[發明專利]一種節電潛力量化預測方法

有效

• 申請號: 201711136988.4
• 申請日: 2017-11-16
• 公開（公告）號: CN107748940B
• 公開（公告）日: 2021-10-12
• 發明（設計）人: 蘇運;田英杰;郭乃網;陳睿;宋巖;沈泉江;龐天宇;解梁軍;楊洪山
• 申請（專利權）人: 國網上海市電力公司;華東電力試驗研究院有限公司;星環信息科技(上海)股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙繼明

本發明涉及一種節電潛力量化預測方法，該方法包括以下步驟：提取行業用戶用電數據，從用戶用電數據中獲取用電特性指標，通過聚類分析劃分用電群體；建立節電潛力預測模型，對同一用電群體內進行標桿選取，將標桿用電量輸入節電潛力預測模型獲得未來節電潛力預測值。與現有技術相比，本發明具有節電潛力量化，更直觀的指導用電行為并且預測準確度高等優點。

技術領域

本發明涉及節能領域，尤其是涉及一種節電潛力量化預測方法。

背景技術

我國進入二十一世紀以來迎來了一個建設發展的高速發展期，2010年我國GDP超過日本成為全球第二大經濟體，未來我國可能將寵愛過美國成為全球第一的能源消耗大國，但我國單位GDP能耗卻仍是世界平均水平的三倍左右，在國際上處于很落后的位置。

因此對于用戶節電潛力進行評估并對節電潛力進行量化計算，從而對高耗電用戶提供節電提醒和預警，有利于為社會節能作出貢獻。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種節電潛力量化預測方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種節電潛力量化預測方法，所述的方法包括以下步驟：

S1、提取行業用戶用電數據，從用戶用電數據中獲取用電特性指標，通過聚類分析劃分用電群體；

S2、建立節電潛力預測模型，對同一用電群體內進行標桿選取，將標桿用電量輸入節電潛力預測模型獲得未來節電潛力預測值。

優選地，步驟S1中對行業用戶用電數據進行提取時，以15min為間隔采集功率數據，每天96個點。

優選地，步驟S1所述的用電特性指標包括日均用電量、日均峰時用電、日均谷時用電、峰谷電量比和日均負荷率。

優選地，步驟S1中所述的通過聚類分析劃分用電群體具體包括以下步驟：

S101、采用分類適確性指標自適應選擇最優的聚類數；

S102、選定k個中心μ_k的初值；

S103、將每個數據點歸類到距離其最近的中心點所代表的聚類中；

S104、獲取每個聚類的新的中心點μ_k，并重復S103，迭代至最大步數或者前后的聚類準則函數值相差小于設定閾值為止。

優選地，步驟S2中建立節電潛力預測模型具體包括以下步驟：

S201：以氣象和社會因素歷史數據作為輸入，以目標用戶日節電潛力作為輸出，形成樣本數據集D；

S202、使用交叉驗證法分別形成訓練集和測試集，并利用XGBoost決策樹算法建立節電潛力預測模型。

優選地，利用XGBoost決策樹算法建立節電潛力預測模型具體為：設定XGBoost模型參數，包括基本參數和訓練參數，對模型進行訓練，訓練結束后，利用測試集參數對模型進行預測精度判斷，若預測精度不滿足設定值則重新設置參數，繼續訓練，直至滿足精度要求。

優選地，步驟S202中使用交叉驗證法分別形成訓練集和測試集具體為：將數據集D等比例分為D1-D10，將D1作為測試集，D2-D10作為訓練集，計算評價指標，之后將D2作為測試集，D1，D3-D10作為訓練集，在每一輪迭代過程中，均采用交叉驗證的方法進行預測模型評價指標計算。

與現有技術相比，本發明具有以下優點：

1、通過節電潛力預測，可以在未來節電潛力較高時提前提醒用戶，關注自身用電習慣，督促高耗電用戶及時進行節電改造；

2、節電潛力量化，更直觀地指導用電行為。