[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
| 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 |
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| 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 | ||
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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G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預(yù)定,例如用于門票、服務(wù)或事件的
G06Q10-04 .預(yù)測或優(yōu)化,例如線性規(guī)劃、“旅行商問題”或“下料問題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項目管理,例如組織、規(guī)劃、調(diào)度或分配時間、人員或機器資源;企業(yè)規(guī)劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉儲、裝貨、配送或運輸;存貨或庫存管理,例如訂貨、采購或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動化,例如電子郵件或群件的計算機輔助管理
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