智能电网中电力负荷预测的应用探讨分析，电力负荷预测，智能电表数据的短期楼宇电力负荷预测方法及系统

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智能电网中电力负荷预测的应用探讨分析

一、负荷预测的重要性

电力负荷预测是根据历史数据和相关因素（如天气、节假日、经济发展趋势等）对未来一段时间内电网负荷需求的预测。准确的负荷预测可以帮助电网运营者合理规划发电量、输电计划以及配电策略，确保电力供需平衡。此外，对于新兴的可再生能源，如风能和太阳能，由于其输出受天气和环境影响较大，负荷预测的准确性更显得至关重要。

二、负荷预测技术

在智能电网的背景下，传统的负荷预测方法已逐渐向更加智能化、自动化发展。当前应用较为广泛的技术包括时间序列分析、回归分析、机器学习等。时间序列分析通过历史数据的趋势和周期性进行预测；回归分析则结合多种影响因素，构建模型以预测未来负荷；而机器学习方法，如神经网络和支持向量机，通过训练大量数据，能够捕捉复杂的非线性关系，从而提高预测精度。

三、应用实例与效果分析

为了验证电力负荷预测在智能电网中的实际应用效果，多个地区开展了相关实验。例如，某地区利用深度学习模型对夏季高温期间的电力需求进行预测，结果显示预测误差显著降低，有助于合理安排冷气机组的启动和停机，减少了电力浪费。另一案例则是运用机器学习算法对工业区进行负荷预测，有效优化了生产计划和电力资源配置，实现了成本节约及能效提升。

电力负荷预测作为智能电网管理的核心环节，其准确性直接关系到电网的高效运行和可靠供电。随着预测技术的不断创新和完善，智能电网将更好地响应各种负荷变化，实现资源的优化配置，推动能源的可持续发展。

电力负荷预测，智能电表数据的短期楼宇电力负荷预测方法及系统

随着普通个体住户的生活水平的提高，个体楼宇负荷水平也在提高，其负荷由于居住者的行为而具有极大的波动性。在用电高峰期间，当个体楼宇同时使用多种大功率电器时，电网馈线会增大供电压力，进而使整个配电网的供电压力增大。因此，通过客户侧需求响应，供应商可以通过调整电价实现电网的削峰，居民也可以减少电力账单。短期楼宇负荷预测是客户侧需求响应的一项关键技术，可以实现配电部门与用户之间的双赢。

楼宇内客户的用电行为的多变与预测的效果有显著的相关性，且数据量庞大，给时间序列模型的学习带来巨大挑战。传统预测方法采用长短期时间记忆递归神经网络，在考虑居民家电消费的情况下，基于家电使用数据学习居民使用家电的习惯，得到了比多个基准优秀的预测性能。然而，长短期时间记忆等递归神经网络不能并行处理输入序列，因此模型训练的开销会随着输入序列长度的增加而增加，会忘记较久远的历史信息，使得预测结果失准。

问题拆分

方法包括如下步骤：1)数据输入：以总表负荷数据和内部负荷数据作为输入数据，其中，内部负荷数据包括各分表负荷数据和未测量负荷数据；2)数据处理：对缺失数据进行填补，对异常值进行修正，并根据预先进行的相关性分析结果，保留相关系数大于设定值的内部负荷数据；3)负荷预测：将步骤2)得到的内部负荷数据和总表负荷数据构成的时间序列，输入到预先训练稳定的时间卷积网络中，对目标未来时间的楼宇电力负荷进行短期预测。本发明采用时间卷积神经网络对楼宇电力负荷进行短期预测，与传统方法相比，训练达到稳定的时间明显缩短，误差显著减小，预测性能更优。

问题解决

1.一种基于智能电表数据的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：包括如下步骤：1)数据输入：以总表负荷数据和内部负荷数据作为输入数据，其中，内部负荷数据包括各分表负荷数据和未测量负荷数据；2)数据处理：对总表负荷数据和内部负荷数据进行缺失数据、异常数据的查找，再对缺失数据进行填补，对异常值进行修正，并根据预先基于历史负荷数据进行的内部负荷数据与总表负荷数据的相关性分析结果，保留相关系数大于设定值的内部负荷数据，删除其他内部负荷数据；3)负荷预测：将步骤2)得到的内部负荷数据和总表负荷数据构成的时间序列，输入到预先训练稳定的时间卷积网络中，对目标未来时间的楼宇电力负荷进行短期预测。

2.根据权利要求1所述的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤1)还包括数据采集步骤，即采集楼宇总表和各分表在预测时间前一段时间的时间序列用电数据，再根据总表测得的负荷数据和各分表测得的负荷数据之和的差值得出每组用电数据的未测量负荷数据，从而得到所述输入数据。

3.根据权利要求2所述的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤1)中，采集的时间序列长度与训练时每次输入时间卷积网络的时间序列长度相等。

4.根据权利要求1所述的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤3)中，时间卷积网络的基本结构是由2～4残差层构成的残差网络，每个残差层包括1～2个基本层、1～2个卷积层以及1个直连层。

5.根据权利要求4所述的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤3)中，时间卷积网络包括因果卷积和空洞卷积，每层神经元数目为250～350。

6.根据权利要求1～5中任一项所述的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤3)中，时间卷积网络的预先训练包括如下步骤：根据训练需要输入过去一段时间的总表负荷数据和内部负荷数据；采用所述步骤2)中方法对负荷数据进行填补与修正，继而对各内部负荷数据与总表负荷数据进行相关性分析，选取相关系数大于设定值的内部负荷数据作为辅助输入数据，并将其与总表负荷数据结合，对时间卷积网络进行训练。

7.根据权利要求6所述的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：所述相关系数的设定值为0.1。

8.根据权利要求6所述的短期楼宇电力负荷预测方法，其特征在于：所述时间卷积网络的训练参数设置为：批量设为60，学习率设为0.00001，对模型进行10轮训练，每轮训练次数设为20个epoch，每个epoch训练对整个数据集训练一遍，10轮训练共计得到10个得分，取得分平均值作为预测准确率指标。

9.一种为实现如权利要求1～8中任一项所述方法而设计的短期楼宇电力负荷预测系统，包括：数据采集模块(1)，被配置为实现所述数据采集步骤；数据处理模块(2)，被配置为实现所述数据处理步骤；负荷预测模块(3)，被配置为实现所述负荷预测步骤。

10.根据权利要求9所述的短期楼宇电力负荷预测系统，其特征在于：所述负荷预测模块(3)采用时间卷积网络，所述时间卷积网络包括2个残差层，每个残差层包括1～2个基本层、1～2个卷积层及1个直连层。

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