[发明专利]用电对象的能耗预测方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种用电对象的能耗预测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：按照预设周期采集用电对象的多个历史能耗；设置带权重的聚类目标函数对所述历史能耗聚类以进行粒化得到粒化数据，在所述聚类目标函数中，所述历史能耗到聚类中心的距离与所述权重负相关；对所述粒化数据进行解粒化，得到解粒化后的数据；采用所述解粒化后的数据建立模糊规则模型来预测所述用电对象的能耗。本发明实施例中，由于在聚类目标函数中，历史能耗到聚类中心的距离与权重负相关，可以在聚类过程中通过权重对聚类目标函数动态调整，进一步细化不同历史能耗到每个聚类中心的距离，提升历史能耗的聚类效果，最终提高对用电对象的能耗预测的准确度。

技术领域

本发明涉及电网配电技术领域，尤其涉及一种用电对象的能耗预测方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

电能源作为清洁能源在国民经济中具有重要的地位，为了提高电能源的利用效率，避免电能源的不必要浪费和电能源的合理配送，根据用电对象的历史电能源消耗的数据，预测用电对象对电能源的需求量变的十分重要。

目前，主要是通过对历史电能源消耗的数据进行粒化、解粒化后之后建立模型来预测用电对象的电能源消耗，预测精度依赖于粒化的准确度，然而，目前对数据粒化的准确度低，降低了后续电能源消耗预测的精度，不利于电网中进行配电。

发明内容

本发明实施例提供了一种用电对象的能耗预测方法、装置、电子设备和存储介质，以解决现有技术中对历史能耗进行粒化准确度低，降低能耗预测精度的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种用电对象的能耗预测方法，包括：

按照预设周期采集用电对象的多个历史能耗；

设置带权重的聚类目标函数对所述历史能耗聚类以进行粒化得到粒化数据，在所述聚类目标函数中，所述历史能耗到聚类中心的距离与所述权重负相关；

对所述粒化数据进行解粒化得到解粒化后的数据；

采用所述解粒化后的数据建立模糊规则模型来预测所述用电对象的能耗。

可选地，所述按照预设周期采集用电对象的多个历史能耗，包括：

按照预设周期采集用电对象的能耗；

将当前时刻之前所采集到的预设数量个能耗确定为多个历史能耗。

可选地，所述设置带权重的聚类目标函数对所述历史能耗聚类以进行粒化得到粒化数据，包括：

设置带权重的聚类目标函数；

在所述聚类目标函数中引入拉格朗日算子得到新的目标函数；

计算所述新的目标函数对隶属度的导数得到梯度；

在所述梯度等于0时计算隶属度和权重作为所述粒化数据。

可选地，所述聚类目标函数如下：

其中，表示历史能耗x_j属于原型v_i的程度，为权重，C为原型数量，N为历史能耗的数量，m、τ为模糊指数，v_i为第i个原型，为标准差，i、j、k、c、N、m、τ均为自然数。

可选地，所述隶属度如下：

所述权重如下：

其中，f、t为自然数。

可选地，所述对所述粒化数据进行解粒化得到解粒化后的数据，包括：

设置解粒化目标函数如下：