[发明专利]一种基于AI人工智能的电力负荷预测系统

说明书

本发明公开了一种基于AI人工智能的电力负荷预测系统，包括电机数据收集模块，所述电力数据收集模块连接端连接有训练集综合模块，所述训练集综合模块连接端连接有AI数据学习模块，所述AI数据学习模块连接端连接有AI预测模块，所述AI预测模块连接端连接有预测结果分析模块，所述预测结果分析模块连接端连接有权重分配模块，所述电力数据收集模块用于收集电力使用数据。本发明通过模型权重单元对电力负荷预测模型的权重配比进行调试，使电力负荷预测模型的预测结果更加接近真实结果，同时综合权重单元对综合分析单元预测结果计算的权重配比进行调试，使综合分析单元计算的综合数据更接近真实结果。

技术领域

本发明涉及电力负荷预测领域，具体涉及一种基于AI人工智能的电力负荷预测系统。

背景技术

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要，通过负荷预测，可以了解未来负荷的发展变化，有针对性地提出需求侧用电改进措施，完善负荷曲线，从而优化电力调度，相关工作人员可通过预测结果来进行发电、运输和用电，评估分配并建立有效的计划，有助于减少发电成本并实现节能减排目标。同时电力部门可以通过负荷预测系统发现电力系统的潜在隐患，并及时排除隐患，为用户输出稳定的电力，确保电力系统的可靠运行。

目前大多电力负荷预测系统使用的传统预测手段，技术较为落后，预测精度不高，难以满足如今高预测精度的要求。

因此，发明一种基于AI人工智能的电力负荷预测系统来解决上述问题很有必要。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于AI人工智能的电力负荷预测系统，通过模型权重单元对电力负荷预测模型的权重配比进行调试，使电力负荷预测模型的预测结果更加接近真实结果，同时综合权重单元对综合分析单元预测结果计算的权重配比进行调试，使综合分析单元计算的综合数据更接近真实结果，提高了电力负荷预测的精度，以解决技术中的上述不足之处。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于AI人工智能的电力负荷预测系统，包括电机数据收集模块，所述电力数据收集模块连接端连接有训练集综合模块，所述训练集综合模块连接端连接有AI数据学习模块，所述AI数据学习模块连接端连接有AI预测模块，所述AI预测模块连接端连接有预测结果分析模块，所述预测结果分析模块连接端连接有权重分配模块；

所述电力数据收集模块用于收集电力使用数据；

所述训练集综合模块用于综合整理电力数据收集模块收集的电力使用数据，并利用电力使用数据制作样本数据；

所述AI数据学习模块通过学习样本数据训练预测模型；

所述AI预测模块通过预测模型对电力负荷进行预测；

所述预测结果分析模块将预测结果与实际电力负荷对比、分析；

所述权重分配模块根据预测结果分析模块的分析对预测过程的权重配比进行微调。

优选的，所述电力数据收集模块包括实时气象单元和实时电力负荷单元，所述实时气象单元用于收集记录实时气象数据，所述实时电力负荷单元用于记录实时电力负荷数据。

优选的，所述训练集综合模块包括数据存储单元和样本综合单元，所述数据存储单元用于存储气象数据和电力负荷数据以及其对应的时间信息，所述样本综合单元用于综合数据存储单元存储的数据并制作成训练样本数据。

优选的，所述AI数据学习模块包括预测模型单元和模型学习单元，所述预测模型单元用于提取数据存储单元的数据，并根据数据建立电力负荷预测模型，所述模型学习单元用于提取样本综合单元制作的训练样本数据，对预测模型单元建立的电力负荷预测模型进行训练学习。