[发明专利]一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，包括：

获取电力负荷历史数据；

根据所获取的电力负荷历史数据，采用滑动时间窗口，构建电力负荷预测模型；

基于所构建的电力负荷预测模型获取滑动时间窗口所在时刻的下一时刻的电力负荷预测值；

捕获基于所述电力负荷预测模型进行预测时所输入的原始数据，实现电力负荷预测过程中的概念漂移检测；

其中，在概念漂移检测的过程中，判断基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的基窗口中的原始数据是否属于同一分布，若是，则在电力负荷预测的过程中未发生概念漂移，继续使用已构建的电力负荷预测模型进行电力负荷的预测；若否，则在电力负荷预测的过程中已发生概念漂移，需重新构建电力负荷预测模型进行电力负荷的预测；

在判断基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的基窗口中的原始数据是否属于同一分布的过程中，采用检验，检验统计量为：,其中，为函数值的上确界，为滑动时间窗口的当前所在时刻，为新的滑动时间窗口的输入数据序列，为所输入的基窗口中的原始数据序列。

2.如权利要求1中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，在获取电力负荷历史数据后，对所获取的历史数据进行数据预处理；

所述数据预处理包括缺失数据补全处理和归一化处理；

所述缺失数据补全处理为利用平均相邻负载进行填充缺省处；

所述归一化处理使用方法对已进行缺失数据补全处理后的数据集进行标准化，即，其中，为归一化处理后的数据，为原始数据，为最大的原始数据，为最小的原始数据。

3.如权利要求1中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，基于所获取的电力负荷历史数据得到电力负荷历史数据集，在电力负荷历史数据集上采用滑动时间窗口，以时间窗口内的当前时刻和历史时刻的电力负荷值作为所构建的电力负荷预测模型的输入序列，以滑动时间窗口所在时刻的下一时刻的电力负荷值作为预测对象，通过输入电力负荷历史数据集中的训练集进行所构建的电力负荷预测模型的迭代优化，完成所构建的电力负荷预测模型的训练。

4.如权利要求3中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，所述电力负荷预测模型采用长短期记忆网络；利用已训练好的长短期记忆网络预测模型对电力负荷历史数据集中的测试集进行预测，得到滑动时间窗口所在时刻的下一时刻的电力负荷预测值。

5.如权利要求1中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，假设，计算基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的原始数据之间的累计频率的绝对差，令最大绝对差为；基于样本容量和显著性水平得到临界值；若，则发出概念漂移的预警；若，则假设不成立，基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的原始数据不属于同一分布，则发出概念漂移的警报。

6.如权利要求5中所述的一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法，其特征在于，当接收到概念漂移的预警时，启用临时滑动时间窗口，接收发出预警信息的数据及往后的数据，使用临时滑动时间窗口训练临时的电力负荷预测模型；当接收到概念漂移警报时，将临时的电力负荷预测模型替换原有的电力负荷预测模型，清空临时滑动时间窗口，基窗口移动至概念漂移点的下一时刻。