确定多行业的最大用电负荷的技术问题。
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1.一种针对多行业的用电负荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最大用电负荷时刻并利用与所述各行业对应的多个用电负荷曲线，确定最大用电负荷的置信区间的操作，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多个第二用电负荷向量和所述多个第二影响因素向量，并利用预先设置的预测模型，输出最大用电负荷时刻的操作，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第一特征矩阵输入至所述预测模型，并输出所述最大用电负荷时刻的操作，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述各行业对应的目标影响因素的操作，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述各行业对应的第一用电负荷影响因素，并基于与所述各行业对应的多个第一用电负荷影响因素，确定与所述各个历史时刻对应的多个第一影响因素向量的操作，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集与各行业对应的用电负荷曲线，并基于与所述各行业对应的多个用电负荷曲线，确定与各个历史时刻对应的
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
9.一种针对多行业的用电负荷预测装置，其特征在于，包括：
10.一种针对多行业的用电负荷预测装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种针对多行业的用电负荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最大用电负荷时刻并利用与所述各行业对应的多个用电负荷曲线，确定最大用电负荷的置信区间的操作，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多个第二用电负荷向量和所述多个第二影响因素向量，并利用预先设置的预测模型，输出最大用电负荷时刻的操作，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第一特征矩阵输入至所述预测模型，并输出所述最大用电负荷时刻的操作，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述各行业对应的目标影响因素的操作，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志伟，杨菁，张闯，李丹，袁西尧，李承桓，于梦婷，王海洋，王佳秋，
申请(专利权)人：国家电网有限公司客户服务中心，
类型：发明
国别省市：
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