一种基于区域画像的电力负荷预测方法及系统与流程

本发明涉及电力负荷预测领域，尤其涉及一种基于区域画像的电力负荷预测方法及系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速推进和经济的快速发展，电力负荷预测在能源管理和电网规划中的重要性日益凸显。电力负荷预测不仅关乎电力系统的稳定运行，还直接影响到能源的合理利用和节能减排目标的实现。当前，不同地区由于经济发展、产业结构、人口分布等因素的差异，其电力负荷特性呈现出明显的区域化特征。传统的电力负荷预测方法往往忽视了这些区域差异，采用统一的预测模型进行处理，忽略了区域特性对电力负荷的影响，导致预测结果的准确性和可靠性受到限制，难以满足各区域的实际需求。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种基于区域画像的电力负荷预测方法，以提高电力负荷预测的准确性和可靠性的目的。为此，本发明采取以下技术方案。

2、一种基于区域画像的电力负荷预测方法，包括步骤：

3、1）收集目标区域的区域相关数据，并对所述区域相关数据进行预处理，获得区域基准数据；

4、2）基于所述区域基准数据，通过数据挖掘提取反映区域特性的区域关键指标，并利用所述区域关键指标构建目标区域画像；

5、3）基于所述目标区域画像，提取电力负荷相关特征；

6、4）根据所述电力负荷相关特征，结合历史电力负荷数据，构建电力负荷预测模型；

7、5）采集目标区域的区域画像信息，并结合所述电力负荷预测模型进行预测，获得目标区域的电力负荷预测结果。

8、本技术方案通过收集目标区域的相关数据并进行预处理，结合区域特性（如经济、社会、环境等因素）进行电力负荷预测，综合考虑区域特性能够更准确地反映电力负荷的实际需求，提高预测的准确性。在步骤2中，利用数据挖掘技术提取关键指标，有助于从复杂的区域数据中提炼出对预测有重要影响的特征，能够发现潜在的、重要的区域特征，而这些特征可能被传统预测方法忽视。本技术方案通过目标区域画像构建和电力负荷相关特征提取能够实时反映区域特性的变化，这样可以在电力负荷预测过程中动态调整预测模型，提高预测结果的时效性和准确性。本技术方案通过结合历史电力负荷数据和提取的电力负荷相关特征，并利用历史数据中的趋势和规律来构建预测模型，这样的结合可以提高模型的可靠性和预测精度。构建目标区域画像并结合电力负荷预测模型进行预测，使得预测结果能够反映区域特性的综合影响，从而能够提供更为全面和准确的预测结果，帮助电力系统进行更有效的资源规划和调度。

9、作为优选技术手段：步骤1）包括：

10、101）基于大数据，收集目标区域的区域相关数据；

11、102）对所述区域相关数据进行数据清洗、归一化处理和缺失值处理，获得所述区域基准数据，所述区域基准数据包括多个领域的区域数据。

12、通过大数据技术收集区域相关数据，能够获取来自多个领域的信息（如经济、社会、环境等）。这为电力负荷预测提供了全面的基础数据，确保了数据覆盖面的广泛性和代表性。通过数据清洗、归一化处理和缺失值处理能够显著提高数据的质量，确保了数据的准确性和一致性，减少了因数据错误或不一致带来的预测误差。

13、作为优选技术手段：在步骤2）中，基于所述区域基准数据，通过数据挖掘提取反映区域特性的区域关键指标，包括：

14、201）根据目标区域的电力输送结构确定关键指标类型；关键指标类型包括电网规模、输电容量、线路长度、电压等级和供电可靠性；

15、202）通过主成分分析法，结合所述关键指标类型进行指标提取，获得多个区域关键指标；

16、计算出区域基准数据的协方差矩阵，协方差矩阵反映各指标之间的相关性；

17、运用数学方法求解出协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表数据的主要变化方向；

18、根据特征值的大小，确定主成分的数量，并评估所选主成分对区域基准数据的解释能力，确保所选主成分能够充分代表区域基准数据的关键特征；

19、将区域基准数据投影到所选主成分上，得到每个样本在新的主成分空间中的坐标，该坐标为结合关键指标类型提取出的区域关键指标。

20、本技术方案根据目标区域的电力输送结构来确定关键指标类型，使得提取的关键指标更加贴合区域的实际电力需求和特性，从而确保所提取的指标直接与电力负荷相关，增强了预测模型的相关性和准确性。

