[发明专利]用电需量预测方法、装置、系统与计算机存储介质

说明书

本发明公开了一种用电需量预测方法，包括：获取用电需量的历史数据，对所述历史数据进行预处理，得到第一分析数据；对所述第一分析数据进行特征判断，得到对应的判断结果，并根据所述判断结果，确定所述第一分析数据的预测模型；根据所述第一分析数据和所述预测模型，得到用电需量的预测数据。本发明还公开了一种用电需量预测装置、系统和计算机存储介质。本发明无需人工参与企业用电需量的预测分析工作，通过对用电需量的历史数据进行预处理，保证了第一分析数据的准确性和完整性，并可根据不同企业用电需量数据的数据特征进行预测，提高了用电需量预测数据的准确性。

技术领域

本发明涉及电力资源技术领域，尤其涉及用电需量预测方法、装置、系统与计算机存储介质。

背景技术

企业用电需量是衡量各社会企业电力资源合理使用的关键指标之一，一方面，在大型工商业用户两部制电价收费标准中，企业用电需量作为参与基础电价计费方式计算的关键组成部分，对企业用电经济型产生重要影响；另一方面，企业用电需量也能体现出企业自身生产设备与电网台区侧变压器设备的工作负载情况，对企业与电网台区侧的安全用电起到非常重要的量化指导意义。因此，企业用电需量数据的预测分析技术具有重要的意义与价值。

当前，用电需量的预测分析工作仍需人工参与，无法开展大规模企业用电需量自动化分析工作；此外，不同企业的用电需量差异显著，当前的用电需量预测方法也不能针对不同企业用电需量的数据特征进行预测。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种用电需量预测方法、装置、系统与计算机存储介质，旨在提高用电需量预测的准确性。

为实现上述目的，本发明提供一种用电需量预测方法，所述方法包括如下步骤：

获取用电需量的历史数据，对所述历史数据进行预处理，得到第一分析数据；

对所述第一分析数据进行特征判断，得到对应的判断结果，并根据所述判断结果，确定所述第一分析数据的预测模型；

根据所述第一分析数据和所述预测模型，得到用电需量的预测数据。

可选地，所述对所述历史数据进行预处理，得到第一分析数据的步骤包括：

根据预存的第一算法模型，确定所述历史数据中的异常数据，并对所述异常数据进行修正，确定修正完成后的历史数据为第二分析数据；

获取所述第二分析数据对应的采样间隔，以及各所述第二分析数据的采样时间点，并根据所述采样间隔和所述采样时间点，判断所述第二分析数据中是否存在采集缺失问题；

若存在，则确定出现采集缺失的缺失时间点，并根据所述缺失时间点，在预存的第二算法模型中进行数据填充，确定填充完成后的第二分析数据为第三分析数据；

获取预设的预测时间周期，根据所述预测时间周期，对所述第三分析数据进行重采样处理，得到第四分析数据，并对所述第四分析数据进行平稳性检测；

若所述第四分析数据具有平稳性，则确定所述第四分析数据为第一分析数据。

可选地，所述对所述第四分析数据进行平稳性检测的步骤之后，还包括：

若所述第四分析数据不具有平稳性，则对所述第四分析数据进行差分运算，使得经过所述差分运算后得到的第五分析数据具有平稳性，确定所述第五分析数据为第一分析数据。

可选地，所述特征判断包括季节特征判断，所述对所述第一分析数据进行特征判断，得到对应的判断结果的步骤包括：

基于预存的第三算法模型，确定所述第一分析数据是否存在周期频率；

若存在周期频率，则确定所述第一分析数据的第一判断结果为具有季节特征；