[发明专利]一种写字楼电力系统月度用电量预测方法及系统

摘要

本专利公开了一种写字楼电力系统月度用电量预测方法及系统，包括如下步骤：1)输入预测日期创建时间序列；2)获取预测温度数据并清洗预测温度数据；3)导入用电量GBDT非线性模型，计算每日用电量及月度用电总量，并输出预测结果；还包括构建利用离散数据构建用电量GBDT非线性模型，构建步骤包括：1)电力原始数据获取，清洗后保存到历史用单量数据存储单元；2)原始温度数据获取，清洗后保存到历史温度数据存储单元；3)温度信息判定；4)节假日判定；5)时间信息提取；6)数据合并；7)模型建立与优化；8)模型保存。本专利利用历史用电量信息、温度信息、节假日信息、时间信息等离散数据训练并构建用电量GBDT非线性模型，通过对写字楼这种用电量不稳地状态电力系统每日用电量的预测从而得到月度用电总量预测结果，较大提高了预测精准度。

主权项

1.一种写字楼电力系统月度用电量预测方法，包括：S1，输入查询时间，创建预测时间序列；S2，获取预测温度原始数据，清洗预测温度原始数据；S3，导入用电量GBDT非线性模型，计算每日用电量并输出月度用电总量预测结果；其特征在于，还包括利用离散数据构建用电量GBDT非线性模型，其步骤包括：1)获取电力原始数据，清洗电力原始数据，保存历史日用电量数据到历史用电量数据存储单元中；2)获取原始温度数据，清洗原始温度数据，保存到历史温度数据存储单元；3)温度信息判定；4)节假日判定；5)时间信息提取；6)数据合并，将处理后得到的离散数据按照时间序列合并在一起，存储在csv文件中；7)模型建立与优化，以用电量作为输出值，温度信息、节假日信息、时间信息等作为输入值，对GBDT模型采用网络搜索优化参数的方法，以10折交叉验证作为验证方式，将算法优化，得到用电量GBDT非线性模型；8)模型保存。