21、通过主成分分析法（pca）对关键指标进行提取，能够从多维数据中提取出最具解释力和重要性的指标，有助于减少维度、提高数据分析的效率，并且能够发现潜在的、影响电力负荷的关键特征。主成分分析法能够有效减少数据中的冗余信息，提取出少量的、具有代表性的关键指标，有助于简化模型的复杂性，还能提高分析结果的稳定性和解释性。通过选择和提取具有重要意义的区域关键指标，可以增强模型的可解释性，通过了解哪些指标对电力负荷预测有显著影响，有助于更好地理解电力需求变化的原因，支持决策和优化。本技术方案能够适应不同区域的特性，通过分析目标区域的电力输送结构来确定指标类型，确保所选择的关键指标适合特定区域的电力负荷特征。主成分分析法能够处理复杂的数据集，并从中提取出有用的信息，提升了数据分析的能力和效率，结合电力输送结构的分析，进一步提高了数据挖掘的精准性。在不同的时间或条件下，可以基于新的数据和电力输送结构变化重新进行关键指标提取，从而动态调整预测模型以适应新的情况。通过精确提取和选择关键指标，可以为后续的电力负荷预测模型提供更具代表性的输入特征，从而提高模型的预测精度和可靠性。综上，步骤2中通过数据挖掘和主成分分析法提取区域关键指标的技术方案，通过精准的指标选择、减少冗余信息、提高模型可解释性和分析能力，为电力负荷预测提供了有力的支持，具有显著的技术优势和实际应用价值。

22、作为优选技术手段：在步骤2）中，基于所述区域关键指标构建目标区域画像，包括：

23、203）采集区域关键指标数据，对所述区域关键指标进行历史变化趋势分析和指标关联性分析，获得变化趋势分析结果和指标关联性分析结果；关键指标数据包括电网规模数据、输电容量数据、线路长度数据和电压等级数据；

24、204）基于所述变化趋势分析结果和指标关联性分析结果，构建目标区域画像的基本框架，包括确定画像的主要维度和子维度；主要维度是指能够全面、系统地反映目标区域电力输送结构和发展状况的关键指标，包括电力输送规模与容量、线路建设与运行状况；所述子维度是指对主要维度的补充和拓展，用于更深入地描述和刻画目标区域在特定方面的详细特征和状况，包括电网覆盖面积、各电压等级线路长度、不同类型线路的占比和线路老化率；基本框架是一个层次结构，主要维度作为顶层，子维度作为下层，以形成一个清晰、有序的结构；

25、205）根据所述基本框架，将所述区域关键指标数据进行归类和组织，得到目标区域画像，图像包括区域的静态特征、发展趋势和潜在优势。

26、本技术方案对区域关键指标进行历史变化趋势分析，可以揭示电力负荷及其相关特性在时间上的演变规律，有助于识别区域内长期趋势、周期性变化及潜在异常，为预测提供历史参考。通过指标关联性分析，可以揭示不同关键指标之间的相互作用和影响关系，有助于理解各指标如何共同作用影响电力负荷，并为模型提供全面的输入特征。基于变化趋势和关联性分析结果，构建目标区域画像的基本框架，确保了画像结构的清晰性和逻辑性，使得区域特性呈现更具条理性。确定画像的主要维度和子维度，可以从不同层面和角度全面展示区域特性，增强区域画像的全面性和细致性。按照基本框架对区域关键指标数据进行归类和组织，使得数据结构更加规范和清晰，有助于提高数据的可读性和可用性，便于后续分析和决策。构建详细的目标区域画像，可以提供更准确的区域特性信息，有助于改进电力负荷预测模型的精度，精准的画像能够更好地反映区域电力需求的实际情况。目标区域画像提供了详细的区域特性数据，为电力调度和资源分配等决策提供了明确的依据。目标区域画像的构建方法支持动态更新和调整，随着新的数据和信息的加入，区域画像可以不断更新，以适应区域特性的变化和新的需求。通过构建多维度的画像框架，可以从多个层次和角度分析区域特性，有助于更全面地理解区域电力负荷的复杂因素。目标区域画像的系统化构建和清晰的维度划分可以通过可视化手段直观展示区域特性，有助于相关人员更好地理解和沟通分析结果。

