公开(公告)号：CN114444397A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210108795.2

申请日：2022-01-28

Applicant: 国家电网有限公司 ,  国网山东省电力公司 ,  国网山东省电力公司德州供电公司

Inventor： 刘春秀 ,  房牧 ,  李龙潭 ,  张玉琪 ,  刘奕敏 ,  刘璇 ,  周在彦

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明提供了一种基于用户画像数据模型的短期用电量预测算法，包括以下步骤：用户数据整合。用户数据可分为静态数据与动态数据，静态数据指用户的基本信息，动态数据指每天用电量、业扩信息。行业特性分析。基于用户基础数据按行业分类，对数据进行细化，建立行业用电曲线方程式。提高数据精度。构造特性用户画像数据模型。构建函数模型。基于用户画像信息，使用回归分析算法、指数平滑法计算用户用电量。构建短期用电量组合方法预测模型。组合方法预测模型的关键点在与权重的取值，基于Spark分布式平台进行模型训练和调优。本发明降低了人工智能算法在中压有源配电网重构寻优的复杂程度，提高了算法的灵活性，提升了计算的效率。