[发明专利]电力负荷智能预测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及电力负荷预测技术领域，特别涉及一种电力负荷智能预测方法及装置。

背景技术

现阶段，电力负荷预测的理论和方法已经比较多，但由于预测方法的局限性和负荷结构的复杂性，负荷预测法的应用受到了一定的限制。主要原因在于：

在实际应用中普遍存在预测精度不高、算法逐渐“数学化”的现象，复杂的算法多数停留在理论研究阶段，很难在工程实践中灵活应用。

另外，现有负荷预测还停留在高度人工预测的阶段，不仅需要业务人员非常熟悉业务，而且需要对不同地区负荷特性有深度了解，同时还需要业务人员对算法有很高的见解，才能达到负荷预测的精准性。随着负荷预测的应用的深入，传统的地区负荷预测和模糊负荷预测已经无法满足越来越大的市场需求，高精度及细划分的负荷预测成为必要，传统的负荷预测方式仍难以应对如此量级和精度的负荷预测，需要更加简单高效的方式来完成这项工作。

发明内容

本发明实施例提供了一种电力负荷智能预测方法及装置，可以根据对应属性的数据快速推荐最优算法，有效避免负荷预测算法的数学化及模式化。

为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种电力负荷智能预测方法，该电力负荷智能预测方法包括：

获取基础负荷数据，所述基础负荷数据包括：地区、时间段、行业及负荷值；

查询历史负荷预测档案库中是否存在与所述基础负荷数据属性相似的历史负荷预测数据；

如果是，获取历史负荷预测数据对应的预测算法的准确率，并判断所述准确率是否大于预设的阈值；

如果是，利用所述历史负荷预测数据对应的预测算法及所述基础负荷数据进行负荷预测；

如果历史负荷预测档案库中不存在与所述基础负荷数据属性相似的历史负荷预测数据，或者所述准确率小于预设的阈值，利用所述基础负荷数据对应的多个可用预测算法中优先级最高的算法及所述基础负荷数据进行负荷预测。

一实施例中，该电力负荷智能预测方法包括：

选定历史负荷测试数据，利用对应的可用预测算法及所述历史负荷测试数据进行负荷模拟预测，生成预测结果；所述历史负荷测试数据包括：地区、历史时间段、行业及负荷值；所述预测结果为所述历史时间段之后的某一时间段的负荷预测值；

将所述预测结果与对应的真实负荷值进行比对，生成所述可用预测算法的准确率；

根据所述准确率得到各可用预测算法的优先级。

一实施例中，该电力负荷智能预测方法还包括：

确定所述基础负荷数据所属的预测类型；

根据所述预测类型为所述基础负荷数据分配至少一可用预测算法。

一实施例中，该电力负荷智能预测方法还包括：

获取外部因子，所述外部因子包括温度、天气、事故、国家政策因子中的至少一个；

根据所述外部因子、所述历史负荷预测数据对应的预测算法及所述基础负荷数据进行负荷预测。

一实施例中，该电力负荷智能预测方法还包括：

获取外部因子；

根据所述外部因子、所述基础负荷数据对应的多个可用预测算法中优先级最高的算法及所述基础负荷数据进行负荷预测。

一实施例中，该电力负荷智能预测方法还包括：

计算本次预测的准确率，并存储所述基础负荷数据、基础负荷数据对应的预测算法及该准确率至档案库。

一实施例中，获取历史负荷预测数据对应的预测算法的准确率，并判断所述准确率是否大于预设的阈值，包括：

如果历史负荷预测档案库中存在与所述基础负荷数据属性相似的多个历史负荷预测数据，并且多个历史负荷预测数据对应不同的预测算法，从多个不同的预测算法选择准确率最高的预测算法的准确率，并判断最高的准确率是否大于预设的阈值。

一实施例中，获取历史负荷预测数据对应的预测算法的准确率，并判断所述准确率是否大于预设的阈值，包括：

如果历史负荷预测档案库中存在与所述基础负荷数据属性相似的多个历史负荷预测数据，并且多个历史负荷预测数据对应相同的预测算法，获取多个历史负荷预测数据对应的准确率的平均值，并判断所述平均值是否大于预设的阈值。

一实施例中，所述获取基础负荷数据，包括：通过数据接口获取所述基础负荷数据，或获取用户输入的所述基础负荷数据。

为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种电力负荷智能预测装置，该电力负荷智能预测装置包括：

数据获取单元，用于获取基础负荷数据，所述基础负荷数据包括：地区、时间段、行业及负荷值；