[發明專利]一種家庭用電設備負荷預測方法

有效

• 申請號: 201710451780.5
• 申請日: 2017-06-15
• 公開（公告）號: CN107248740B
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 談竹奎;徐長寶;劉斌;王冕
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 貴陽中新專利商標事務所 52100
• 代理人: 商小川

本發明公開了一種家庭用電設備負荷預測方法，它包括：收集表征家庭用電設備所處各種環境狀態的環境數據；收集家庭用電設備在各種環境狀態下的用電負荷數據；對收集的用電負荷數據進行數據清洗；對經過數據清洗后的用電負荷數據進行屬性值編碼處理；構建一個以上自編碼器模型，依次初始化自編碼器模型參數；依次訓練每個自編碼器模型；將訓練后的所有自編碼器模型搭建出深度堆疊自編碼器模型進行初始化參數設置；對深度堆疊自編碼器模型進行深度訓練；利用訓練好的深度堆疊自編碼模型實現家庭用電設備的用電負荷預測；解決了現有技術對電力負荷預測由于電力負荷的復雜性和多變性，很難建立精準的模型對其進行預測等技術問題。

技術領域

本發明屬于家庭用電設備負荷預測技術，尤其涉及一種家庭用電設備負荷預測方法。

背景技術

電力負荷的精準預測對電力生產以及電力系統的安全運行具有重大的意義。但是由于電力負荷的復雜性和多變性，很難建立精準的模型對其進行預測，傳統的負荷預測方法均存在一定的缺陷，這導致負荷預測的難題一直懸而未決。同時目前，隨著“互聯網+”口號的提出，隨著能源互聯網的迅猛發展，越來越多的用電設備接入互聯網中，在這過程中勢必產生大量的用電數據，如何利用這些海量的數據，從大量的數據中深度挖掘出各種用電設備的負荷變化特點，從而實現用電設備的負荷精準，不但于提高用戶側的用電經濟性，更有助于電網調度機構制定發電計劃以實現供需平衡，有利于大大提高電力系統運行的安全性和經濟性。

發明內容：

本發明要解決的技術問題：提供一種家庭用電設備負荷預測方法，以解決現有技術對電力負荷預測由于電力負荷的復雜性和多變性，傳統的負荷預測方法均存在一定的缺陷，很難建立精準的模型對其進行預測等技術問題。

本發明技術方案：

一種家庭用電設備負荷預測方法，它包括：

步驟1、收集表征家庭用電設備所處各種環境狀態的環境數據；

步驟2、收集家庭用電設備在各種環境狀態下的用電負荷數據；

步驟3、對收集的用電負荷數據進行數據清洗；

步驟4、對經過數據清洗后的用電負荷數據進行屬性值編碼處理，形成帶屬性值編碼的用電負荷數據和不帶屬性值編碼的用電負荷數據；

步驟5、構建一個以上自編碼器模型，依次初始化自編碼器模型參數；

步驟6、利用不帶屬性值編碼的用電負荷數據作為各個自編碼器模型的訓練數據，依次訓練每個自編碼器模型；

步驟7、將經過訓練后的所有自編碼器模型依次首尾級聯堆疊，并采用多元分類器作為輸出層，搭建出深度堆疊自編碼器模型；

步驟8、對深度堆疊自編碼器模型進行初始化參數設置；

步驟9、利用帶屬性值編碼的用電負荷數據作為深度堆疊自編碼器模型的訓練數據，對深度堆疊自編碼器模型進行深度訓練；

步驟10、利用訓練好的深度堆疊自編碼模型，輸入家庭用電設備所處環境狀態的環境數據，通過深度堆疊自編碼器模型實現家庭用電設備的用電負荷預測。

步驟1所述收集表征家庭用電設備所處各種環境狀態的環境數據它包括光照強度、溫度、濕度以及PM2.5顆粒物數據；用公式：S＝{S₁,S₂,S₃,S₄}表示；

式中：S表示環境數據集，一個數據集中四種數據的組合表示一種環境狀態；S₁表示光照強度數據；S₂表示溫度數據；S₃表示濕度數據；S₄表示PM2.5顆粒物數據。

步驟2所述的用電負荷數據包括有功負荷數據和無功負荷數據；