一种供电数据的预测方法和装置与流程

本公开属于电力系统规划的技术领域，涉及一种供电数据的预测方法和装置。

背景技术：

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

供电数据预测是电力系统规划设计的基础，随着我国经济快速发展，电力系统供电数据预测对整个社会的发展的重要性变得越来越明显。电力系统供电数据预测的准确性直接影响到整个城市规划建设。现有的供电数据预测是根据当地电网的相关历史数据以及当地经济发展状况、行业结构，以及以后经济发展方向等资料来进行的。目前，预测的方法包括同比增长率法、行业用电增长法、比重法、区县局电量增长法和存量增量增长法等等。

但是，发明人在研发过程中发现，要提高供电数据预测的准确度，需要确保预测系统积累有足够的、准确的历史参考样本信息，并尽可能的利用最新的供电数据信息，预测结果的准确性受到现有数据的制约。由于现有的各种供电数据预测方法都存在着不确定性，为了保障预测结果的准确性，在实际应用时，要根据不同情况、不同目的、采用不同的方法，而且需要同时采用几种不同的预测方法，以便互相校核预测结果，使得预测所需时间长，过程复杂。

技术实现要素：

针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种供电数据的预测方法和装置,根据不同区域不同负荷点的历史数据建立复合预测模型，并根据区域特点匹配复合预测模型权重进行具体区域供电数据的预测，具有针对性，在预测时仅需输入具体参数，避免了在预测时进行结果的校核，有效提高供电数据预测的准确性和预测速度。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种供电数据的预测方法。

一种供电数据的预测方法，该方法包括：

接收各区域供电数据所属的区域信息和各区域中各负荷点的历史数据，确定不同类别区域的负荷指标和参数；

对每个区域的每个负荷点基于多种预测模型和历史数据建立复合预测模型，根据各区域的负荷指标和参数将各区域各负荷点按照权重进行综合计算，得到供电数据预测模型；

接收待预测供电数据区域信息，输入供电数据预测模型预测供电数据。

进一步地，在该方法中，所述供电数据所属的区域信息包括规划资料、供电设备的地理位置、属性信息；

所述各区域中各负荷点的历史数据包括历史电量与历史负荷数据。

进一步地，在该方法中，所述确定不同类别区域的负荷指标和参数的具体步骤包括：

根据所述供电数据所属的区域信息建立供电设备与规划资料的匹配关系；

根据所述匹配关系和各区域中各负荷点的历史数据确定该区域类别；所述区域类别按照用电性质及行业类别根据负荷量由高到低划分为四类区域；

对每类区域进行负荷特性分析，确定每类区域的负荷指标和参数，所述每类区域的负荷指标和参数包括分级用地负荷密度指标、分级建筑面积负荷密度指标、需用系数、分行业配变利用率参数、分行业典型负荷曲线。

进一步地，在该方法中，所述多种预测模型包括单项预测模型和多种组合预测模型。

进一步地，在该方法中，所述对每个区域的每个负荷点基于多种预测模型和历史数据建立复合预测模型为：对每个区域的每个负荷点用多种单项预测模型和多种组合预测模型对其历史数据进行验证，选择平均绝对值误差最小的预测模型作为该负荷点的复合预测模型。

进一步地，在该方法中，所述得到供电数据预测模型的步骤为：

根据每类区域的负荷指标和参数确定各个区域的权重参数；

将各区域所有负荷点的复合预测模型进行叠加得到各区域的复合预测模型；

将各区域的复合预测模型按照各个区域的权重参数进行叠加综合计算，得到供电数据预测模型。

进一步地，在该方法中，将所述供电数据所属的区域信息进行数字化，确定其与不同类别区域的负荷指标和参数的对应关系，将其作为供电数据预测模型的输入数据，所述供电数据预测模型的输出为预测的供电数据。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种供电数据的预测方法。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种终端设备。

一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种供电数据的预测方法。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种供电数据的预测装置。

一种供电数据的预测装置，基于所述的一种供电数据的预测方法，包括：

数据接入模块，被配置为接收各区域供电数据所属的区域信息和各区域中各负荷点的历史数据，确定不同类别区域的负荷指标和参数；

模型建立模块，被配置为对每个区域的每个负荷点基于多种预测模型和历史数据建立复合预测模型，根据各区域的负荷指标和参数将各区域各负荷点按照权重进行综合计算，得到供电数据预测模型；

