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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113887832A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111262932.X(51)Int.Cl.(22)申请日2021.10.28G06Q10/04(2012.01)G06Q50/06(2012.01)(71)申请人广东电网有限责任公司G06F30/20(2020.01)地址510000广东省广州市越秀区东风东G06F111/08(2020.01)路757号申请人广东电网有限责任公司东莞供电局(72)发明人刘宗扬陈盛燃罗旭恒魏志文丁奕黄学劲李家淇陈喆袁灿培张育宾黄劲东孔慧超李俊辉吴新雄梁咏秋张君吴伟康殷建树(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人赵迎迎权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称楼宇负荷预测方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明实施例公开了楼宇负荷预测方法、装置、设备及介质。该方法包括:确定当前楼宇的场景信息,并按照场景信息获取当前楼宇的用户用电数据;根据用户用电数据对初始高斯分布概率密度函数进行高斯曲线拟合,得到场景信息对应的目标高斯分布概率密度函数;确定蒙特卡洛模拟算法的算法参数,并根据用户用电数据确定当前楼宇的场景特征参数;将目标高斯分布概率密度函数、算法参数以及场景特征参数输入至蒙特卡洛模拟算法中进行模拟,获得当前楼宇的负荷预测结果。通过采用上述方案,通过确定当前楼宇的场景信息,考虑到了用户用电数据的不同特征,从而达到当前楼宇的负荷预测更快速,预测结果更精准的技术效果。CN113887832ACN113887832A权利要求书1/2页1.一种楼宇负荷预测方法,其特征在于,包括:确定当前楼宇的场景信息,并按照所述场景信息获取所述当前楼宇的用户用电数据;根据所述用户用电数据对初始高斯分布概率密度函数进行高斯曲线拟合,得到所述场景信息对应的目标高斯分布概率密度函数;确定蒙特卡洛模拟算法的算法参数,并根据所述用户用电数据确定所述当前楼宇的场景特征参数;将所述目标高斯分布概率密度函数、所述算法参数以及所述场景特征参数输入至所述蒙特卡洛模拟算法中进行模拟,获得所述当前楼宇的负荷预测结果。2.根据权利要求1所述的楼宇负荷预测方法,其特征在于,在所述根据所述用户用电数据对初始高斯分布概率密度函数进行高斯曲线拟合之前,还包括:利用非线性最小二乘法对所述用户用电数据进行计算,获得待定参数;将所述待定参数代入预设概率密度函数,得到所述初始高斯分布概率密度函数。3.根据权利要求2所述的楼宇负荷预测方法,其特征在于,所述根据所述用户用电数据对初始高斯分布概率密度函数进行高斯曲线拟合,得到所述场景信息对应的目标高斯分布概率密度函数,包括:将拟合参数输入所述初始高斯分布概率密度函数中,得到所述目标高斯分布概率密度函数,并计算所述目标高斯分布概率密度函数对应的拟合结果;其中,所述拟合参数包括:所述待定参数对应的拟合段数和拟合精度阈值。4.根据权利要求3所述的楼宇负荷预测方法,其特征在于,所述方法还包括:计算所述拟合段数对应的所述拟合结果的确定系数;若所述确定系数大于或等于所述拟合精度阈值,则输出所述拟合段数对应的所述拟合结果;若所述确定系数小于所述拟合精度阈值,则更新所述拟合段数和所述待定参数,并再次进行拟合,直至所述目标高斯分布概率密度函数的确定系数大于或等于所述拟合精度阈值时,输出更新后的拟合段数对应的拟合结果。5.根据权利要求1所述的楼宇负荷预测方法,其特征在于,所述当前楼宇的场景信息包括办公场景和/或住宅场景,当所述当前楼宇的场景信息包括所述办公场景和所述住宅场景时,所述用户用电数据包括所述办公场景的用户用电数据和所述住宅场景的用户用电数据,所述目标高斯分布概率密度函数包括所述办公场景对应的目标高斯分布概率密度函数和所述住宅场景对应的目标高斯分布概率密度函数,所述场景特征参数包括所述办公场景的场景特征参数和所述住宅场景的场景特征参数;所述将所述目标高斯分布概率密度函数、所述算法参数以及所述场景特征参数输入至所述蒙特卡洛模拟算法中进行模拟,获得所述当前楼宇的负荷预测结果,包括:将所述办公场景的用户用电数据、所述住宅场景的用户用电数据、所述办公场景对应的目标高斯分布概率密度函数、所述住宅场景对应的目标高斯分布概率密度函数、所述算法参数、所述办公场景的场景特征参数和所述住宅场景的场景特征参数输入至所述蒙特卡洛模拟算法中进行模拟,得到所述办公场景对应的负荷曲线和所述住宅场景对应的负荷曲线;将所述办公场景对应的负荷曲线和所述住宅场景对应的负荷曲线累加,获得所述当前2CN113887832A权利要求书2/2页楼宇的负荷预测结果。6.根据权利要求5所述的楼宇负荷预测方法,其特征在于,在将所述办公场景对应的负荷曲