[发明专利]一种配电控制柜终端负荷分配方法

说明书

本说明书一个或多个实施例提供一种配电控制柜终端负荷分配方法，通过采集配电控制柜终端负荷的运行数据和终端负荷的需求数据，从终端负荷的需求数据中提取特征向量，将提取出的特征向量形成为样本集，利用该样本集和终端负荷的运行数据训练负荷预测模型，从而得出配电控制柜终端负荷的负荷预测结果，便于对配电控制柜的分配进行指导，得出准确可靠的分配结果，解决了现有技术中不能根据终端负荷的需求状况，实时对用电分配进行调整的问题，有利于能源的充分利用，满足用电设备的需求。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及配电控制柜管理技术领域，尤其涉及一种配电控制柜终端负荷分配方法。

背景技术

配电控制柜是按电气接线要求将开关设备、测量仪表、保护电器和辅助设备组装在封闭或半封闭金属柜中或屏幅上，满足电力系统正常运行的要求的电力设备，在配电控制柜工作的过程中，由于终端负荷设备的用电需求变化，需要对配电控制柜的终端负荷分配进行调整，现有技术中主要是根据用电的结果进行延迟调整，这就造成在调整之前容易出现能源浪费和配电不足的情况。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种配电控制柜终端负荷分配方法，以解决现有技术无法对负荷分配进行及时调整的问题。

基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种配电控制柜终端负荷分配方法，包括以下步骤：

采集配电控制柜终端负荷的运行数据和终端负荷的需求数据；

从终端负荷的需求数据中提取特征向量，将提取出的特征向量形成为样本集；

利用形成的样本集和所述终端负荷的运行数据训练负荷预测模型；

获取终端负荷的当前需求数据；

基于预测模型，对当前需求数据进行预测，得出配电控制柜终端负荷的负荷预测结果；

基于所述负荷预测结果，对配电控制柜的终端负荷进行分配。

优选地，将提取出的特征向量形成为样本集之前，所述方法还包括：

将所述样本集划分为训练集和测试集；

所述训练集用于对所述预测模型的参数进行训练，所述测试集用于对所述预测模型的效果进行验证。

优选地，训练集和测试集的划分比例为7:3。

优选地，采集配电控制柜终端负荷的运行数据和终端负荷的需求数据后，本方法还包括：

对采集到的运行数据和需求数据进行预处理。

优选地，预处理包括：数据标准化、数据去重、数据降噪。

优选地，需求数据包括终端负荷的类型、用电时间、用电人数。

优选地，方法还包括：根据终端负荷的类型，对样本集进行分类；

根据样本集的分类，训练出多组可用的预测模型参数；

所述基于预测模型，对当前需求数据进行预测包括：

根据当前需求数据中的终端负荷的类型，选择合适的预测模型参数，对当前需求数据进行预测。

优选地，本方法还包括：

基于对样本集的分类结果进行分类模型训练，得到可用的分类模型参数；

在选择合适的预测模型参数，对当前需求数据进行预测前，利用训练好的分类模型对当前需求数据进行识别，得出配电控制柜终端负荷的分类结果；

根据得出的分类结果，选择合适的预测模型参数，对当前需求数据进行预测。

优选地，本方法还包括：