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[發(fā)明專利]一種基于業(yè)擴報裝大數(shù)據(jù)的售電量預(yù)測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110532108.5 申請日: 2021-05-17
公開(公告)號: CN113361750A 公開(公告)日: 2021-09-07
發(fā)明(設(shè)計)人: 張瑞;彭宗旭;朱正友;張維青;徐佳;劉嘯野;曹勇 申請(專利權(quán))人: 國網(wǎng)安徽省電力有限公司淮北供電公司
主分類號: G06Q10/04 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/06;G06K9/62
代理公司: 西安毅聯(lián)專利代理有限公司 61225 代理人: 師瑋
地址: 235000 安*** 國省代碼: 安徽;34
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 業(yè)擴報裝大 數(shù)據(jù) 電量 預(yù)測 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于業(yè)擴報裝大數(shù)據(jù)的售電量預(yù)測方法,其特征在于,包括:

構(gòu)建業(yè)擴報裝數(shù)據(jù)集、售電量數(shù)據(jù)集、經(jīng)濟數(shù)據(jù)集、天氣數(shù)據(jù)集和節(jié)假日數(shù)據(jù)集;

根據(jù)所述業(yè)擴報裝數(shù)據(jù)集和所述售電量數(shù)據(jù)集,采用K-Prototype算法對客戶進行聚類,確定多個客戶群;

對每個所述客戶群進行售電量分解,確定分解結(jié)果;

對所述分解結(jié)果進行擬合,確定擬合結(jié)果;

對所述擬合結(jié)果進行加和重構(gòu),并結(jié)合AHP算法得到最優(yōu)預(yù)測曲線,確定最優(yōu)預(yù)測模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,在實施所述采用K-Prototype算法對客戶進行聚類,確定多個客戶群之前,對所述售電量數(shù)據(jù)集進行集中數(shù)據(jù)處理,所述數(shù)據(jù)處理包括:

使用箱型圖法對所述售電量數(shù)據(jù)集進行異常值識別,并對所述異常值使用歷史均值數(shù)據(jù)進行修正;

使用專家填補法結(jié)合拉格朗日插值法填補缺失值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用K-Prototype算法對客戶進行聚類,包括:根據(jù)供電電壓、業(yè)擴報裝類型、凈增容量、產(chǎn)業(yè)分類、負荷趨勢以及負荷性質(zhì)進行分群。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述對每個所述客戶群進行售電量分解,包括:采用X13季節(jié)分解,將每個所述客戶群分解為趨勢項、季節(jié)項以及隨機項。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述對所述分解結(jié)果進行擬合,包括:

對所述趨勢項采用支持向量機回歸SVR算法、回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)ESN算法和灰色模型GM,結(jié)合所述業(yè)擴售電量數(shù)據(jù)集和所述經(jīng)濟數(shù)據(jù)集預(yù)測得到趨勢項結(jié)果;

對所述季節(jié)項采用L1/2稀疏迭代算法預(yù)測得到季節(jié)項結(jié)果;

對所述隨機項采用線性回歸算法和卡爾曼濾波算法,結(jié)合天氣與節(jié)假日數(shù)據(jù)預(yù)測得到趨勢項結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述結(jié)合AHP算法得到最優(yōu)預(yù)測曲線,確定最優(yōu)預(yù)測模型,包括:綜合考慮預(yù)測誤差、趨勢可信度以及預(yù)測相似度,確定所述最優(yōu)預(yù)測模型。

7.一種基于業(yè)擴報裝大數(shù)據(jù)的售電量預(yù)測裝置,其特征在于,包括:

數(shù)據(jù)獲取單元:用于構(gòu)建業(yè)擴報裝數(shù)據(jù)集和售電量數(shù)據(jù)集;

數(shù)據(jù)聚類單元:用于根據(jù)所述業(yè)擴報裝數(shù)據(jù)集和所述售電量數(shù)據(jù)集,采用K-Prototype算法對客戶進行聚類,確定多個客戶群;

分解預(yù)測單元:用于對每個所述客戶群進行售電量分解,確定分解結(jié)果;

分組擬合單元:用于對所述分解結(jié)果進行擬合,確定擬合結(jié)果;

模型確定單元:用于對所述擬合結(jié)果進行加和重構(gòu),并結(jié)合AHP算法得到最優(yōu)預(yù)測曲線,確定最優(yōu)預(yù)測模型。

8.一種基于業(yè)擴報裝大數(shù)據(jù)的售電量預(yù)測設(shè)備,其特征在于,包括存儲器和處理器;

所述存儲器用于存儲計算機可執(zhí)行指令;

所述處理器用于執(zhí)行所述計算機可執(zhí)行指令,以實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項所述的方法。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有可執(zhí)行指令,計算機執(zhí)行所述可執(zhí)行指令時能夠?qū)崿F(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項所述的方法。

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