一种基于聚类特征的电力负荷预测方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115049101A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202210485029.8H02J3/00(2006.01)(22)申请日2022.05.06(71)申请人南方电网深圳数字电网研究院有限公司地址518053广东省深圳市南山区沙河街道高发社区侨香路智慧广场D栋501、502、601、602(72)发明人林镇锋桑玉停张渊渊陈传才夏成文(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202专利代理师江银会(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书3页说明书18页附图3页(54)发明名称一种基于聚类特征的电力负荷预测方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于聚类特征的电力负荷预测的方法及装置，该方法包括：分析接收到的负荷预测请求，得到与负荷预测请求相匹配的负荷预测信息，根据负荷预测信息，获取历史电力负荷数据，对获取到的所有历史电力负荷数据执行聚类操作，得到至少一个负荷类别，将每个负荷类别中所包括的所有历史电力负荷数据输入值预先设定的目标预测模型，得到目标预测模型的目标输出结果，根据目标输出结果，生成电力负荷预测结果。可见，实施本发明能够基于聚类特征对电力负荷进行预测，能够有利于提高对于电力负荷预测的准确性，以及能够有利于提高对于电力负荷预测的效率。CN115049101ACN115049101A权利要求书1/3页1.一种基于聚类特征的电力负荷预测的方法，其特征在于，所述方法包括：分析接收到的负荷预测请求，得到与所述负荷预测请求相匹配的负荷预测信息；根据所述负荷预测信息，获取历史电力负荷数据；对获取到的所有所述历史电力负荷数据执行聚类操作，得到至少一个负荷类别；将每个所述负荷类别中所包括的所有所述历史电力负荷数据输入至预先设定的目标预测模型，得到所述目标预测模型的目标输出结果；根据所述目标输出结果，生成电力负荷预测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于聚类特征的电力负荷预测的方法，其特征在于，所述对获取到的所有所述历史电力负荷数据执行聚类操作，得到至少一个负荷类别之后，所述将每个所述负荷类别中所包括的所有所述历史电力负荷数据输入至预先设定的目标预测模型，得到所述目标预测模型的目标输出结果之前，所述方法还包括：针对每个所述负荷类别，对该负荷类别中所包括的所有所述历史电力负荷数据执行数据处理操作，以更新该负荷类别中所包括的历史电力负荷数据，其中，更新后的每个所述负荷类别中所包括的所有所述历史电力负荷数据为经过所述数据处理操作后的历史电力负荷数据。3.根据权利要求2所述的一种基于聚类特征的电力负荷预测的方法，其特征在于，所述数据处理操作包括数据清洗处理、数据变换处理、数据规约处理中的一种或多种；所述针对每个所述负荷类别，对该负荷类别中所包括的所有所述历史电力负荷数据执行数据处理操作，包括：针对每个所述负荷类别，判断该负荷类别所包括的所有历史电力负荷数据中是否存在不满足预先设定的数据条件的第一目标历史电力负荷数据，当判断出该负荷类别中存在所述第一目标历史电力负荷数据时，将所有所述第一目标历史电力负荷数据从该负荷类别所包括的所有历史电力负荷数据中剔除；和/或针对每个所述负荷类别，确定该负荷类别中所包括的每个历史电力负荷数据对应的影响权重，判断该负荷类别中是否存在满足预先设定的影响权重阈值的第二目标历史电力负荷数据，当判断出该负荷类别中存在所述第二目标历史电力负荷数据时，将所有所述第二目标历史电力负荷数据转换为目标数据；和/或针对每个所述负荷类别，确定该负荷类别中所包括的每个历史电力负荷数据的目标数据值，判断该负荷类别中是否存在不满足预先设定的数据值条件的第三目标历史电力负荷数据，当判断出该负荷类别中存在所述第三目标历史电力负荷数据时，将所有所述第三目标历史电力负荷数据从该负荷类别所包括的所有历史电力负荷数据中剔除。4.根据权利要求3所述的一种基于聚类特征的电力负荷预测的方法，其特征在于，所述针对每个所述负荷类别，确定该负荷类别中所包括的每个历史电力负荷数据对应的影响权重，包括：针对每个所述负荷类别中所包括的每个所述历史电力负荷数据，确定该历史电力负荷数据的负荷数据信息；通过预先确定出的目标算法对所述负荷数据信息执行相匹配的操作，得到该历史电力负荷数据的影响权重；汇总所有所述历史电力负荷数据的影响权重，得到该负荷类别中所包括的每个所述历2CN115049101A权利要求书2/3页史电力负荷数据对应的影响权重；其中，所述目标算法为DTW算法。5.根据权利要求4所述的一种基于聚类特征的电力负荷预测的方法，其特征在于，所述根据所述目标输出结果，生成电力负荷预测结果之后，所述方法还包括：根据所述电力负荷预