[發明專利]基于時序序列的能量數據中長期預測方法、裝置及介質

在審

• 申請號: 202211258160.7
• 申請日: 2022-10-14
• 公開（公告）號: CN115330096A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 王琛瓏;張藝群;卓清鋒;韋耀鋒
• 申請（專利權）人: 深圳國瑞協創儲能技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N20/00;G06Q50/06
• 代理公司: 深圳市愛迪森知識產權代理事務所(普通合伙) 44341
• 代理人: 王廣濤

本申請實施例涉及能量數據預測技術領域，公開了一種基于時序序列的能量數據中長期預測方法，該方法包括：第一滑動窗口對原始能量數據集進行采樣，獲取第一訓練數據集和第一預測樣本；第一訓練數據集對第一模型訓練；第一預測樣本輸入訓練后的第一模型生成第一預測能量數據集；對原始能量數據和第一預測能量數據集進行預處理；第二滑動窗口對預處理后的原始能量數據集采樣，獲取第二訓練數據集和第二預測樣本集；第二訓練數據集對第二模型進行訓練；第二預測樣本集輸入訓練后的第二模型生成第二預測能量數據集；由第一預測能量數據集和第二預測能量數據集獲取全部能量預測數據。通過上述方式，本申請實施例實現了獲得準確度較高的能量預測數據。

技術領域

本發明涉及對能量數據進行預測的技術領域，具體涉及一種基于時序序列的能量數據中長期預測方法、裝置及介質。

背景技術

目前，隨著“碳達峰”和“碳中和”雙碳目標的提出，風電、太陽能等能量作為可再生清潔能源，風力發電或光伏發電已然成為實現雙碳目標的重要手段，清潔能源的發電規模也因此迅速擴大。風電、太陽能等能量的影響對清潔能源的發電起到關鍵作用，但是風電、太陽能等能量數據具有間歇性、隨機性和不可控性等自然屬性，隨著清潔能源發電的規模擴大，大規模清潔能源的并網會給當地的電力系統帶來嚴重影響。

本申請發明人發現，對時序序列的能量數據進行精準預測可以有效提高清潔能源發電的可控性，降低其并網的不良影響。因此，對時序序列的能量數據進行精準預測對清潔能源發電的發展尤為重要。目前缺少一種能夠有效的對時序序列的能量數據進行中長期預測的方法。

發明內容

鑒于上述問題，本申請實施例提供了一種基于時序序列的能量數據中長期預測方法，用于解決現有技術中存在的缺少能夠有效的對中長期能量數據進行預測的問題。

根據本申請實施例的一個方面，提供了一種基于時序序列的能量數據中長期預測方法，所述方法包括：獲取原始時間序列能量數據集；通過第一滑動窗口對所述原始時間序列能量數據集進行采樣，獲取第一訓練數據集和第一預測樣本；根據所述第一訓練數據集對第一預測模型進行訓練；將所述第一預測樣本輸入至訓練后的所述第一預測模型生成第一預測能量數據集，所述第一預測能量數據集包含k個第一預測能量數據，所述k為小于m的自然數；對所述原始時間序列能量數據集和所述第一預測能量數據集進行預處理，獲得預處理后的原始時間序列能量數據集；通過第二滑動窗口對所述預處理后的原始時間序列能量數據集進行采樣，獲取第二訓練數據集和第二預測樣本集，其中采樣間隔為m，所述第二預測樣本集包含m-k個第二預測樣本；根據所述第二訓練數據集對第二預測模型進行訓練；將所述第二預測樣本集輸入訓練后的所述第二預測模型生成第二預測能量數據集，所述第二預測能量數據集包含m-k個第二預測能量數據；根據所述第一預測能量數據集和所述第二預測能量數據集獲取m個時間點的能量預測數據。

本申請實施例通過先利用原始時間序列能量數據集進行短期預測獲得準確度較高的第一預測能量數據集，然后利用原始時間序列能量數據集和第一預測能量數據集進行預測，獲得的第二預測能量數據集準確度較高，提高了對中長期能量數據進行預測的準確性。

在一種可選的方式中，所述通過第一滑動窗口對所述原始時間序列能量數據集進行連續采樣，獲取第一訓練數據集和第一預測樣本，包括：所述原始時間序列能量數據集包括N個能量數據，設定所述第一滑動窗口長度為M+1，M，N均為自然數，M+1N，通過所述第一滑動窗口對所述原始時間序列能量數據集進行連續采樣，獲得第一訓練數據集；調整所述第一滑動窗口長度為M，將所述第一滑動窗口向后移動一個數據開始采樣，獲得第一預測樣本。

本申請實施例通過利用第一滑動窗口對原始時間序列能量數據集進行連續采樣，保留了原始能量數據的全部信息，用于對能量數據進行短期預測獲得第一預測能量數據集時，提高了第一預測能量數據集的準確性。