[发明专利]电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前的台区电力负荷数据、当前的电动车充电行为特征数据、预测时间段内的气象数据、以及所述预测时间段内的日期数据；所述当前电动车充电行为特征数据用于表示电动车当前的充电时长和消耗功率情况；

将所述台区电力负荷数据、所述电动车充电行为特征数据、所述气象数据、以及所述日期数据输入至预设的负荷预测模型中，得到台区负荷预测数据；所述台区负荷预测数据用于表示所述台区在所述预测时间段的电力负荷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述台区电力负荷数据、所述电动车充电行为特征数据、所述气象数据、以及所述日期数据输入至预设的负荷预测模型中，得到台区负荷预测数据之前，所述方法还包括：

分别对所述台区电力负荷数据、所述电动车充电行为特征数据、所述气象数据、以及所述日期数据进行数据处理，得到数据处理后的台区电力负荷数据、数据处理后的电动车充电行为特征数据、数据处理后的气象数据、以及数据处理后的日期数据；所述数据处理用于减小数据误差，和/或，用于将数据格式转换为预设的数据格式；

所述将所述台区电力负荷数据、所述电动车充电行为特征数据、所述台区气象数据、以及所述日期数据输入至预设的负荷预测模型中，包括：

将所述数据处理后的台区电力负荷数据、所述数据处理后的电动车充电行为特征数据、所述数据处理后的气象数据、以及所述数据处理后的日期数据，输入至预设的负荷预测模型中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对所述台区电力负荷数据、所述电动车充电行为特征数据、所述气象数据、以及所述日期数据进行数据处理，包括：

分别对所述台区电力负荷数据、所述气象数据进行连续性处理；所述连续性处理用于减小所述台区电力负荷数据、所述气象数据的误差，和/或，分别对所述台区电力负荷数据、所述电动车充电行为特征数据、所述气象数据、以及所述日期数据进行归一化处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述台区电力负荷数据进行连续性处理，包括：

根据所述台区电力负荷数据，绘制所述台区电力负荷数据对应的台区电力负荷曲线；

计算所述台区电力负荷曲线中各节点对应的台区电力负荷数据的变化率；

将所述变化率超过预设阈值的节点的台区电力负荷数据进行平滑处理；所述平滑处理指的是计算所述台区电力负荷数据的上一个节点数据和下一个节点数据的平均值，并将所述平均值作为所述节点平滑处理后的台区电力负荷数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述气象数据进行连续性处理，包括：

根据所述气象数据，绘制所述气象数据对应的预测气象曲线；

计算所述预测气象曲线中各节点对应的气象数据的变化率；

将所述变化率超过预设阈值的节点的气象数据进行平滑处理；所述平滑处理指的是计算所述气象数据的上一个节点数据和下一个节点数据的平均值，并将所述平均值作为所述节点平滑处理后的气象数据。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述气象数据进行连续性处理，包括：

计算当气象数据的上一个节点数据和下一个节点数据的平均值；

根据气象数据的最小值、气象数据的最大值、以及平均值，计算当前节点归一化处理后的气象数据。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述台区电力负荷数据进行归一化处理，包括：

计算所述台区电力负荷数据的上一个节点数据和下一个节点数据的平均值；

根据所述台区电力负荷数据的最小值、所述台区电力负荷数据的最大值、以及所述平均值，计算当前节点归一化处理后的台区电力负荷数据。