[发明专利]用电量的预测方法、装置及电子设备

说明书

本申请提出了一种用电量的预测方法、装置及电子设备，涉及数据处理领域，尤其涉及电力调度领域及深度学习等人工智能领域，可应用于智慧城市场景下，包括：获取目标区域的历史用电数据；根据所述历史用电数据，确定所述目标区域的目标用电类型；调用与所述目标用电类型匹配的目标预测模型；由所述目标预测模型基于所述历史用电数据进行预测，获取下一用电时间段的预测母线负荷量。本申请中，通过对历史用电数据进行数据分析确定目标区域的目标用电类型，实现了对于历史用电数据的有效利用，对不同的目标用电类型分别进行单独的预测，提高了模型预测的效率以及准确率，增加了用电量预测方法的适用性和实用性，有效减少了资源浪费。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及电力调度领域及深度学习等人工智能领域，可应用于智慧城市场景下。

背景技术

随着社会的发展，电能成为了人们生活中不可或缺的能源，由于目前的发电技术中，对于电力的存储较为困难，因此，需要通过电力调度减少资源的浪费，维护电网的稳定运行。

由于不同的用电类型的用电需求的不同，以及新能源发电方式的出现，使得目前的电力调度相关技术，无法实现对于新能源发电方式的规律性的准确预测，进而导致，当供电的电能中包括新能源发电时，电力调度的相关技术无法实现对于未来一段时间母线负荷的情况的稳定预测，进而导致电力调度的准确性和稳定性受到一定的影响。

因此，在传统发电方式与新能源发电方式相结合的场景下，如何实现对于未来一段时间的母线负荷情况的稳定预测，是目前需要解决的问题。

发明内容

本申请提出了一种斑马线生成方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

根据本申请的第一方面，提出了一种用电量的预测方法，包括：获取目标区域的历史用电数据；根据所述历史用电数据，确定所述目标区域的目标用电类型；调用与所述目标用电类型匹配的目标预测模型；由所述目标预测模型基于所述历史用电数据进行预测，获取下一用电时间段的预测母线负荷量。

根据本申请的第二方面，提出了一种用电量的预测装置，包括：获取模块，用于获取目标区域的历史用电数据；确定模块，用于根据所述历史用电数据，确定所述目标区域的目标用电类型；调用模块，用于调用与所述目标用电类型匹配的目标预测模型；预测模块，用于由所述目标预测模型基于所述历史用电数据进行预测，获取下一用电时间段的预测母线负荷量。

根据本申请的第三方面，提出了一种电子设备，包括：包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如上述第一方面中任一项所述的用电量的预测方法。

根据本申请的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的用电量的预测方法。

根据本申请的第五方面，提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的用电量的预测方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1为本申请一实施例的用电量的预测方法的流程示意图；

图2为本申请另一实施例的用电量的预测方法的流程示意图；

图3为本申请另一实施例的用电量的预测方法的流程示意图；

图4为本申请另一实施例的用电量的预测方法的流程示意图；

图5为本申请另一实施例的用电量的预测方法的流程示意图；