[发明专利]负荷分析方法、装置、存储介质和处理器

说明书

本发明公开了一种负荷分析方法、装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取目标对象的负荷信息；获取负荷信息对应的关联信息，其中，关联信息为能够对负荷产生影响的信息；使用多组待分析数据通过机器学习训练出的预定分析模型，其中，预定分析模型为使用多组待分析数据通过机器学习训练出的用于表示负荷信息与关联信息之间对应关系的模型，多组待分析数据中的每组数据均包括：目标对象的负荷信息和负荷信息对应的关联信息。本发明解决了现有技术无法准确根据影响线路负荷因素来分析线路的技术问题。

技术领域

本发明涉及电力领域，具体而言，涉及一种负荷分析方法、装置、存储介质和处理器。

背景技术

10kV电缆(以下简称电缆)线路负荷管理是供电公司配网管理的一项重要工作。其中，电缆线路(以下简称线路)额定电流的确定和线路负荷预测，用传统的计算分析方法不能有效解决。

为提高供电可靠性，电力公司要求线路在额定电流下运行，对于双路供电的线路，则要求线路满足N-1(N供1备，由多个电源供电，并准备一个备用电源)。这需要运行单位掌握线路负荷情况。由于负荷是一个变化量，运行单位一般选取线路的年度最大负荷进行分析。而这个最大负荷，一般不是线路持续的负荷状态，往往仅出现很短的时间，因此用电缆短时尖峰负荷与额定电流去比较，不能准确的说明电缆负载率。

线路负荷预测工作主要通过人工方式进行，人工方式所能处理的信息量极为有限，数据分析能力也较低。线路负荷是一个动态的信息，其大小取决于线路所带用户实际用电的情况，而用电情况则与很多因素有关，包括地区天气情况，经济发展情况，行业发展情况，居民生活水平情况等多种因素。且各因素之间没有简单的对应关系，从而给预测工作带来实际困难。

针对上述现有技术无法准确根据影响线路负荷因素来分析线路的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种负荷分析方法、装置、存储介质和处理器，以至少解决现有技术无法准确根据影响线路负荷因素来分析线路的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种负荷分析方法，包括：获取目标对象的负荷信息；获取所述负荷信息对应的关联信息，其中，所述关联信息为能够对所述负荷产生影响的信息；使用多组待分析数据通过机器学习训练出的预定分析模型，其中，所述预定分析模型为使用所述多组待分析数据通过机器学习训练出的用于表示所述负荷信息与所述关联信息之间对应关系的模型，所述多组待分析数据中的每组数据均包括：目标对象的负荷信息和所述负荷信息对应的关联信息；根据所述预定分析模型分析所述目标对象。

进一步地，获取目标对象的负荷信息包括：采集所述目标对象在预定时间周期内的负荷数据；根据所述负荷数据确定所述目标对象的负载率，其中，所述负载率为所述目标对象在预定时间周期内，持续时间高于预定时间阈值的最大负荷与所述目标对象的用电容量之比。

进一步地，获取目标对象的负荷信息包括以下至少之一：获取预定时间周期内所述目标对象的平均负荷；获取预定时间周期内所述目标对象的最大负荷；获取预定时间周期内所述目标对象的负荷超过预定阈值的次数，其中，所述预定阈值根据所述最大负荷确定；获取预定时间范围内所述目标对象的负荷超过所述预定阈值的持续时间、以及所述最大负荷的持续时间；获取预定时间范围内所述目标对象的负荷超过预定阈值的产生时间、以及最大负荷的产生时间；获取预定时间范围内在距所述目标对象的负荷超过预定阈值前与产生最大负荷前预定时刻的平均负荷。