[發明專利]城市綜合體用電量預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010745331.3
• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111985695A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 楊德州;王赟中;夏懿;王飛;李萬偉;李正輝;魏勇;胡安龍;薛國斌;李惠庸;李敏;彭婧;梁魁;平常;萬小花;韓建鋒;陳慶勝;李玉科;李麟鶴;楊昌海;張中丹;田云飛;宋汶秦;李康平;馮燕軍;張建輝;甄釗;王忠飛;薛遠天;梁從斌;王俊杰;任惠
• 申請（專利權）人: 國網甘肅省電力公司;國網甘肅省電力公司經濟技術研究院;華北電力大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 長沙智勤知識產權代理事務所(普通合伙) 43254
• 代理人: 彭鳳琴

本發明實施例提供一種城市綜合體用電量預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括：獲取城市綜合體中各類型用電實體的歷史小時用電量序列；將所述歷史小時用電量序列根據按預設的日歷標簽進行拆分降維，得到針對各個日歷標簽的第一用電量序列；將所述第一用電量序列在時間維度上進行非線性降維，得到第二用電量序列；將所述第二用電量序列輸入預設的預測神經網絡進行預測，得到基于所述日歷標簽的第一用電量預測結果；基于所述第一用電量預測結果，計算得到所述綜合體的用電量預測結果?？梢允沟贸鞘芯C合體用電量預測結果的更加精確。

技術領域

本發明涉及數據處理領域，尤其涉及一種城市綜合體用電量預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

所謂“城市綜合體”，就是一種以建筑群為基礎，將商務辦公、旅店餐飲、商業銷售、公寓住宅和文娛綜合五大核心功能在地理空間進行融合，并在各部分之間建立一種互相依存的能動關系，最終形成的一個多功能、高效率的“城中之城”。復雜的負荷結構和巨大的空間尺度使得城市綜合體成為城市電網中的一類大型用電客戶。對于城市綜合體本身而言，準確的電量預測有助于綜合體用戶合理靈活地安排用能方式，達到節能減排的目的。例如，可以根據電量預測的結果分時段利用儲能和分布式光伏；此外，對于電力企業而言，準確的電量預測有助于其制定靈活的檢修、調度和營銷計劃，從而最終降低供電成本。

目前，針對城市綜合體的月度用電量預測方法根據預測算法的不同，一般分為兩類：基于數學或統計學的預測方法(時間序列法、灰色預測法)和人工智能預測方法(神經網絡法、支持向量機回歸法)?，F有研究表明，基于數學或統計學的預測方法在可解釋性上較強，但是缺乏靈活性和準確性。相反，人工智能預測方法相較于傳統預測方法，雖然可解釋性較差，但是更適用于高維度、非線性、高復雜度的城市綜合體用電量預測。通常情況下，采用人工智能預測法時，需要利用城市綜合體整體的歷史月度用電量數據訓練一個單步預測模型來預測未來一段時間的用電量。這種方法有一定的局限性：首先，直接對城市綜合體整體的月度用電量進行預測，無法精確把握其內部各負荷成分的特點；其次，構建單步預測模型使用的數據往往是分辨率較低的歷史月度數據，該類型數據的數量較少，可以構建用來訓練模型的樣本數有限，這增加了預測模型過擬合的風險，最終使得預測精度低下；最后，城市綜合體內的負荷構成復雜，用電行為波動性較高，用電量序列的可預測性較低，從而導致預測精度低下。因此，現有的城市綜合體用電量預測方法存在預測精度低下的問題。

發明內容

本發明實施例提供一種城市綜合體用電量預測方法，能夠提高城市綜合體用電量預測的精度。

第一方面，本發明實施例提供一種城市綜合體用電量預測方法，包括：

獲取城市綜合體中各類型用電實體的歷史小時用電量序列；

將所述歷史小時用電量序列根據按預設的日歷標簽進行拆分降維，得到針對各個日歷標簽的第一用電量序列；

將所述第一用電量序列在時間維度上進行非線性降維，得到第二用電量序列；

將所述第二用電量序列輸入預設的預測神經網絡進行預測，得到基于所述日歷標簽的第一用電量預測結果；

基于所述第一用電量預測結果，計算得到所述綜合體的用電量預測結果。

可選的，所述日歷標簽為星期標簽，所述將所述歷史小時用電量序列根據按預設的日歷標簽進行拆分降維，得到針對各個日歷標簽的第一用電量序列的步驟具體包括：

將所述歷史小時用電量序列根據按預設的星期標簽進行拆分降維，得到針對各個星期標簽的用電量序列；

對所述針對各個星期標簽的用電量序列進行對齊，得到針對各個星期標簽的第一用電量序列。

可選的，所述將所述第一用電量序列在時間維度上進行非線性降維，得到第二用電量序列的步驟具體包括：