一种基于量费预测与分析的数字化管控方法及系统与流程

本发明涉及rpa机器人流程自动化，具体为一种基于量费预测与分析的数字化管控方法及系统。

背景技术：

1、机器人流程自动化(rpa)是一种业务流程自动化技术，它使用软件机器人来模拟人类用户的操作，实现自动化执行各种业务流程。这些任务包括大批量、可重复性的基于一定规则的工作，如数据录入、报表生成和发邮件等。企业可以将rpa视为一位数字化员工，帮助企业或员工完成重复、单调的流程性工作，减少人工错误，提高运营效率，降低运营成本。

2、随着社会经济的高速发展，电力负荷管控和预测已成为满足电力需求、确保电网安全、提高用电效率、优化电力设备配置、推动跨能源发展重要保证环节。

3、目前需要专人每天统计电量和行业分类负荷，耗时耗力，数据准确率低。无法直观体现负荷趋势，因增供扩销需求，对行业负荷预测准确性要求较高，现在无有效方式能直观体现行业负荷、地区负荷的分布和增长量，无法直观测算该行业和地区生产经营发展趋势和各企业用电费用成本情况。

4、通过使用rpa，可以提高电力负荷预测的准确性和效率，从而更好地管理电力资源。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的传统电力预测方法存在准确度不足和响应不灵活，以及如何高效处理复杂数据和异常情况的优化问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于量费预测与分析的数字化管控方法，包括：

4、通过rpa流程编辑器开发rpa流程，rpa机器人根据预设的任务执行周期、任务执行参数和rpa流程；

5、采集负荷数据、每日电量数据，自动对数据进行规律性分析，利用规则匹配技术，根据业务规则查询、统计报表数据；

6、自动监测负荷异动，提前预警，利用规则匹配技术，进行数据聚合及加工处理；

7、rpa机器人根据加工、聚合后的结果进行电网规划分析及负荷预测。

8、作为本发明所述的基于量费预测与分析的数字化管控方法的一种优选方案，其中：所述开发rpa流程包括根据数据处理需求、集成能力和用户友好度选择合适的rpa流程编辑器，配置rpa编辑器环境，与电力系统的数据库和分析工具接口，根据电网数据处理需求，设定rpa机器人的任务执行周期和执行参数。

9、作为本发明所述的基于量费预测与分析的数字化管控方法的一种优选方案，其中：所述采集负荷数据、每日电量数据包括使用rpa工具自动化电力系统的数据采集，设计脚本定时提取所需的负荷和电量数据，若电力系统支持api接口，使用api获取实时数据，若电力系统不支持api的系统，利用rpa工具模拟人工操作，自动填写表单、下载报表。

10、作为本发明所述的基于量费预测与分析的数字化管控方法的一种优选方案，其中：所述自动对数据进行规律性分析包括对采集的数据进行初步数据清洗和处理，应用线性回归分析和机器学习算法进行深入的规律性分析；对数据集进行时间序列分析，识别负荷和电量的周期性变化和趋势；利用聚类算法识别电力消费的不同模式；

11、所述不同模式包括高峰时段负荷识别、异常消费行为分析、定期消费模式挖掘、低负荷时段探测；

12、所述利用规则匹配技术包括当处于高峰时段负荷识别，监控电力负荷数据，实时分析当前负荷状况，利用历史数据和基于机器学习的时间序列预测模型预测未来负荷模式，根据预测结果，调整电力供应，实施需求响应措施；

13、当处于异常消费行为分析，应用孤立森林异常检测算法实时分析电力消费数据，识别出与常规模式显著不同的行为，若检测到异常行为，整合gis系统，当接收到异常警报后迅速定位问题区域并派遣维护人员，结合历史维护数据和当前的运营信息，制定应对策略；

14、当处于定期消费模式挖掘，利用聚类和时间序列分析方法，从历史负荷数据中识别出规律性的消费模式，将消费模式与日历信息对比，确定负荷模式与日期的关联性，根据识别出的消费模式，调整电网运营策略；

15、当处于低负荷时段探测，通过移动平均线或自回归模型统计分析方法，持续监测并预测低负荷时段，分析时段的规律性，利用低负荷时段进行电网的维护和升级工作，最小化对日常运营的影响，在低负荷时段激活能源存储系统，存储多余的能源以供高负荷时段使用；

16、所述根据业务规则查询、统计报表数据包括利用rpa工具自动汇总分析结果，生成业务报表。

17、作为本发明所述的基于量费预测与分析的数字化管控方法的一种优选方案，其中：所述自动对数据进行规律性分析表示为，采集负荷数据、每日电量数据构成原始数据集为x＝{x1,x2,…,xn}，进行数据预处理和特征转换，表示为，

18、x′＝φ(x)

