[发明专利]用电量预测方法、装置和设备

说明书

本发明提出的一种用电量预测方法、装置和设备，通过获取待预测用户的用电类型和历史用电数据；根据所述用电类型确定用电预测模型；从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数，将所述预测特征参数输入到所述用电预测模型输出所述待预测用户的预测输入数据；基于所述预测输出数据和所述历史用电数据得到所述待预测用户的预测用电量。与传统的相比，基于不同的用电类型和历史用电数据通过用电预测模型实现精准的预测用电量，为电力公司的输配电调度提供准确的数据依据，便于合理的分配用电，避免错误的“拉闸”。

技术领域

本发明涉及电力处理领域，特别是涉及一种用电量预测方法、装置和设备。

背景技术

随着国家经济与能源产业的快速发展，电力用户对电能的需求越来越大，对于供电企业而言，用户用电量的预测显得尤为重要，用电量的预测不仅能够帮助电力公司更好地了解和服务用户，为电网的发展制定相应的规划，具体可以进行配电电量的调度,同时也能帮助相关政策的制定,如电力系统的建设规划布局。随着时间的推移以及经济的不断发展，可以预见我国对电力的依赖程度也将越来越高。

最近由于用电紧张，各地出现大量的拉闸限电等措施，拉闸限电，是指在特定的用电环境无法达到满负荷运载需求时，中断一个区域或部分地方的电力供应，强行断电的措施。往年在夏季用电高峰期，个别区域偶尔“限电”时有发生，但在今年尤其近段时间，全国大江南北多地纷纷集中限电，而且力度空前。目前，大面积的拉闸限电已经造成了负面后果，当务之急是先要做好各种善后工作，不要再沿用简单粗暴的行政干预手段。更要坚持能效优先和保障合理用能相结合、普遍性要求和差别化管理相结合、调控和市场导向相结合的做法，强调统筹谋划，优化配置资源、能源，最大程度减少对经济运行的不利影响。比如，一些地方充分考虑到经济运行实际，通过分级分类等精准举措，力求实现“限电不拉闸”。

当然，再精准的限电操作，也会造成负面影响。在这个意义上，通过转型升级切实把能耗降下来，才是治本之道。从长远看，经济稳定增长离不开能源消费，而实现双碳目标需要节能减排，这是一个两难的选择。而此次“拉闸限电”引发强烈关注，进一步凸显我国加快产业结构、能源结构转型升级的紧迫性，也要求我们更加牢固树立绿色发展理念，统筹推动减碳与发展。一方面，要以连续性、稳定性和可预见性的政策规范为抓手，约束企业不当能源消费和污染排放；另一方面，要千方百计保护企业合理的生产用能需求，避免超出发展阶段的运动式节能减碳行为。实际过程中，往往很多用电是浪费的，很多用电是不合理的，现有的电力大数据足以为用户用电特性的量化以及相关预测提供数据支撑，建立有针对性的预测模型提高用电量预测精度，便于合理的分配用电，避免所谓的“拉闸”。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种用电量预测方法、装置和设备，以当前无法准确获取用户的用电量，进而导致电量分配不合理的问题。

为了达到上述目的，本发明中的实施例提供一种用电量预测方法，所述用电量预测方法，包括：

获取待预测用户的用电类型和历史用电数据；

根据所述用电类型确定用电预测模型；

从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数，将所述预测特征参数输入到所述用电预测模型输出所述待预测用户的预测输入数据；

基于所述预测输出数据和所述历史用电数据得到所述待预测用户的预测用电量。

可选的，所述用电类型包括第一用电类型；所述用电预测模型包括第一分钟预测模型，第一小时预测模型，第一天数预测模型；所述根据所述用电类型确定用电预测模型包括：

根据所述第一用电类型确定选用第一分钟预测模型、第一小时预测模型、和第一天数预测模型中其中一个或多个。

可选的，所述从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数，将所述预测特征参数输入到所述第一分钟预测模型输出所述待预测用户的预测输入数据包括：