[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有效

专利信息
申请号: 202211463933.5 申请日: 2022-11-17
公开(公告)号: CN115513951B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 聂秀山;林熙明;吕雪岭;刘新锋;袭肖明;刘兴波 申请(专利权)人: 山东建筑大学;水发数字产业(山东)有限公司
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00;G06N3/049;G06N3/0442;G06N3/08
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 董雪
地址: 250000 山东省济*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 概念 漂移 检测 电力 负荷 预测 方法 系统
【说明书】:

本申请属于电力系统负荷预测技术领域,具体涉及一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统,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,判断基于新的滑动时间窗口的输入数据与所输入的原始数据是否属于同一分布,实现电力负荷的预测;本申请针对负荷预测中因未考虑概念漂移而无法获得较好准确性的问题,通过检测已知的数据中是否存在的概念漂移现象,提高电力负荷预测的准确性和合理性。

技术领域

本申请属于电力系统负荷预测技术领域,具体涉及一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本申请相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。

电力负荷预测是根据电力负荷的已知数据推测电力负荷的未来数值,为电网企业、电网使用者等经营决策者提供可靠的依据;因此,对电力负荷预测的准确性有着很高的要求。

发明人了解,在现有的电力负荷预测的过程中,大多数都是被训练一次便被用来推测未来数值,实际上电力负荷数据会以流式数据的形式存在,电力负荷与其影响因素之间的映射关系会随着用户使用习惯以及电力设备状态的变化而波动,例如:当用电者的习惯发生变化或用电设备发生了故障等情况,预测模型的准确性就会降低;当电力负荷随时间的推移发生数据的改变,电力负荷预测模型就会随时间的推移而过时,这种现象被称为概念漂移,这是电力负荷预测过程中的一个难题。

发明内容

为解决上述问题,针对现有技术中负荷预测无法考虑到概念漂移的现象而无法获得较好准确性的问题,本申请提出了一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法及系统,通过检测已知的数据中是否存在的概念漂移现象,使电力负荷的预测结果更加准确合理。

根据一些实施例,本申请的第一方案提供了一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法,采用如下技术方案:

一种基于概念漂移检测的电力负荷预测方法,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,继续使用已所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。

作为进一步的技术限定,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Min-Max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。

作为进一步的技术限定,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。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东建筑大学;水发数字产业(山东)有限公司,未经山东建筑大学;水发数字产业(山东)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211463933.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top