[發明專利]負荷預測方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202011546942.1
• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112598181A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 趙陽;賀春光;韓長占;韓光;楊書強;吳向明;安佳坤;檀曉林;黃凱;劉梅;韓俊杰;孫鵬飛;郭偉;王雨薇
• 申請（專利權）人: 國網河北省電力有限公司經濟技術研究院;國家電網有限公司;國網河北省電力有限公司;北京清軟創新科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;H02J3/00
• 代理公司: 石家莊國為知識產權事務所 13120
• 代理人: 付曉娣

1.一種負荷預測方法，其特征在于，包括：

獲取預設時段內影響目標電力系統的電力負荷的多組變量數據；

根據時差相關分析算法，分別計算每組變量數據中各個變量值與所述電力負荷的相關系數；

按照預設方式從目標組變量數據中確定至少一個目標變量值；其中，所述目標組變量數據中存在至少一個相關系數大于第一預設閾值的變量值，所述目標變量值的相關系數大于本組變量數據中其余變量值的相關系數；

將所述目標變量值輸入至預設預測模型，得到所述目標電力系統的預測負荷；其中，所述預設預測模型基于極值梯度提升算法訓練得到，所述預設預測模型的目標函數以損失函數和正則項同時最小化為目標。

2.如權利要求1所述的負荷預測方法，其特征在于，所述按照預設方式從目標組變量數據中確定至少一個目標變量值，包括：

將目標組變量數據中相關系數大于第二預設閾值的變量值，確定為所述目標變量值；

或者，將目標組變量數據中預設比例的變量值，確定為所述目標變量值；其中，所述預設比例的變量值的相關系數大于本組變量數據中其余變量值的相關系數。

3.如權利要求1所述的負荷預測方法，其特征在于，所述損失函數為由一階項和二次項組成的均方誤差函數。

4.如權利要求1所述的負荷預測方法，其特征在于，所述多組變量數據至少包括經濟數據、氣象數據、上下游產業鏈數據、日歷數據以及電網數據中的一種；

其中，所述經濟數據至少包括國民生產總值、固定資產投資額、進出口額以及三產增加值中的一種；

所述氣象數據至少包括溫度、濕度、降雨量以及風速中的一種；

所述上下游產業鏈數據至少包括汽車產量、鋼鐵產量、煤炭價格以及鋼鐵價格中的一種；

所述日歷數據至少包括星期類型或節假日中的一種；

所述電網數據至少包括檢修數據或者口徑數據中的一種。

5.一種負荷預測裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取預設時段內影響目標電力系統的電力負荷的多組變量數據；

計算模塊，用于根據時差相關分析算法，分別計算每組變量數據中各個變量值與所述電力負荷的相關系數；

確定模塊，用于按照預設方式從目標組變量數據中確定至少一個目標變量值；其中，所述目標組變量數據中存在至少一個相關系數大于第一預設閾值的變量值，所述目標變量值的相關系數大于本組變量數據中其余變量值的相關系數；

預測模塊，用于將所述目標變量值輸入至預設預測模型，得到所述目標電力系統的預測負荷；其中，所述預設預測模型基于極值梯度提升算法訓練得到，所述預設預測模型的目標函數以損失函數和正則項同時最小化為目標。

6.如權利要求5所述的負荷預測裝置，其特征在于，所述確定模塊，還用于：

將目標組變量數據中相關系數大于第二預設閾值的變量值，確定為所述目標變量值；

或者，將目標組變量數據中預設比例的變量值，確定為所述目標變量值；其中，所述預設比例的變量值的相關系數大于本組變量數據中其余變量值的相關系數。

7.如權利要求5所述的負荷預測裝置，其特征在于，所述損失函數為由一階項和二次項組成的均方誤差函數。

8.如權利要求5所述的負荷預測裝置，其特征在于，所述多組變量數據至少包括經濟數據、氣象數據、上下游產業鏈數據、日歷數據以及電網數據中的一種；

其中，所述經濟數據至少包括國民生產總值、固定資產投資額、進出口額以及三產增加值中的一種；

所述氣象數據至少包括溫度、濕度、降雨量以及風速中的一種；

所述上下游產業鏈數據至少包括汽車產量、鋼鐵產量、煤炭價格以及鋼鐵價格中的一種；

所述日歷數據至少包括星期類型或節假日中的一種；

所述電網數據至少包括檢修數據或者口徑數據中的一種。