19、其中，φ表示复合函数，包括数据正规化、主成分分析以及高阶多项式特征转换，以提取数据的非线性特征和降低维度；

20、对预处理后的数据集x′进行多模型融合的线性回归分析，表示为，

21、

22、其中，βij表示第j个模型的回归系数，αj表示模型权重，∈表示误差项；

23、根据线性回归的结果，对残差进行深入分析，并使用深度学习模型挖掘更深层次的数据模式，表示为，

24、r＝x′-y

25、z＝ψ(r)

26、其中，ψ表示深度学习模型；

27、引入动态时间序列分析和非线性预测模型来处理z，表示为，

28、t＝g(z,tpast,θ)

29、其中，g是表示结合自回归和非线性特征的时间序列模型，θ表示考虑了历史时间序列数据tpast的模型参数集；

30、对时间序列分析的结果进行聚类，并引入高维数据分析技术，表示为，

31、c＝h(t)

32、p＝θ(c,ξ)

33、其中，h表示高级聚类算法，包括谱聚类或高斯混合模型，θ表示高维数据分析函数，结合降维技术包括t-sne或umap，ξ表示相关参数；

34、所述不同模式还包括分析电力负荷数据的时间序列t识别负荷的整体趋势和周期性变化，确定高峰和低负荷的标准阈值，判断高负荷模式和低负荷模式；

35、使用聚类算法对电力负荷数据c进行分类，识别出不同的负荷模式，标记出特征明显的高负荷模式和低负荷模式，若t的趋势和c的聚类结果均指向高负荷或低负荷，进入高峰时段负荷识别或低负荷时段探测分析流程，若未指向高负荷或低负荷，转入异常消费行为分析或异常消费行为分析流程。

36、作为本发明所述的基于量费预测与分析的数字化管控方法的一种优选方案，其中：所述进入高峰时段负荷识别或低负荷时段探测分析流程包括分析高峰聚类中的数据点，检查其在时间序列t中的分布，若连续多个时间点的负荷值均超过高峰阈值，确认为高峰时段，若均未超过高峰阈值，分析低负荷聚类中的数据点在t中的分布，若连续多个时间点的负荷值均低于低负荷阈值，确认为低负荷时段；

37、所述异常消费行为分析或异常消费行为分析流程包括利用深度学习模型ψ的输出z来识别异常模式，定义偏离聚类中心的距离或预测误差的大小为异常指标，若z显示出与正常模式显著不同的特征，则标记为异常消费行为；

38、若特征相同，使用模式识别结果p来分析消费模式的规律性，检查p是否揭示了重复出现的消费模式，若p显示出明显的周期性或规律性模式，则确认为定期消费模式。

39、作为本发明所述的基于量费预测与分析的数字化管控方法的一种优选方案，其中：所述识别电力消费的不同模式包括识别未能归类到任何预模式的数据点，应用数据监测技术追踪其变动情况，对未分类数据进行深入分析，结合实时数据和历史数据，使用异常检测算法，检测电网稳定性；

40、所述异常检测算法包括利用卷积神经网络与长短期记忆网络的结合构建异常检测模型，针对电力系统中未分类数据的特性进行训练，将模型应用于实时电力负荷数据和历史消费模式的综合分析，结合模型的异常检测结果，通过自动化决策系统调整电网运营策略；

41、若模型检测到的异常负荷超过正常范围的10％，触发二级响应机制，调整区域的电力分配，实施轻微负荷减少措施，若模型检测到的异常负荷超过正常范围的20％，触发一级响应机制，监测异常负荷类型，在高负荷异常时，降低非关键区域的电力供应，增强关键基础设施的供电，启动备用电源系统；在低负荷异常时，降低发电量，增加电力储存，优化能源使用；

42、实施自动预警系统，若检测到异常，立即通过向云平台发送警报，包括异常类型、预计影响和建议的紧急措施。

43、本发明的另外一个目的是提供一种基于量费预测与分析的数字化管控系统，其能通过高级数据分析技术和机器学习算法，解决了电力预测不准确和响应不灵活的问题。

44、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于量费预测与分析的数字化管控系统，包括：rpa流程编辑模块、数据采集模块、数据处理模块以及电网规划模块；所述rpa流程编辑模块用于通过rpa流程编辑器开发rpa流程，rpa机器人根据预设的任务执行周期、任务执行参数和rpa流程；所述数据采集模块用于采集负荷数据、每日电量数据，自动对数据进行规律性分析，利用规则匹配技术，根据业务规则查询、统计报表数据；所述数据处理模块用于自动监测负荷异动，提前预警，利用规则匹配技术，进行数据聚合及加工处理；所述电网规划模块用于rpa机器人根据加工、聚合后的结果进行电网规划分析及负荷预测。

45、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述基于量费预测与分析的数字化管控方法的步骤。

46、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述基于量费预测与分析的数字化管控方法的步骤。

47、本发明的有益效果：本发明提供的基于量费预测与分析的数字化管控方法能够显著提高电力预测的准确性和响应速度。更有效地管理电网负荷，优化资源分配，并提高对异常情况的响应能力，实现自动监测负荷异动，提前预警，便于电网规划分析及负荷预测。