[發明專利]一種用電量智能預測系統及方法

無效

• 申請號: 201210147746.6
• 申請日: 2012-05-14
• 公開（公告）號: CN102682349A
• 公開（公告）日: 2012-09-19
• 發明（設計）人: 張建偉;曹敏;畢志周;楊晴;張志生;高尚飛;陳霍興;楊亮;吳謂明;李光彪;傅聰聰
• 申請（專利權）人: 云南電力試驗研究院（集團）有限公司電力研究院;昆明能訊科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/02
• 代理公司: 昆明大百科專利事務所 53106
• 代理人: 何健

1.一種用電量智能預測系統，其特征在于，該系統包括智能用電終端（1）和分別與智能用電終端（1）連接的管理實時數據采集的電能采集模塊(2)、本地存儲管理模塊(3)、預測點的預測值分析計算模塊(4)、負責數據通信傳輸控制的GPRS通信控制模塊（5）；預測值分析計算模塊（4）核心預測處理算法采用BP神經網絡。

2.一種用電量智能預測方法，其特征在于，方法如下，

①用電量預測點使用智能用電終端（1）作為主控單元，負責實時數據的采集、預測點的預測值分析計算、預測值的查詢以及數據傳輸通信的控制；

②在用電量預測點的前端接入電能采集裝置，電流通過電能采集裝置再流入用電器，電能計量采集裝置的數據輸出與預測點智能用電終端（1）的電能采集模塊（2）相連，實施電能信息采集；

③用電量預測點的智能用電終端（1）上接入GPRS通信控制模塊（5），實現多監測預測點與電網公司電力數據主站的遠程通信；

④智能用電終端（1）通過電能采集模塊（2）及其內部的軟件程序實時采集用電器的即時功耗；

⑤智能用電終端（1）軟件內部建立一個含有N個節點輸入層，一個節點輸出層，2N個隱含層和隱含節點的BP神經網絡模型；

⑥將采集到的電能耗數據作為樣本對預測值分析計算模塊（4）的BP神經網絡模型進行訓練；

⑦根據預測的類型確定BP神經網絡模型中的結點個數N值，如果是預測季度用電量，N值為3；如果選擇預測月度用電量，則N值為11；如果預測周用電量，則N值為6；

⑦BP神經網絡模型預測算法需要的影響因素個數由終端通過GPRS無線傳輸模塊從電網公司電力數據主站獲??；

⑧電量預測值和采集計算出的真實用電量存入本地和遠程主站的歷史記錄文件中，作為下一次預測的樣本數據，降低預測的誤差；

⑨預測所需的配置參數以及預測結果通過本地存儲管理模塊(3)存儲于智能用電終端（1）的本地數據文件中，通過GPRS通信控制模塊（5）存儲在遠程主站系統內，確保重要數據的容災性。