[发明专利]电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质。本方法包括：计算机设备通过获取当前的台区电力负荷数据、用于表示当前电动车的充电时长和消耗功率情况的当前电动车充电行为特征数据、预测时间段内的气象数据、预测时间段内的日期数据，将台区电力负荷数据、电动车充电行为特征数据、气象数据、日期数据输入至预设的负荷预测模型中，得到用于表示台区在预测时间段内的电力负荷的台区负荷预测数据。本方法中，由于负荷预测模型的输入数据中包括电动车的充电行为特征数据，充分考虑了电动车对台区电力负荷的影响，使得台区电力负荷数据的预测结果更贴合实际负荷情况，提高了电力负荷预测数据的准确性。

技术领域

本申请涉及智能电网技术领域，特别是涉及一种电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

电动车充电功率较大且充电时段较为集中，对台区电网形成了较大的冲击，部分容量不足的台区在充电集中时段甚至出现了台变严重过载的问题，严重影响了供电安全。电力负荷预测是一种能够有效的解决该问题的技术手段，其通过对台区电网的电力负荷进行预测，进而使得台区电网能够根据预测的电力负荷结果进行电力部署，从而避免台区严重过载、“停电、限电”等现象的出现。

现有的台区电力负荷预测方法，通过将待预测的配变台区的预测时间段按照季节分为若干个时间段，统计各个台区在各个时间段内的历史电力负荷和气象数据，计算各个台区在各个时间段的平均负荷增长系数和环境增加系数，根据得到的各个时间段的负荷增长系数和环境增加系数，采用数学模型对待预测配变台区的电力负荷进行预测。

然而，电动车的接入给台区电力负荷带来了较大的影响，现有的台区电力负荷预测方法的预测结果并不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，提供一种电力负荷预测方法，该方法包括：

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、预设时间段内的气象数据、以及预设时间段内的日期数据；电动车充电行为特征数据用于表示电动车的充电时长和消耗功率情况；

将台区电力负荷数据、电动车充电行为特征数据、气象数据、以及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；台区负荷预测数据用于表示台区在预测时间段的电力负荷。

在其中一个实施例中，在将台区电力负荷数据、电动车充电行为特征数据、气象数据、以及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，该方法还包括：

分别对台区电力负荷数据、电动车充电行为特征数据、气象数据、以及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；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；

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

将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，输入至预设的负荷预测模型中。

在其中一个实施例中，上述分别对台区电力负荷数据、电动车充电行为特征数据、气象数据、以及日期数据进行数据处理，包括：

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

在其中一个实施例中，上述对台区电力负荷数据进行连续性处理，包括：

根据台区电力负荷数据，绘制台区电力负荷数据对应的台区电力负荷曲线；