27、作为优选技术手段：步骤3）包括：

28、301）根据目标区域的电力调度数据，识别电力负荷的影响因素；影响因素包括天气条件、经济发展状况、人口增长趋势和能源政策调整；

29、302）基于所述电力负荷影响因素及指标关联性分析结果，通过所述目标区域画像提取电力负荷相关特征。

30、本技术方案根据目标区域的电力调度数据识别电力负荷的影响因素，可以更准确地了解哪些因素直接或间接地影响电力负荷，这种识别能够揭示影响电力需求的关键驱动因素，为特征提取提供明确依据。通过结合电力负荷影响因素和指标关联性分析结果，能够综合考虑多种因素对电力负荷的影响，有助于全面理解电力负荷的决定因素，提高特征提取的准确性和全面性。基于目标区域画像提取电力负荷相关特征，能够利用区域画像中反映的区域特性和数据关系，确保了提取的特征与目标区域的实际情况密切相关，提高了特征提取的有效性。通过识别影响因素并提取相关特征，可以为电力负荷预测模型提供准确的输入数据，有助于提升预测模型的性能和准确度，从而更好地预测电力负荷。识别影响因素和提取相关特征能够为电力系统的运营和管理提供数据驱动的决策支持，决策者可以基于这些信息优化电力调度和资源配置，提高系统的运行效率。随着电力调度数据和区域画像信息的更新，可以动态调整识别的影响因素和提取的特征，应对电力负荷变化和新情况的出现。结合电力调度数据和区域画像提取特征，能够支持对复杂电力系统的深入分析，有助于揭示电力负荷变化的复杂关系和潜在模式。

31、作为优选技术手段：步骤4）包括：

32、401）采集历史电力负荷数据；

33、402）基于时间维度，将所述电力负荷相关特征与所述历史电力负荷数据对齐，从而确保两者覆盖的时间段相同；

34、如果两者时间范围不一致，则根据实际情况进行数据的裁剪或填充，以统一时间范围；再分别对电力负荷相关特征数据和历史电力负荷数据按照时间戳进行排序，确保数据的时间顺序一致；然后，逐个时间点匹配电力负荷相关特征数据与历史电力负荷数据的时间戳；

35、如果时间戳完全匹配，直接输出对应数据；

36、如果不完全匹配，使用最接近的时间点进行近似匹配；

37、403）基于支持向量机，对所述电力负荷相关特征和历史电力负荷数据进行有监督训练，构建电力负荷预测模型；

38、将对齐的数据集划分为训练集和测试集；训练集用于训练电力负荷预测模型，而测试集用于评估电力负荷预测模型的预测性能；

39、再根据实际需求，选择对应的核函数，并设置相应的参数构建电力负荷预测模型；当电力负荷数据呈现线性或近似线性的关系时，选择线性核函数，并设置惩罚系数进行模型的构建，使模型能够直观地展示特征与目标之间的线性关系；

40、使用训练集中的对齐的电力负荷相关特征和历史电力负荷数据，对电力负荷预测模型进行训练；

41、在训练过程中，设置时间窗口长度，通过时间窗口长度对训练数据进行截取，获取多个第一训练数据；对获得的多个第一训练数据进行约束分析，判断这些数据在这个区间中是否具有连续性和稳定性的特点，若存在异常值或突变值，则进行平滑处理，使用相邻的多个数据进行均值计算，用于替换这些异常值或突变值；将平滑处理后的多个第一训练数据输入至电力负荷预测模型中，进行模型的训练；电力负荷预测模型学习电力负荷相关特征和电力负荷数据之间的映射关系，并找到能够最大化分类间隔的超平面；

42、使用测试集中的数据对训练好的电力负荷预测模型进行性能评估，根据模型输出的结果，与预期标准进行对比；若不满足预期标准，重新选定时间窗口长度，划分新的训练数据，用于模拟在不同的时间段内可能呈现出不同的模式，并重复训练过程；

43、若经过多次迭代，仍不满足预期效果，则重新选择核函数，并进行相应的参数配置，并重复上述数据划分和训练的过程，直至满足预期效果；反之，若满足预期的标准，直接将训练好的模型进行输出，得到电力负荷预测模型。

