[发明专利]一种基于电力消费潜力曲线预测电力负荷的方法及装置

权利要求书

1.一种基于电力消费潜力曲线预测电力负荷的方法，其特征在于，包括：

采集电力负荷预测数据，对采集的电力负荷预测数据进行粒度细化，得到电力负荷预测元变量，对得到的电力负荷预测元变量进行因子分析，得到村落发展特征；

基于村落发展特征对应的电力负荷预测元变量，获取村落发展度以及电力消费潜力，拟合村落发展度以及电力消费潜力，得到电力消费潜力曲线；

依据电力消费潜力曲线的上拐点、下拐点以及村落发展度，确定该村落的村落类型；

依据确定的村落类型，进行电力负荷刚性需求预测以及电力负荷弹性需求预测，得到预测的电力负荷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于村落发展特征对应的电力负荷预测元变量，获取村落发展度以及电力消费潜力，包括：

对村落发展特征对应的电力负荷预测元变量包含的负荷预测元变量数据集进行离散化处理，得到村落发展特征的离散化取值；

基于村落发展特征的离散化取值，获取村落发展度以及村落电力消费潜力。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对村落发展特征对应的电力负荷预测元变量进行离散化处理，得到村落发展特征的离散化取值，包括：

针对每一村落发展特征，以该村落发展特征对应的电力负荷预测元变量包含的负荷预测元变量数据集的取值为数据点，得到该村落发展特征的数据集；

设置偏向参数以及预设条件，初始化数据集的相似度矩阵、吸引度矩阵、归属度矩阵；

对初始化的吸引度矩阵和归属度矩阵进行迭代更新，直到迭代更新得到的聚类中心满足预设条件，得到初选聚类中心；

计算初选聚类中心中，数据点对应的吸引度矩阵的吸引度和归属度矩阵的归属度的和值，获取和值大于零的数据点，得到终选聚类中心；

依据终选聚类中心对应的数据点的取值，得到每一村落对应的村落发展特征的离散化取值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于村落发展特征的离散化取值，获取村落发展度，包括：

依据各村落发展特征的离散化取值，构建村落发展度评价矩阵；

对村落发展度评价矩阵进行标准化处理；

依据标准化处理的村落发展度评价矩阵，获取村落发展特征对应的村落发展特征权重；

基于村落发展特征权重以及标准化处理后的村落发展度评价矩阵，构建加权标准评价矩阵；

依据加权标准评价矩阵，确定空心型村落以及中心型村落；

基于空心型村落以及中心型村落，获取加权标准评价矩阵中各村落对应的村落发展度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据加权标准评价矩阵，确定空心型村落以及中心型村落，包括：

针对加权标准评价矩阵中的每一列，提取该列中的最大值，依据提取的每列最大值构建中心型村落，以及，

提取该列中的最小值，依据提取的每列最小值构建空心型村落。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于空心型村落以及中心型村落，获取加权标准评价矩阵中各村落对应的村落发展度，包括：

提取加权标准评价矩阵中的一村落，计算该村落与空心型村落的空心欧式距离，以及，该村落与中心型村落的中心欧氏距离；

计算空心欧氏距离与中心欧氏距离的比值，得到该村落对应的村落发展度。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述村落电力消费潜力，包括：

针对每一村落在所述加权标准评价矩阵中的行，计算该行的加权标准值的和值，得到该村落对应的村落电力消费潜力。