[发明专利]一种用户用电行为预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种用户用电行为预测方法及系统，该方法包括：从电网信息采集系统中获取所需用户历史用电量以及电价数据；将所获取到的所述用户历史用电量以及电价数据作为BP人工神经网络模型的输入向量，以利用BP人工神经网络模型来计算预测出当前的用户用电初值根据所述当前用户用电初值并结合电价心理场模型与多场景集方法，来计算出当前的预测电价心理场强；对预测时段内的电价心理场强进行标准化处理，获得基于电价心理场理论修正预测用电初值的修正系数；结合用户用电初值和修正系数来计算出用户用电行为最终预测值。本发明具有预测实时性好、模型易于实现等优点，进而能够有效地保证电力网络的正常运行以及减少电力公司的经济损失。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种用户用电行为预测方法及系统。

背景技术

智能电网用电行为是指智能电网中用户(如住宅用户、商业用户等)的电力使用行为。通过对用户用电行为的有效掌握，能够向用户提供更优质的电力服务，减轻供电单位的供电负荷压力，避免异常用电行为导致对未来电力需求的错误判断，给电力公司造成严重的经济损失、影响电力网络的正常运行。因此，如何有效地预测用户的用电行为对于保证电力网络的正常运行至关重要。然而，现有技术中针对电力系统中电力用户的用电行为预测，即负荷预测问题并没有提供一个有效、准确的用户用电行为预测方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种用户用电行为预测方法及系统，以有效、准确地预测出用户用电行为，从而能够有效地保证电力网络的正常运行以及减少电力公司的经济损失。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

第一方面，本发明实施例提供了一种用户用电行为预测方法，包括：

从电网信息采集系统中获取所需用户历史用电量以及电价数据；

将所获取到的所述用户历史用电量以及电价数据作为BP人工神经网络模型的输入向量，以利用BP人工神经网络模型来计算预测出当前的用户用电初值P_p0,tn；

根据所述当前用户用电初值并结合电价心理场模型与多场景集方法，来计算出当前的预测电价心理场强；

对预测时段内的电价心理场强进行标准化处理，获得基于电价心理场理论修正预测用电初值的修正系数；

结合用户用电初值和修正系数来计算出用户用电行为最终预测值P_p,tn。

第二方面，本发明实施例提供了一种用户用电行为预测系统，包括：

数据采集器，用于从电网信息采集系统中获取所需用户历史用电量以及电价数据；

服务器，用于接收数据采集器所传输来的用户历史用电量以及电价数据来作为BP人工神经网络模型的输入向量，以利用BP人工神经网络模型来计算预测出当前的用户用电初值P_p0,tn；

数据处理器，用于接收服务器所传输来的当前用户用电初值并结合电价心理场模型与多场景集方法，来计算出当前的预测电价心理场强；然后对预测时段内的电价心理场强进行标准化处理运算，获得基于电价心理场理论修正预测用电初值的修正系数；最后结合用户用电初值和修正系数来计算出用户用电行为最终预测值P_p,tn。

本发明与现有技术相比，其有益效果在于：