44、采集历史电力负荷数据提供了电力负荷变化的真实记录，这些数据为构建预测模型提供了坚实的基础，有助于捕捉电力负荷的历史模式和趋势。将电力负荷相关特征与历史电力负荷数据基于时间维度对齐，可以确保特征与负荷数据的同步性，提高模型的准确性和预测的相关性。使用支持向量机（svm）进行有监督训练能够有效处理复杂的非线性关系，svm通过最大化分类边界，能够在特征空间中找到最佳的预测边界，从而提高预测模型的准确性和鲁棒性。svm适合处理非线性数据关系，通过核函数将数据映射到高维空间，能够处理复杂的电力负荷数据特征，提高对复杂负荷模式的捕捉和预测准确性。基于历史数据和电力负荷相关特征进行有监督训练，能够充分利用标记数据进行模型优化，从而提高模型对未来负荷的预测精度和可靠性。svm模型具有较好的泛化能力，能够适应不同区域和时间段的电力负荷预测需求，可以根据新的数据进行调整和优化，以应对不同的电力负荷情况。通过对电力负荷相关特征与历史数据的对齐，能够有效进行特征选择和优化，确保了模型训练中使用的特征具有较高的预测相关性，提升了模型的性能。svm模型的结构清晰，能够为电力负荷预测提供明确的解释，通过支持向量和分类边界，能够理解哪些特征对预测结果产生了主要影响。svm模型可以根据新的电力负荷数据进行重新训练和调整，具有较强的适应性，支持对电力负荷模式变化的动态响应，提高模型的长期预测能力。svm在处理中小规模的数据集时，计算效率较高，能够快速进行模型训练和预测。

45、作为优选技术手段：步骤5）包括：

46、501）通过数据采集窗口，按预设周期采集目标区域的区域画像信息；

47、502）基于所述区域画像信息，提取电力负荷相关特征数据；

48、503）利用所述电力负荷相关特征数据和电力负荷预测模型进行预测，获得电力负荷预测结果。

49、本技术方案通过数据采集窗口按预设周期采集目标区域的区域画像信息，能够确保电力负荷预测模型使用的是最新的区域数据，实时更新提高了预测的时效性和准确性。按照预设周期系统化地采集区域画像信息，有助于维护数据的一致性和完整性，避免了数据采集的随意性和不完整性问题。利用最新的区域画像信息提取电力负荷相关特征数据，能够确保提取的特征准确地反映当前区域的实际情况，提高了预测模型对当前电力负荷的适应能力。通过将提取的电力负荷相关特征数据与电力负荷预测模型结合使用，可以有效地应用模型对新数据进行预测，提高了预测结果的相关性和准确度。利用最新的电力负荷相关特征数据进行预测，能够更准确地反映当前电力负荷的实际情况，有助于优化电力系统的运营和管理。由于区域画像信息和电力负荷相关特征数据不断更新，预测模型能够动态调整和优化，从而应对电力负荷的变化和突发情况，提高系统的灵活性和响应能力。通过周期性更新和精准预测，提供了更为准确的电力负荷数据支持，帮助决策者做出更加合理和有效的电力调度和管理决策。定期采集和处理数据增强了预测系统的可靠性，减少了由于数据过时或不准确导致的预测误差，提高了系统的稳定性。本技术方案广泛应用于不同的目标区域，通过周期性采集和实时更新，适应各种电力负荷预测需求，提升了模型的通用性和适用范围。

50、本发明的另一个目的是提供一种基于区域画像的电力负荷预测系统。电力负荷预测系统包括：

51、数据处理模块：用于收集目标区域的区域相关数据，并对这些数据进行预处理，获得区域基准数据；

52、数据挖掘模块：基于区域基准数据，通过数据挖掘提取反映区域特性的区域关键指标，并利用这些关键指标构建目标区域画像；

53、特征提取模块：基于目标区域画像提取电力负荷相关特征；

54、模型构建模块：根据电力负荷相关特征和历史电力负荷数据，构建电力负荷预测模型；

55、结果预测模块：采集目标区域的区域画像信息，并结合电力负荷预测模型进行预测，得到目标区域的电力负荷预测结果。

56、数据处理模块：通过系统化的数据收集和预处理，确保了区域基准数据的质量和完整性。这种方法提高了数据的一致性和准确性，为后续的分析和预测奠定了坚实的基础。

57、在本技术方案中，数据挖掘模块：通过深入的数据挖掘，能够提取出反映区域特性的关键指标。这种方法能够揭示出区域数据中的潜在规律，帮助构建更为精准的区域画像，提供有价值的洞见。

