[发明专利]电量预测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本公开关于一种电量预测的方法、装置、设备及可读存储介质，涉及电量预测技术领域。该方法包括：获取历史时间段内生成的参考变量；将变量特征输入电量预测模型，得到目标时间段内的预测电量，目标时间段与历史时间段存在有对应关系，电量预测模型是通过标注有样本电量的样本参考变量训练得到的模型。本方法通过对历史时间段内包括离散型参考变量与连续型参考变量的参考变量的获取，并对其进行特征提取，将提取到的变量特征通过变量预测模型，输出目标时间段内的预测电量的方法，在进行用电量的预测时，通过多种参数，从多个角度出发对目标时间段内的用电量进行预测，提高对用电量的预测的准确值。

技术领域

本公开电量预测技术领域，特别涉及一种电量预测的方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着社会的发展，用户的电能使用情况被越来越重视，其中，用电量的预测是对用户的电能使用情况进行评估的重要方法。

在相关技术中，对于用户的用电量常采用经验估测的估测方法，即将用户的历史用电量根据时间进行分段，根据每个时间段的历史用电量的绝对值以及变化趋势，对未来的目标时间段内的用电量进行预测。在一个示例中，用户通过本年度的用电量对下年度第一季度的用电量进行预测。则用户将本年度的用电量进行分段为本年度四个季度的用电量，并根据本年度四个季度用电量的绝对值以及变化趋势，预测出下年度下一季度的用电量。

然而，相关技术中的预估方式中，仅通过本年度以及根据本年度分段得出的用电量对未来的用电量进行预估，用于参与预估的参数过少，对于未来用电量的预测不准确。

发明内容

本公开关于一种电量预测的方法、装置、设备及可读存储介质，在进行用电量的预测时，通过多种参数，从多个角度出发对目标时间段内的用电量进行预测，提高对用电量的预测的准确值。该技术方案如下：

一方面，提供了一种电量预测的方法，该方法包括：

获取用电设备在历史时间段内生成的参考变量，参考变量中包括离散型参考变量和连续型参考变量，离散型参考变量为在历史时间段内根据预设时长周期采集的变量，连续型参考变量为在历史时间段内持续采集的变量；

通过电量预测模型对参考变量进行特征提取，得到变量特征，电量预测模型是通过标注有样本电量的样本参考变量训练得到的模型，样本参考变量中包括样本离散型变量和样本连续型变量；

通过电量预测模型根据变量特征预测得到目标时间段内的预测电量，目标时间段与历史时间段存在有对应关系。

在一个可选的实施例中，对参考变量进行特征提取，得到变量特征，包括：

通过电量预测模型对离散型参考变量进行特征提取，得到离散变量特征；

通过电量预测模型对连续型参考变量进行特征提取，得到连续变量特征；

结合离散变量特征和连续变量特征得到变量特征。

在一个可选的实施例中，通过电量预测模型对离散型参考变量进行特征提取，得到离散变量特征，包括：

通过电量预测模型在第一预设数据范围内对离散型参考变量进行数据规范化处理，得到规范化离散变量；

根据规范化离散变量建立离散特征矩阵；

结合离散特征矩阵计算得到离散参考变量对应的离散变量特征。

在一个可选的实施例中，通过电量预测模型在第一预设数据范围内对离散型参考变量进行数据规范化处理，得到规范化离散变量，包括：

通过电量预测模型将离散型参考变量映射至第一预设数据范围内，得到规范化离散变量。

在一个可选的实施例中，离散型参考变量包括时间参考变量，季节参考变量、假期参考变量中的至少一种；