[发明专利]电力系统的短期负荷预测方法及装置

说明书

本发明提供了一种电力系统的短期负荷预测方法及装置，该方法包括：获取目标区域内电力系统在历史时长内的历史电力负荷数据；确定所述目标区域在预设的未来时长内的环境信息及电力信息；对所述历史电力负荷数据、环境信息及电力信息进行处理，生成多个预测数据；将各个所述预测数据输入预先训练完成的LSTM模型，应用所述LSTM模型对所述预测数据进行分析，获得所述目标区域的电力系统在所述未来时长内的未来短期负荷。应用本发明提供的方法，通过LSTM模型结合环境信息、电力信息以及历史电力负荷数据等各个因素提高对短期负荷进行预测的准确度。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种电力系统的短期负荷预测方法及装置。

背景技术

电力负荷预测是电力领域的一个重要问题。电力系统准确的负荷预测是高效管理的基础，为电力企业的运行和调度提供支持。随着电力市场的发展，对电力负荷进行准确的短期预测，可以有效保障电网安全运行，降低发电成本，满足用户需求，提高社会经济效益。但是，日常用电量受多种因素影响，难以准确预测用电量。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种电力系统的短期负荷预测方法，通过该方法，应用LSTM模型结合环境信息、电力信息以及历史电力负荷数据等各个因素提高对短期负荷进行预测的准确度。

本发明还提供了一种电力系统的短期负荷预测装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。

一种电力系统的短期负荷预测方法，包括：

获取目标区域内电力系统在历史时长内的历史电力负荷数据；

确定所述目标区域在预设的未来时长内的环境信息及电力信息；

对所述历史电力负荷数据、环境信息及电力信息进行处理，生成多个预测数据；

将各个所述预测数据输入预先训练完成的LSTM模型，应用所述LSTM模型对所述预测数据进行分析，获得所述目标区域的电力系统在所述未来时长内的未来短期负荷。

上述的装置，可选的，所述对所述历史电力负荷数据、环境信息及电力信息进行处理，生成多个预测数据，包括：

获取所述历史电力负荷数据在环境维度和电力维度上的各个维度数据、所述环境信息中包含的多个环境数据，及所述电力信息中包含的多个电力数据；

按照预设的转换规则，将各个所述维度数据、环境数据及电力数据进行转换，获得多个输入向量，所述输入向量为预测数据。

上述的装置，可选的，所述应用所述LSTM模型对所述预测数据进行分析，获得所述目标区域的电力系统在所述未来时长内的未来短期负荷，包括：

将各个预测数据输入经由所述LSTM模型的输入门输入至所述LSTM模型的遗忘门；

基于所述遗忘门预先设置的筛选规则，对各个所述预测数据进行筛选，获得筛选出的各个有效数据；

获取预设的函数算法，计算各个所述有效数据的权重值；

基于每个所述有效数据的权重值，计算所述目标区域的电力系统在所述未来时长内的各个未来短期负荷参数，以通过所述LSTM模型的输出门输出各个所述未来短期负荷参数；

基于各个所述未来短期负荷参数，生成所述目标区域的电力系统在所述未来时长内的未来短期负荷。

上述的装置，可选的，训练所述LSTM模型的过程，包括：

获取预先设置的训练数据集，所述训练数据集包含多个训练数据与每个所述训练数据对应的数据标签；

执行预先设置的训练过程，所述训练过程包括：