58、特征提取模块：利用目标区域画像提取电力负荷相关特征，确保提取的特征能够准确反映电力负荷的影响因素。这种精确的特征提取有助于提高预测模型的准确性和鲁棒性。

59、模型构建模块：通过结合电力负荷相关特征和历史电力负荷数据，采用先进的建模技术构建预测模型。这种方法能够充分利用历史数据和特征信息，提高预测模型的精度和可靠性。

60、结果预测模块：通过周期性采集区域画像信息并结合预测模型进行预测，能够实现对电力负荷的实时预测。这种实时性提高了对电力负荷变化的响应能力，支持更为有效的电力管理和调度。

61、本系统能够根据新的区域数据和电力负荷特征动态调整和优化预测模型，动态适应能力支持应对电力负荷的变化和突发情况，提高了系统的灵活性和应对能力。系统提供了准确的电力负荷预测结果，能够有效支持决策者进行电力调度和资源分配，有助于优化电力系统的运营，提高能源使用效率。通过系统化的数据处理和精确的特征提取，系统提高了预测的可靠性，减少了人为干预的影响，确保了预测结果的稳定性和一致性。

62、作为优选技术手段：所述数据处理模块进一步包括：

63、数据收集单元：用于通过接口连接至目标区域的数据源，实时或定期收集区域相关数据；

64、数据预处理单元：用于对收集的区域相关数据进行数据清洗、归一化处理和缺失值填补，以生成区域基准数据；

65、数据存储单元：用于存储预处理后的区域基准数据，并支持后续的数据挖掘和分析操作；

66、所述数据挖掘模块进一步包括：

67、关键指标类型确定单元：根据目标区域的电力输送结构确定关键指标类型；

68、主成分分析单元：通过主成分分析法，结合所述关键指标类型进行指标提取，获得多个区域关键指标；

69、数据分析单元：用于采集区域关键指标数据，并对所述区域关键指标进行历史变化趋势分析和指标关联性分析，获得变化趋势分析结果和指标关联性分析结果；

70、画像构建单元：基于变化趋势分析结果和指标关联性分析结果，构建目标区域画像的基本框架，包括确定画像的主要维度和子维度；

71、数据组织单元：根据所述基本框架，将区域关键指标数据进行归类和组织，得到目标区域画像；

72、所述特征提取模块进一步包括：

73、电力负荷特征识别单元：用于根据目标区域的电力调度数据，识别影响电力负荷的关键因素；

74、特征提取单元：用于基于电力负荷影响因素及区域画像信息，提取电力负荷相关特征数据；

75、特征存储单元：用于存储提取的电力负荷相关特征数据，以供模型构建模块进行进一步的分析和训练。

76、在本技术方案中，数据收集单元：支持实时或定期从目标区域的数据源收集数据，提高了数据采集的灵活性和及时性。可以根据需要调整数据采集频率，确保获取最新的区域相关数据。数据预处理单元：包括数据清洗、归一化处理和缺失值填补，这些处理步骤确保了数据的质量和一致性，有效减少了数据噪声和误差。数据存储单元：提供了对预处理数据的持久化存储，支持后续的数据挖掘和分析操作，确保数据的可靠性和可访问性。关键指标类型确定单元：根据电力输送结构确定关键指标类型，能够有效识别出与电力负荷相关的关键特征，有助于构建准确的区域画像。主成分分析单元：通过主成分分析法进行指标提取，有效降维并提取出关键区域指标，优化数据的处理和分析。数据分析单元：对区域关键指标进行历史变化趋势和关联性分析，为构建目标区域画像提供了科学依据，提高了区域画像的准确性。画像构建单元：基于分析结果构建区域画像的基本框架，并确定主要维度和子维度，有助于全面、准确地描述区域特性。数据组织单元：将区域关键指标数据进行分类和组织，确保区域画像的结构化和系统化，便于后续使用和分析。电力负荷特征识别单元：通过电力调度数据识别电力负荷的关键因素，能够准确识别影响负荷的主要因素，提高预测的针对性。特征提取单元：基于识别的影响因素和区域画像信息提取电力负荷相关特征数据，确保特征的准确性和相关性。特征存储单元：存储提取的电力负荷相关特征数据，为模型构建模块提供了可靠的数据基础，支持进一步的分析和训练。本技术方案通过系统化的数据处理、有效的数据挖掘和精准的特征提取，提供了高质量的数据和特征输入，支持构建更加精确和鲁棒的电力负荷预测模型，确保了数据的可靠存储和系统化组织，支持大规模数据的处理和分析。

