[發明專利]一種用戶用電量預測方法、系統以及設備在審
| 申請號： | 202010419771.X | 申請日： | 2020-05-18 |
| 公開（公告）號： | CN111476438A | 公開（公告）日： | 2020-07-31 |
| 發明（設計）人： | 趙云;周密;錢斌;肖勇;徐迪;蔡梓文 | 申請（專利權）人： | 南方電網科學研究院有限責任公司;中國南方電網有限責任公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 黃忠 |
| 地址： | 510663 廣東省廣州市蘿崗區科*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 用戶 用電量 預測 方法 系統 以及 設備 | ||
1.一種用戶用電量預測方法，其特征在于，適用于預先建立好的用電量預測模型，方法包括以下步驟：
采集用戶的用電信息，用電信息包括用電設備的用電數據；
對用電信息進行預處理，對經過預處理后的用電信息進行儲存；
提取經過預處理后的用電信息，采用聚類算法對用電信息進行聚類處理，得到聚類結果；
根據聚類結果對用戶的用電行為進行分析，得到用戶的用電行為特征；
將用戶的用電行為特征輸入到用電量預測模型中，用電量預測模型輸出用戶用電設備每個時段的用電量預測值，根據用戶用電設備每個時段的用電量預測值從而得到用戶每個時段的用電量預測值；
將用戶的用電行為特征以及用戶每個時段的用電量預測值進行可視化顯示。
2.根據權利要求1所述的一種用戶用電量預測方法，其特征在于，用電量預測模型通過神經網絡訓練得到的，具體訓練步驟包括：
獲取用戶的用電歷史數據，用電歷史數據包括用電行為特征歷史數據以及用戶用電設備每個時段的用電量歷史數據，對用電歷史數據進行預處理后作為訓練樣本，構建神經網絡并設定神經網絡的參數；
根據神經網絡的參數計算神經網絡隱含層的節點數量的取值范圍，求解神經網絡隱含層的節點數量在取值范圍下的多個學習誤差的神經網絡，將學習誤差最小的神經網絡作為用電量預測模型。
3.根據權利要求1所述的一種用戶用電量預測方法，其特征在于，對用電信息進行預處理的過程為：
查找出用電信息中的缺失值以及異常值，對缺失值進行填充處理，對異常值進行過濾處理。
4.根據權利要求1所述的一種用戶用電量預測方法，其特征在于，采用聚類算法對用電信息進行聚類處理，得到聚類結果的具體過程在于：
從用電信息中提取出用電行為特征值，構成特征向量組，采用聚類算法對特征向量組進行聚類處理，將具有相似用電行為特征的用電設備聚成一類，得到聚類結果。
5.根據權利要求1所述的一種用戶用電量預測方法，其特征在于，用電設備的用電數據包括用電設備的種類、用電設備的用電規格以及用電設備的用電量。
6.根據權利要求1所述的一種用戶用電量預測方法，其特征在于，在得到用戶每個時段的用電量預測值之后，還包括以下步驟：
采用對稱加密算法對用戶的用電行為特征以及用戶每個時段的用電量預測值進行加密。
7.一種用戶用電量預測系統，其特征在于，包括：數據采集模塊、數據預處理模塊、數據儲存模塊、聚類模塊、用電行為分析模塊、用電量預測模型模塊以及智能終端；
數據采集模塊用于采集用戶的用電信息，用電信息包括用電設備的用電數據；
數據預處理模塊用于對用電信息進行預處理；
數據儲存模塊用于對經過預處理后的用電信息進行儲存；
聚類模塊用于提取經過預處理后的用電信息，采用聚類算法對用電設備的用電數據進行聚類處理，得到聚類結果；
用電行為分析模塊用于根據聚類結果對用戶的用電行為進行分析，得到用戶的用電行為特征；
用電量預測模型模塊用于提供用電量預測模型，電量預測模型用于根據用戶的用電行為特征輸出用戶用電設備每個時段的用電量預測值，根據用戶用電設備每個時段的用電量預測值從而得到用戶每個時段的用電量預測值；
智能終端用于將用戶的用電行為特征以及用戶每個時段的用電量預測值進行可視化顯示。
8.根據權利要求7所述的一種用戶用電量預測系統，其特征在于，系統還包括加密模塊，加密模塊具體用于采用對稱加密算法對用戶的用電行為特征以及用戶每個時段的用電量預測值進行加密。
9.根據權利要求7所述的一種用戶用電量預測系統，其特征在于，數據預處理模塊具體用于查找出用電信息中的缺失值以及異常值，對缺失值進行填充處理，對異常值進行過濾處理。
10.一種用戶用電量預測設備，其特征在于，包括服務器以及終端設備；
所述服務器包括數據采集模塊、數據預處理模塊、數據儲存模塊、聚類模塊、用電行為分析模塊以及用電量預測模型模塊；
數據采集模塊用于采集用戶的用電信息，用電信息包括用電設備的用電數據；
數據預處理模塊用于對用電信息進行預處理；
數據儲存模塊用于對經過預處理后的用電信息進行儲存；
聚類模塊用于提取經過預處理后的用電信息，采用聚類算法對用電設備的用電數據進行聚類處理，得到聚類結果；
用電行為分析模塊用于根據聚類結果對用戶的用電行為進行分析，得到用戶的用電行為特征；
用電量預測模型模塊用于提供用電量預測模型，電量預測模型用于根據用戶的用電行為特征輸出用戶用電設備每個時段的用電量預測值，根據用戶用電設備每個時段的用電量預測值從而得到用戶每個時段的用電量預測值；
終端設備用于將用戶的用電行為特征以及用戶每個時段的用電量預測值進行可視化顯示。
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