[发明专利]一种基于边缘计算的预测用电量的方法、计算机设备和存储介质

说明书

本发明提供了一种基于边缘计算的预测用电量的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于用电量预测技术领域。其中方法包括：边缘管理器收到用电量预测触发，发送用电数据收集指令；边缘管理器向云端服务器发送辅助信息获取指令；收集用电数据，并上传至边缘数据管理；边缘数据管理创建电量预测信息到边缘控制器；云端服务器从外界信息中获取辅助信息；边缘数据管理对辅助信息进行处理；边缘控制器与边缘节点之间建立通信信道；边缘控制器利用所述通信通道发送通知消息，通知消息用于指示数据的变更；边缘节点根据辅助信息生成误差修正模型，结合用电基本模型，生成电量精确预测模型；本发明的方法能够提高电量预测的准确性。

技术领域

本发明属于用电量预测技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的预测用电量的方法、计算机设备和存储介质。

背景技术

电力系统涉及发电、输电、配送电以及调度管理等主要环节，用电量预测是电力系统调度中的重要一环。准确预测用电量能够合理地实行电力规划和能源配置、提高供电效率。

现有的用电量预测方法有很多种，包括电力弹性系数法、电量产出效益法、回归分析法、月比例法等等，还有一些利用回归模型预测以及时间序列预测等方法，但上述方法通常存在一些问题，如数据需要预处理、用电量与同期变量之间的关系预测不准确等等。现有方案中通常采用一种预测模型，未考虑不同类型用电场景的差异性，未综合考虑不同外界信息对电量预测的干扰性。

对于终端收集的用电量数据，其总体上表现为包含一定波动的周期性数据，不同来源的数据具有周期性的同时其统计特性又有所不同，用电量预测需要考虑这些不同来源的用电量数据所具有的不同统计特性，在捕捉周期性的同时也体现出其波动性，这对电量的预测任务带来了挑战。

此外，用电量预测通常设置在云平台，但随着终端数据量越来越多，这些数据都上传到云端进行处理和预测会带来时间的延长，处理效率的降低；用电量预测过程所需处理的信息较多，现有方法较难处理好各单元之间的信息传输。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种基于边缘计算的预测用电量的方法、计算机设备和存储介质，针对电力网络边缘侧进行用电量预测，提高对楼宇、工厂、小区等用电区域的电量预测精度，优化电网的输配电方式和调度时机，为电网大范围精确调控提供支持数据。有效提高用电量预测准确性、缩短处理时长、提高用电量预测效率。

本发明是通过以下技术方案实现的：

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种基于边缘计算的预测用电量的方法，其特征在于：

边缘管理器收到用电量预测触发，发送用电数据收集指令；

所述边缘管理器向云端服务器发送辅助信息获取指令；

针对电量预测区域，收集所述用电数据，并将所述用电数据上传至边缘数据管理；

所述用电数据上传至所述云端服务器；

所述边缘数据管理对所述用电数据进行处理，设M个智能电表采集N个时刻的采集数据时刻T＝[t₁,t₂,…,t_N]的数据为

对所述用电数据进行差分，获得某时刻用电量，对M个智能电表数据求和，获得新的用电历史数据，X＝[x₁,x₂,…,x_N]，对应的时刻为T＝[t₁,t₂,…,t_N]，式中用电量记为Y＝[y₁,y₂,…,y_N-1]，式中

所述边缘数据管理与所述云端服务器建立通信信道，接收用电基本模型数据，所述用电基本模型数据按照类型进行区分；