[发明专利]一种楼宇用电预测方法有效
申请号: | 202310691926.9 | 申请日: | 2023-06-13 |
公开(公告)号: | CN116436002B | 公开(公告)日: | 2023-09-05 |
发明(设计)人: | 羊梅;杨琦;任凤娟 | 申请(专利权)人: | 成都航空职业技术学院 |
主分类号: | H02J3/00 | 分类号: | H02J3/00;G06Q10/0631;G06Q50/08;G06Q50/06 |
代理公司: | 成都华复知识产权代理有限公司 51298 | 代理人: | 任丽娜 |
地址: | 610000 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 楼宇 用电 预测 方法 | ||
1.一种楼宇用电预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、将多年历史楼宇电表心跳包传输数据归集为过往月用电数据分集和过往日用电数据子集;
S2、对每个过往日用电数据子集计算过往日用电特征值;
S3、根据过往日用电特征值,计算过往月用电特征值;
S4、根据过往日用电峰值、过往日用电特征值、过往月用电特征值和过往月用电数据分集中过往月用电峰值,预测未来用电负荷;
所述S2具体为:将每个过往日用电数据子集的平均值和中位数和的一半作为过往日用电特征值;
所述S3具体为:根据1个月中的过往日用电特征值的平均值和中位数和的一半作为过往月用电特征值。
2.根据权利要求1所述的楼宇用电预测方法,其特征在于,所述S4包括以下分步骤:
S41、根据过往日用电峰值,预测未来日用电峰值;
S42、根据过往日用电特征值,预测未来日用电特征值;
S43、根据过往月用电峰值,预测未来月用电峰值;
S44、根据过往月用电特征值,预测未来月用电特征值,其中,未来用电负荷包括:未来日用电峰值、未来日用电特征值、未来月用电峰值和未来月用电特征值。
3.根据权利要求2所述的楼宇用电预测方法,其特征在于,所述步骤S41、S42、S43和S44均通过以下步骤实现:
A1、根据历史多年的同一时间段的过往用电情况值,计算用电情况变化系数;
A2、根据用电情况变化系数,计算未来用电负荷;
其中,过往用电情况值包括:过往日用电峰值、过往日用电特征值、过往月用电峰值和过往月用电特征值,用电情况变化系数包括:日峰值变化系数、日用电特征变化系数、月峰值变化系数和月用电特征变化系数。
4.根据权利要求3所述的楼宇用电预测方法,其特征在于,所述A1包括以下分步骤:
A11、根据历史多年的同一时间段的过往用电情况值,计算历史多年的平均用电情况变化系数;
A12、将历史多年按时间先后分成两部分,得到前半部分历史年和后半部分历史年;
A13、将前半部分历史年与后半部分历史年的平均用电情况变化系数的比值作为修正系数;
A14、将历史多年的平均用电情况变化系数与修正系数相乘,得到用电情况变化系数。
5.根据权利要求3所述的楼宇用电预测方法,其特征在于,所述A2包括以下步骤:
A21、将预测年数作为用电情况变化系数的指数,预测未来年的用电情况增长比例系数;
A22、将用电参考值与预测未来年的用电情况增长比例系数相乘,得到未来用电负荷,其中,未来用电负荷包括:未来日用电峰值、未来日用电特征值、未来月用电峰值和未来月用电特征值。
6.根据权利要求5所述的楼宇用电预测方法,其特征在于,所述A22中的用电参考值包括:过往日用电峰值参考值、过往日用电特征值参考值、过往月用电峰值参考值和过往月用电特征值参考值。
7.根据权利要求6所述的楼宇用电预测方法,其特征在于,所述过往日用电峰值参考值为:临近历史年的过往日用电峰值的均值;
所述过往日用电特征值参考值为:临近历史年的过往日用电特征值的均值;
所述过往月用电峰值参考值为:对历史年中最新年份的过往月用电峰值的均值和历史年中以往年的过往月用电峰值的均值加权处理,得到的加权值;
所述过往月用电特征值参考值为:对历史年中最新年份的过往月用电特征值的均值和历史年中以往年的过往月用电特征值的均值加权处理,得到的加权值。
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