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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司营销服务中心

摘要：本发明涉及智能决策技术领域，提供了一种用电负荷预测方法、设备及存储介质，方法包括：调度用电区域对应的历史负荷数据和历史用电环境数据，计算历史负荷数据对应的数据平滑系数，对历史负荷数据进行数据平滑处理，得到平滑负荷数据；对平滑负荷数据进行累计量化处理，得到累计负荷数据；采集用电区域对应的当前用电负荷数据和当前用电环境，绘制出用电区域对应的区域负荷曲线；识别出历史用电环境数据中的环境变量，分析环境变量对用电区域的用电效应，对区域负荷曲线进行曲线优化处理，得到目标负荷曲线；制定用电区域对应的电力供应方案，利用电力供应方案执行用电区域的供电处理，得到供电结果。提高用电负荷预测的准确性。

主权项：1.一种用电负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分析的用电区域，调度所述用电区域对应的历史负荷数据和历史用电环境数据，计算所述历史负荷数据对应的数据平滑系数，所述计算所述历史负荷数据对应的数据平滑系数，包括：通过下述公式计算所述历史负荷数据对应的数据平滑系数： 其中，A表示历史负荷数据对应的数据平滑系数，表示历史负荷数据第N个负荷数据，表示历史负荷数据第个负荷数据，表示历史负荷数据的序列号，N表示历史负荷数据的数据总数；根据所述数据平滑系数，对所述历史负荷数据进行数据平滑处理，得到平滑负荷数据，其中，所述根据所述数据平滑系数，对所述历史负荷数据进行数据平滑处理，得到平滑负荷数据，包括：对所述历史负荷数据进行数据异常剔除处理，得到剔除负荷数据；对所述剔除负荷数据进行降噪处理，得到降噪负荷数据；根据所述数据平滑系数，通过下述公式对所述降噪负荷数据进行数据平滑处理，得到平滑负荷数据： 其中，表示第h个平滑负荷数据，h表示平滑负荷数据的序列号，表示历史负荷数据对应的数据平滑系数，表示第i+1个降噪负荷数据，表示第i个降噪负荷数据，i表示降噪负荷数据的序列号，i的取值范围为1到，表示降噪负荷数据的数据总数，第h个平滑负荷数据为第i+1个降噪负荷数据对应的平滑负荷数据；对所述平滑负荷数据进行累计量化处理，得到累计负荷数据，根据所述累计负荷数据，构建所述用电区域的用电时序分析模型；所述根据所述累计负荷数据，构建所述用电区域的用电时序分析模型，包括：对所述累计负荷数据进行标准化处理，得到标准负荷数据；分析所述标准负荷数据对应的趋势特征；根据所述趋势特征，确定所述标准负荷数据对应的时序分析模型模板；结合所述标准负荷数据，对所述时序分析模型模板进行参数识别，得到模型参数；根据所述模型参数，对所述时序分析模型模板进行参数调整，得到目标时序分析模型；将所述目标时序分析模型作为所述用电区域的用电时序分析模型；所述对所述平滑负荷数据进行累计量化处理，得到累计负荷数据，包括：通过下述公式对所述平滑负荷数据进行累计量化处理： 其中，F表示累计负荷数据，h表示平滑负荷数据的序列号，d表示平滑负荷数据的数据数量，表示平滑负荷数据中第h个平滑负荷数据；采集所述用电区域对应的当前用电负荷数据和当前用电环境，将所述当前用电负荷数据作为输入数据输入到所述用电时序分析模型中，利用所述用电时序分析模型绘制出所述用电区域对应的区域负荷曲线；识别出所述历史用电环境数据中的环境变量，结合所述历史负荷数据和所述历史用电环境数据，分析所述环境变量对所述用电区域的用电效应，所述结合所述历史负荷数据和所述历史用电环境数据，分析所述环境变量对所述用电区域的用电效应，包括：根据所述环境变量，对所述历史用电环境数据进行分类处理，得到环境变量数据；分别计算所述历史负荷数据和所述环境变量数据对应的平均值，得到负荷平均值和变量平均值；根据所述负荷平均值和所述变量平均值，计算出所述历史负荷数据和所述环境变量数据对应的均方差，得到负荷均方差和变量均方差；结合所述负荷平均值、所述变量平均值、所述负荷均方差及所述变量均方差，计算所述环境变量和所述历史负荷数据之间的相关系数；所述结合所述负荷平均值、所述变量平均值、所述负荷均方差及所述变量均方差，计算所述环境变量和所述历史负荷数据之间的相关系数，包括：通过下述公式计算所述环境变量和所述历史负荷数据之间的相关系数： 其中，H表示环境变量和历史负荷数据之间的相关系数，表示环境变量中第j个变量对应的数据值，j表示环境变量对应的变量序列号，表示环境变量平均值，表示历史负荷数据中第k个用电周期内的负荷值，k表示历史负荷数据的用电周期的序列号，表示负荷平均值，和分别表示环境变量均方差及负荷均方差；根据所述相关系数，分析所述环境变量对所述用电区域的用电效应；结合所述用电效应和所述当前用电环境，对所述区域负荷曲线进行曲线优化处理，得到目标负荷曲线；根据所述目标负荷曲线，制定所述用电区域对应的电力供应方案，利用所述电力供应方案执行所述用电区域的供电处理，得到供电结果。

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