[發明專利]負荷分析方法、裝置、存儲介質和處理器

有效

• 申請號: 201711484711.0
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108335014B
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 羅松波;王寧;高士卿;樊凱;張立濤
• 申請（專利權）人: 國網北京市電力公司;國家電網公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡

1.一種負荷分析方法，其特征在于，包括：

獲取目標對象的負荷信息；

獲取所述負荷信息對應的關聯信息，其中，所述關聯信息為能夠對所述負荷產生影響的信息；

使用多組待分析數據通過機器學習訓練出的預定分析模型，其中，所述預定分析模型為使用所述多組待分析數據通過機器學習訓練出的用于表示所述負荷信息與所述關聯信息之間對應關系的模型，所述多組待分析數據中的每組數據均包括：目標對象的負荷信息和所述負荷信息對應的關聯信息；

根據所述預定分析模型分析所述目標對象；

其中，所述多組待分析數據包括：多個目標對象的實時數據；

其中，獲取目標對象的負荷信息包括：

采集所述目標對象在預定時間周期內的負荷數據；

根據所述負荷數據確定所述目標對象的負載率，其中，所述負載率為所述目標對象在預定時間周期內，持續時間高于預定時間閾值的最大負荷與所述目標對象的用電容量之比。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取目標對象的負荷信息包括以下至少之一：

獲取預定時間周期內所述目標對象的平均負荷；

獲取預定時間周期內所述目標對象的最大負荷；

獲取預定時間周期內所述目標對象的負荷超過預定閾值的次數，其中，所述預定閾值根據所述最大負荷確定；

獲取預定時間范圍內所述目標對象的負荷超過所述預定閾值的持續時間、以及所述最大負荷的持續時間；

獲取預定時間范圍內所述目標對象的負荷超過預定閾值的產生時間、以及最大負荷的產生時間；

獲取預定時間范圍內在距所述目標對象的負荷超過預定閾值前與產生最大負荷前預定時刻的平均負荷。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，使用多組待分析數據通過機器學習訓練出的預定分析模型包括以下至少之一：

使用多組待分析數據通過機器學習訓練出的預定地區分析模型，其中，所述預定地區分析模型為表示所述負荷信息與地區經濟指標之間對應關系的模型，所述關聯信息包括：所述地區經濟指標；

使用多組待分析數據通過機器學習訓練出的預定行業分析模型，其中，所述預定行業分析模型為表示所述負荷信息與行業經濟指標之間對應關系的模型，所述關聯信息包括：所述行業經濟指標；

使用多組待分析數據通過機器學習訓練出的預定容量分析模型，其中，所述預定容量分析模型為表示所述負荷信息與接電容量之間對應關系的模型，所述關聯信息包括：所述接電容量；

使用多組待分析數據通過機器學習訓練出的預定天氣分析模型，其中，所述預定天氣分析模型為表示所述負荷信息與天氣指標之間對應關系的模型，所述關聯信息包括：所述天氣指標。

4.一種負荷分析裝置，其特征在于，包括：

第一獲取單元，用于獲取目標對象的負荷信息；

第二獲取單元，用于獲取所述負荷信息對應的關聯信息，其中，所述關聯信息為能夠對所述負荷產生影響的信息；

訓練單元，用于使用多組待分析數據通過機器學習訓練出的預定分析模型，其中，所述預定分析模型為使用所述多組待分析數據通過機器學習訓練出的用于表示所述負荷信息與所述關聯信息之間對應關系的模型，所述多組待分析數據中的每組數據均包括：目標對象的負荷信息和所述負荷信息對應的關聯信息；

分析單元，用于根據所述預定分析模型分析所述目標對象；

其中，所述多組待分析數據包括：多個目標對象的實時數據；

其中，所述第一獲取單元包括：

第一采集模塊，用于采集所述目標對象在預定時間周期內的負荷數據；

確定單元，用于根據所述負荷數據確定所述目標對象的負載率，其中，所述負載率為所述目標對象在預定時間周期內，持續時間高于預定時間閾值的最大負荷與所述目標對象的用電容量之比。