77、作为优选技术手段：所述模型构建模块进一步包括：

78、历史数据整合单元：用于收集并整合历史电力负荷数据和电力负荷相关特征数据；

79、特征对齐单元：用于基于时间维度将电力负荷相关特征与历史电力负荷数据对齐，以确保数据的一致性；

80、模型训练单元：用于基于支持向量机，对电力负荷相关特征和历史电力负荷数据进行有监督训练，以构建电力负荷预测模型；

81、模型评估单元：用于评估所构建的电力负荷预测模型的性能，并进行必要的调整和优化；

82、所述结果预测模块进一步包括：

83、数据采集窗口：用于按照预设周期采集目标区域的区域画像信息；

84、特征数据提取单元：用于从采集的区域画像信息中提取电力负荷相关特征数据；

85、预测执行单元：用于利用电力负荷预测模型对提取的电力负荷相关特征数据进行预测，生成目标区域的电力负荷预测结果；

86、结果展示单元：用于展示预测结果，包括图形化展示和报告生成，方便用户进行进一步分析和决策。

87、本技术方案中，历史数据整合单元：能够有效地整合历史电力负荷数据和电力负荷相关特征数据，为模型训练提供全面的历史数据支持，提高了模型的准确性和可靠性。特征对齐单元：确保电力负荷相关特征与历史数据在时间维度上的一致性，避免了数据不匹配问题，提高了训练数据的有效性。模型训练单元：基于支持向量机进行有监督训练，能够有效处理复杂的预测任务，提高了电力负荷预测模型的预测精度。模型评估单元：对构建的预测模型进行性能评估，并进行必要的调整和优化，确保模型的高效性和准确性。数据采集窗口：能够按照预设周期定期采集目标区域的区域画像信息，确保数据的时效性和准确性。特征数据提取单元：从采集的区域画像信息中提取电力负荷相关特征数据，为预测提供精准的数据输入，提高了预测结果的可靠性。预测执行单元：利用构建的电力负荷预测模型对提取的特征数据进行预测，生成目标区域的电力负荷预测结果，提高了预测的针对性和实用性。结果展示单元：提供图形化展示和报告生成，便于用户理解和分析预测结果，支持进一步的决策制定。本技术方案通过数据整合、特征对齐、模型训练和评估，确保了电力负荷预测模型的高准确性和稳定性。通过模型评估和调整功能，能够持续优化预测模型，适应环境和需求的变化，保持预测结果的准确性。提供的结果展示和分析工具，帮助用户深入理解电力负荷预测结果，从而支持电力系统的优化调度和资源配置。

88、有益效果：基于区域画像的电力负荷预测方法，该方法全面地收集目标区域的相关数据，涵盖经济、人口、产业等多个维度。再对这些数据进行预处理，以消除噪声和冗余信息，形成一份精确可靠的区域基准数据。之后，利用数据挖掘技术，从基准数据中提炼出能够深刻反映区域特性的关键指标。这些指标不仅体现了区域的经济发展状况和产业结构特征，还涵盖了人口分布及其变化等重要因素。基于这些关键指标，构建详细而精准的目标区域画像，为后续的电力负荷预测提供了有力的依据。获得区域画像后，能够更有针对性地提取出与电力负荷紧密相关的特征。然后，结合这些电力负荷相关特征和历史数据，构建出高效准确的电力负荷预测模型。最后，实时采集目标区域的最新画像信息，将其输入到预测模型中，即可得到目标区域的电力负荷预测结果。这种方法充分考虑了不同区域的特性差异，提高了预测的准确性，为电力系统的规划和管理提供了有力支持。