[發明專利]一種電力用戶用電行為預測方法和預測系統

有效

• 申請號: 201911348876.4
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111210055B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發明（設計）人: 姚璐;寧楠;邵倩文;謝威;吳小康;廖清陽;尚曉霞;宗志亞;王安;安賽
• 申請（專利權）人: 貴州電網有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/2411
• 代理公司: 南京禹為知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 王曉東

1.一種電力用戶用電行為預測方法，其特征在于，包括：

獲取所需用戶歷史用電量數據以及該用戶所在地的歷史氣溫數據；

根據所獲取的用戶歷史用電量數據及歷史氣溫數據來構建氣溫心理場模型；

將所獲取到的用戶歷史用電量數據以及歷史氣溫數據作為SVM支持向量機的輸入向量，以基于SVM回歸估計方法計算得到當前用戶的預測用電初值

根據預測用電初值并結合氣溫心理場模型與多場景集方法，來計算出當前的預測氣溫心理場強；

對預測時段內的氣溫心理場強進行標準化處理，獲得基于氣溫心理場理論修正預測用電初值的修正系數；

結合用戶用電初值和修正系數來計算出用戶用電行為最終預測值

所述氣溫心理場模型包括：

氣溫心理場基本場強模型：

式(2)中：E為用戶氣溫心理場基本場強值；T為心理場中當前的氣溫值；P為電力用戶的用電量；T_ε為修正值；

氣溫心理場的等勢線分段表達模型：若氣溫越貼近用戶的舒適溫度區域，用戶的用電量越小，則用戶所感受到的壓力會越小，氣溫心理場的場強也就越??；反之則相反；

所述根據預測用電初值并結合氣溫心理場模型與多場景集方法，來計算出當前的預測氣溫心理場強包括：

根據氣溫心理場的等勢線分段表達模型確定預測用電初值所處的氣溫心理場場強范圍，假設所處的氣溫心理場場強范圍所對應的氣溫區間為[T₁,T₂]，且落在半徑為r_p0的氣溫心理場場強等勢線范圍內，則由式(2)與下列式子計算預測氣溫心理場強：

T₁＝r_p0?(4)

0≤T_ε,i≤r_p0?(5)

式(6)中，為所處的氣溫心理場場強范圍內某一氣溫場景下對應的氣溫心理場場強；式(6)中，i為所取氣溫場景集的個數，即為結合氣溫心理場模型與多場景集方法計算得出的預測氣溫心理場強；T_ε,i為氣溫場景集i所對應的氣溫修正值；

對預測時段內的氣溫心理場強進行標準化處理，獲得基于氣溫心理場理論修正預測用電初值的修正系數包括：

假設由式(7)計算得出預測時段內t_n個時刻的氣溫心理場強，即按下式對其進行標準化處理：

式(8)中，即為進行標準化處理后的預測氣溫心理場強，將其看作基于氣溫心理場理論修正預測用電初值的修正系數；

所述結合用戶用電初值和修正系數來計算出用戶用電行為最終預測值的方式為：

式(14)中，即為基于氣溫心理場理論修正的用戶用電行為最終預測值。

2.一種電力用戶用電行為預測系統，其特征在于，包括：

數據采集器，用于采集獲取所需用戶歷史用電量數據以及該用戶所在地的歷史氣溫數據；

第一數據處理器，用于根據數據采集器所傳輸來的用戶歷史用電量數據及歷史氣溫數據來處理生成氣溫心理場模型；以及，用于將所獲取到的用戶歷史用電量數據以及歷史氣溫數據作為SVM支持向量機的輸入向量，以基于SVM回歸估計方法計算得到當前用戶的預測用電初值

第二數據處理器，用于根據第一數據處理器所傳輸來的預測用電初值和氣溫心理場模型并結合多場景集運算處理方法，來計算出當前的預測氣溫心理場強；然后對該預測時段內的氣溫心理場強進行標準化處理，獲得基于氣溫心理場理論修正預測用電初值的修正系數；最后結合用戶用電初值和修正系數來計算出用戶用電行為最終預測值

所述氣溫心理場模型包括：

氣溫心理場基本場強模型：

式(2)中：E為用戶氣溫心理場基本場強值；T為心理場中當前的氣溫值；P為電力用戶的用電量；T_ε為修正值；

氣溫心理場的等勢線分段表達模型：若氣溫越貼近用戶的舒適溫度區域，用戶的用電量越小，則用戶所感受到的壓力會越小，氣溫心理場的場強也就越??；反之則相反；

所述第二數據處理器運算處理計算出當前的預測氣溫心理場強包括：

根據氣溫心理場的等勢線分段表達模型確定預測用電初值所處的氣溫心理場場強范圍，假設所處的氣溫心理場場強范圍所對應的氣溫區間為[T₁,T₂]，且落在半徑為r_p0的氣溫心理場場強等勢線范圍內，則由式(2)與下列式子計算預測氣溫心理場強：

T₁＝r_p0?(4)

0≤T_ε,i≤r_p0?(5)

式(6)中，為所處的氣溫心理場場強范圍內某一氣溫場景下對應的氣溫心理場場強；式(6)中，i為所取氣溫場景集的個數，即為結合氣溫心理場模型與多場景集方法計算得出的預測氣溫心理場強；T_ε,i為氣溫場景集i所對應的氣溫修正值；

所述第二數據處理器對預測時段內的氣溫心理場強進行標準化處理，獲得基于氣溫心理場理論修正預測用電初值的修正系數的運算處理過程為：

假設由式(7)計算得出預測時段內t_n個時刻的氣溫心理場強，即按下式對其進行標準化處理：

式(8)中，即為進行標準化處理后的預測氣溫心理場強，將其看作基于氣溫心理場理論修正預測用電初值的修正系數；

所述第二數據處理器結合用戶用電初值和修正系數來計算出用戶用電行為最終預測值的運算處理方式為：

式(9)中，即為基于氣溫心理場理論修正的用戶用電行為最終預測值。