数据预测模块，被配置为接收待预测供电数据区域信息，输入供电数据预测模型预测供电数据。

本公开的有益效果：

本公开提供的一种供电数据的预测方法和装置，根据不同区域不同负荷点的历史数据建立复合预测模型，并根据区域特点匹配复合预测模型权重进行具体区域供电数据的预测，具有针对性，在预测时仅需输入具体参数，避免了在预测时进行结果的校核，有效提高供电数据预测的准确性和预测速度。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1是根据一个或多个实施例的一种供电数据的预测方法流程图。

具体实施方式：

下面将结合本公开的一个或多个实施例中的附图，对本公开的一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开的一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。

实施例一

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种供电数据的预测方法。

如图1所示，一种供电数据的预测方法，该方法包括：

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种供电数据的预测方法。

一种供电数据的预测方法，该方法包括：

s101:接收各区域供电数据所属的区域信息和各区域中各负荷点的历史数据，确定不同类别区域的负荷指标和参数；

s102:对每个区域的每个负荷点基于多种预测模型和历史数据建立复合预测模型，根据各区域的负荷指标和参数将各区域各负荷点按照权重进行综合计算，得到供电数据预测模型；

s103:接收待预测供电数据区域信息，输入供电数据预测模型预测供电数据。

在本公开的一个或多个实施例的步骤s101中，所述供电数据所属的区域信息包括规划资料、供电设备的地理位置、属性信息；

所述各区域中各负荷点的历史数据包括历史电量与历史负荷数据。

在本公开的一个或多个实施例的步骤s101中，所述确定不同类别区域的负荷指标和参数的具体步骤包括：

根据所述供电数据所属的区域信息建立供电设备与规划资料的匹配关系；

根据所述匹配关系和各区域中各负荷点的历史数据确定该区域类别；所述区域类别按照用电性质及行业类别根据负荷量由高到低划分为四类区域；

对每类区域进行负荷特性分析，确定每类区域的负荷指标和参数，所述每类区域的负荷指标和参数包括分级用地负荷密度指标、分级建筑面积负荷密度指标、需用系数、分行业配变利用率参数、分行业典型负荷曲线。

在本公开的一个或多个实施例的步骤s102中，所述多种预测模型包括单项预测模型和多种组合预测模型。

在本公开的一个或多个实施例的步骤s102中，所述对每个区域的每个负荷点基于多种预测模型和历史数据建立复合预测模型为：对每个区域的每个负荷点用多种单项预测模型和多种组合预测模型对其历史数据进行验证，选择平均绝对值误差最小的预测模型作为该负荷点的复合预测模型。

在本公开的一个或多个实施例的步骤s102中，所述得到供电数据预测模型的步骤为：

根据每类区域的负荷指标和参数确定各个区域的权重参数；

将各区域所有负荷点的复合预测模型进行叠加得到各区域的复合预测模型；

将各区域的复合预测模型按照各个区域的权重参数进行叠加综合计算，得到供电数据预测模型。

在本公开的一个或多个实施例的步骤s102中，将所述供电数据所属的区域信息进行数字化，确定其与不同类别区域的负荷指标和参数的对应关系，将其作为供电数据预测模型的输入数据，所述供电数据预测模型的输出为预测的供电数据。

在本公开的一个或多个实施例的步骤s103中，按照与步骤s102中相同的信息数字化方法将待预测供电数据区域信息进行数字化。

实施例二

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种供电数据的预测方法。

实施例三

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种终端设备。

一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种供电数据的预测方法。

这些计算机可执行指令在设备中运行时使得该设备执行根据本公开中的各个实施例所描述的方法或过程。

在本实施例中，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

本文所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开内容操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开内容的各个方面。

实施例四

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种供电数据的预测装置。

一种供电数据的预测装置，基于所述的一种供电数据的预测方法，包括：

数据接入模块，被配置为接收各区域供电数据所属的区域信息和各区域中各负荷点的历史数据，确定不同类别区域的负荷指标和参数；

模型建立模块，被配置为对每个区域的每个负荷点基于多种预测模型和历史数据建立复合预测模型，根据各区域的负荷指标和参数将各区域各负荷点按照权重进行综合计算，得到供电数据预测模型；

数据预测模块，被配置为接收待预测供电数据区域信息，输入供电数据预测模型预测供电数据。

应当注意，尽管在上文的详细描述中提及了设备的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅是示例性而非强制性的。实际上，根据本公开的实施例，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。

本公开的有益效果：

本公开提供的一种供电数据的预测方法和装置，根据不同区域不同负荷点的历史数据建立复合预测模型，并根据区域特点匹配复合预测模型权重进行具体区域供电数据的预测，具有针对性，在预测时仅需输入具体参数，避免了在预测时进行结果的校核，有效提高供电数据预测的准确性和预测速度。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。