[发明专利]用于电力负荷预测的方法、终端及存储介质

权利要求书

1.一种用于电力负荷预测的方法，其特征在于，包括：

获取用户的历史用电数据和用电环境信息；其中，所述历史用电数据包括用电时段、用电设备类型和各用电设备的用电量；所述用电环境信息包括：指定日的气候信息和/或指定日的日期类型；

对所述历史用电数据和所述用电环境信息进行预处理，并进行分类得到预测数据；

根据所述预测数据建立两个或两个以上电力负荷灰色预测模型，以用于电力负荷预测；其中，所述电力负荷灰色预测模型包括总耗电量预测模型、各类设备耗电量预测模型和各项耗电量预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行分类得到预测数据，包括：

按照所述用电环境信息对所述历史用电数据进行分类，确定初始分类用电数据；

按照所述用电时段，或者，所述用电数段和用电设备对各初始分类用电数据中各用电设备的用电量进行分类，确定预测数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述用电环境信息对所述历史用电数据进行分类，确定初始分类用电数据，包括：

当用电环境信息包括：指定日的气候信息和指定日的日期类型时，按照所述指定日的日期类型对所述历史用电数据进行分类，确定基础分类用电数据；

根据所述指定日的气候信息对所述基础分类用电数据进行分类，确定初始分类数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预测数据建立两个或两个以上电力负荷灰色预测模型包括：

确定目标电力负荷灰色预测模型的原始负荷序列；

对所述原始负荷序列进行累加生成累加生成序列；

以所述原始负荷序列作为GM(1，1)建模序列，并用1-AGO生成一阶累加生成序列；

根据所述一阶累加生成序列及最小二乘法得到未知参数A的最小二乘近似解，并得到GM(1，1)模型的时间响应函数模型；

根据所述时间响应函数模型进行累减还原，确定所述目标电力负荷灰色预测模型；其中，所述目标电力负荷灰色预测模型包括总耗电量预测模型、各类设备耗电量预测模型和各项耗电量预测模型中一项或多项。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述确定所述目标电力负荷灰色预测模型之后，还包括：

根据所述原始负荷序列中的用电量与对应的预测值进行后验差检验。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定目标电力负荷灰色预测模型的原始负荷序列，包括：

确定用电设备的总用电量为总耗电量预测模型的原始负荷序列；

确定各用电设备的用电量为对应的各项耗电量预测模型的原始负荷序列；

根据用电设备的用途对所述用电设备类型进行聚类，并基于各类中设备的总用电量为对应的各类设备耗电量预测模型的原始负荷序列。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史用电数据和所述用电环境信息进行预处理，包括：

计算各用电设备的用电量与对应的平均值之间的第一偏差值；

在所述偏差值的绝对值大于设定阈值时用对应的平均值代替。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史用电数据和所述用电环境信息进行预处理，包括：

计算用电设备的总用电量与对应的平均值之间的第一偏差值；

在所述偏差值的绝对值大于设定阈值时用对应的平均值代替。

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。