[發(fā)明專利]一種用戶用電量預(yù)測方法、系統(tǒng)以及設(shè)備

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• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111476438A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙云;周密;錢斌;肖勇;徐迪;蔡梓文
• 申請（專利權(quán)）人: 南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責任公司;中國南方電網(wǎng)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(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 黃忠

本發(fā)明公開了一種用戶用電量預(yù)測方法、系統(tǒng)以及設(shè)備，本發(fā)明包括：采集用戶的用電信息，對用電信息進行預(yù)處理，提取經(jīng)過預(yù)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，根據(jù)聚類結(jié)果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(yù)測模型中，得到用戶的用電量預(yù)測值；本發(fā)明通過對用電設(shè)備的用電數(shù)據(jù)進行聚類處理，準確快速地得到了用戶用電行為特征，本發(fā)明通過用電量預(yù)測模型使得對用戶的用電量預(yù)測能夠細化到每個設(shè)備以及每個時段，大大提高了預(yù)測的精度和準確度，能夠幫助電力企業(yè)更好地了解各類用戶的用電需求，為未來電網(wǎng)發(fā)展及電力政策的制定提供了數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用戶用電量預(yù)測方法、系統(tǒng)以及設(shè)備。

背景技術(shù)

目前，隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，用電需求不斷擴大，電網(wǎng)規(guī)模不斷擴張，各類電力項目持續(xù)發(fā)展，近幾年隨著售電側(cè)改革逐步深化，售電市場競爭加劇，對電力企業(yè)的服務(wù)水平和服務(wù)意識提出了新的更高要求，為實現(xiàn)客戶精細化服務(wù)、提升客戶用電體驗，需要深入洞察客戶用電特性，預(yù)測用戶的用電量，智能用電技術(shù)為提升客戶用電體驗奠定了基礎(chǔ)，但當前的智能用電技術(shù)主要集中在智能家居和電器兩大領(lǐng)域，僅有少數(shù)研究立足于電網(wǎng)側(cè)，使得電力企業(yè)無法準確地對用戶的未來用電量趨勢進行合理預(yù)測，從而使得電力企業(yè)無法了解各類用戶的用電需求。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)中智能用電技術(shù)僅有少數(shù)研究立足于電網(wǎng)側(cè)，使得電力企業(yè)無法準確地對用戶的未來用電量趨勢進行合理預(yù)測的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種用戶用電量預(yù)測方法、系統(tǒng)以及設(shè)備，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中智能用電技術(shù)僅有少數(shù)研究立足于電網(wǎng)側(cè)，使得電力企業(yè)無法準確地對用戶的未來用電量趨勢進行合理預(yù)測的技術(shù)問題。

本發(fā)明提供的一種用戶用電量預(yù)測方法，適用于預(yù)先建立好的用電量預(yù)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(shè)備的用電數(shù)據(jù)；

對用電信息進行預(yù)處理，對經(jīng)過預(yù)處理后的用電信息進行儲存；

提取經(jīng)過預(yù)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(jié)果；

根據(jù)聚類結(jié)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(yù)測模型中，用電量預(yù)測模型輸出用戶用電設(shè)備每個時段的用電量預(yù)測值，根據(jù)用戶用電設(shè)備每個時段的用電量預(yù)測值從而得到用戶每個時段的用電量預(yù)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(yù)測值進行可視化顯示。

優(yōu)選的，用電量預(yù)測模型通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的，具體訓(xùn)練步驟包括：

獲取用戶的用電歷史數(shù)據(jù)，用電歷史數(shù)據(jù)包括用電行為特征歷史數(shù)據(jù)以及用戶用電設(shè)備每個時段的用電量歷史數(shù)據(jù)，對用電歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)點數(shù)量的取值范圍，求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的節(jié)點數(shù)量在取值范圍下的多個學(xué)習誤差的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將學(xué)習誤差最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為用電量預(yù)測模型。

優(yōu)選的，對用電信息進行預(yù)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。

優(yōu)選的，采用聚類算法對用電信息進行聚類處理，得到聚類結(jié)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(gòu)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(shè)備聚成一類，得到聚類結(jié)果。

優(yōu)選的，用電設(shè)備的用電數(shù)據(jù)包括用電設(shè)備的種類、用電設(shè)備的用電規(guī)格以及用電設(shè)備的用電量。