【技术实现步骤摘要】
本专利技术不仅涉及数据处理与分析领域，具体涉及一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法及系统。
技术介绍
1、目前，绿色低碳产业用电量的预测主要依赖于单一因素或有限因素预测法、传统时间序列预测法以及机器学习预测法。这些方法各有特点，但都存在明显的局限性。单一因素或有限因素预测法虽然模型简单，但忽略了影响用电量的其他重要因素，如政策变化、行业特性等，导致预测结果不够准确。传统时间序列预测法则主要关注历史用电量数据的时间序列特性，缺乏对其他影响因素的综合考虑。而机器学习预测法虽然能够处理更复杂的数据，并考虑更多的影响因素，但由于绿色低碳产业用电量的复杂性，以及数据的可获得性和质量等问题，其预测效果也面临挑战。
2、现有技术在绿色低碳产业用电量预测中的核心不足主要体现在数据维度不足、行业特性分析不足、数据融合技术不足以及模型构建和验证不足等方面。首先，现有预测方法往往只考虑了有限的几个因素，忽略了其他可能影响用电量的重要因素，导致预测结果不够全面和准确。其次，绿色低碳产业下的各个行业具有不同的用电特性和用电模式，但现有预测方法往往没有对这些行业进行深入的特性分析，导致预测结果无法准确反映各行业的实际情况。此外，在处理多维度数据时，现有预测方法缺乏有效的数据融合技术，导致数据之间的关联性和互补性没有得到充分利用。最后，现有预测方法在模型构建和验证方面也存在不足，模型的复杂性和准确性之间往往存在权衡问题，而模型验证的不充分也可能导致预测结果的可靠性降低。
3、现有技术文件cn113962364a公开了一种基于深度
技术实现思路
1、本专利技术旨在构建一种基于多维度数据融合与行业特性分析的绿色低碳产业用电量预测系统及方法，通过整合经济、气象、政策、行业特性等多方面的数据，利用先进的数据融合技术挖掘数据间的关联性和互补性，并深入分析各绿色低碳行业的用电特性和模式，以构建高精度预测模型，实现对绿色低碳产业下各行业用电量的准确预测，从而助力能源高效利用、节能减排及产业的可持续发展，并为政府决策、企业生产计划优化等提供科学依据。
2、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法及系统。
3、本专利技术采用如下的技术方案。
4、本专利技术第一方面提供一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，包括如下步骤：
5、收集某地区绿色低碳产业的历史用电数据及其多维影响因素数据，其中，绿色低碳产业包括清洁能源行业、电动汽车行业和储能行业，多维影响因素数据包括经济因素、气象因素和政策因素，每种因素还包含多个影响因子；
6、对收集的多维影响因素数据进行预处理，构建影响因素指标库和行业用电数据库；
7、基于影响因素指标库和行业用电数据库，对清洁能源行业、电动汽车行业和储能行业进行用电特性分析，获得各行业的用电特性特征；
8、根据各行业的用电特性特征和历史用电数据，对各行业进行绿色低碳产业用电量贡献率预测和用电需求预测；
9、对各行业的用电量贡献率预测和用电需求预测进行加权求和，计算获得整体绿色低碳行业的用电量预测值。
10、可选地，所述每种因素还包含多个影响因子具体为：
11、经济因素包括投资回报率、成本效益比、建设成本、运营成本、续驶里程、百公里能耗、电池成本、充电设施建设成本、储能成本和储能效率；
12、气象因素包括温度、湿度、降水量、风速和日照时长；
13、政策因素包括电价政策、政策补贴、行业发展政策文件、行业规划白皮书和行业统计年鉴。
14、可选地，所述对收集的多维影响因素数据进行预处理包括检测异常值和填充缺失值，具体为：
15、利用z-score进行异常值检测，设原始数据集为x＝{x1,x2,...,xn}，其中n为指标总数，其中ni表示xi指标的数据量，每个指标的数据均值μ和标准差σ分别为：
16、
17、对于每个数据点xi，计算其z-score值：
18、
19、当|zi|>3时，认为xi为异常值；
20、对检测到的异常值，根据数据特性分别采用合适的插值方法；对于时序数据，采用自回归滑动平均模型进行插值，对于非时序数据，采用三次样条插值。
21、可选地，所述对清洁能源行业、电动汽车行业和储能行业进行用电特性分析具体包括：
22、提取历史用电数据中的周期性、趋势性和波动性特征。
23、可选地，所述对清洁能源行业进行用电量贡献率预测和用电需求预测具体包括：
24、使用mlp模型预测清洁能源行业的用电量贡献率，mlp模型的输入特征包括用电特性特征和影响因素特征；基于清洁能源行业的历史用电数据，采用sarima模型预测清洁能源行业在未来时段的用电需求。
25、可选地，所述对电动汽车行业进行用电量贡献率预测和用电需求预测具体包括：
26、通过空间回归模型计算电动汽车行业的用电量贡献率；基于prophet算法预测电动汽车行业在未来时段的用电需求。
27、可选地，所述对储能行业进行用电量贡献率预测和用电需求预测具体包括：
28、通过强化学习计算储能行业的用电量贡献率；基于lstm算法预测储能行业在未来时段的用电需求。
29、本专利技术第二方面提供一种基于多维数据和行业特性的用电量预测系统，基于本专利技术第一方面所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，该系统包括：
30、数据收集模块、数据预处理模块、用电特性分析模块、用电量贡献率及用电需求预测模块和整体用电量预测模块；
31、所述数据收集模块用于收集某地区绿色低碳产业的历史用电数据及其多维影响因素数据，绿色低碳产业包括清洁能源行业、电动汽车行业和储能行业；
32、数据预处理模块用于对收集的多维影响因素数据进行预处理，构建影响因素指标库和行业本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
8.一种基于多维数据和行业特性的用电量预测系统，基于权利要求1-7任一项所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于，该系统包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-7中任一项所述的一种基于多维数据和行
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用电量预测方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的一种基于多维数据和行业特性的用...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈朝辉，赵骞，黄新平，陈建华，马蕊，叶德君，张伟，刘翔，周昆，边舒芳，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司唐山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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