公开(公告)号：CN112711903A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011487453.3

申请日：2020-12-16

Applicant: 广西电网有限责任公司梧州供电局

Inventor： 蔡开国 ,  黄志鹄 ,  欧翔 ,  秦家昆 ,  张君 ,  郭杰文 ,  张炳超 ,  陈超阳 ,  邱海平 ,  黎梓庆

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种用户侧电力负荷的智能优化预测方法及系统，其方法包括：对采集到的工业区内所有用户的日负荷数据进行有效数据清洗，形成样本数据集；对所述样本数据集进行多维特征构建，生成训练数据集；构建负荷预测基模型，将所述训练数据集导入所述负荷预测基模型中，同时结合用户预测需求调用相适配的训练策略进行训练，输出预测结果；基于阈值比较法，对所述预测结果进行可行性验证。本发明实施例有助于更好地拟合大工业用户在不同时期的负荷特征，且保证预测结果的高准确率。

公开(公告)号：CN112712194A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011487494.2

申请日：2020-12-16

Applicant: 广西电网有限责任公司梧州供电局

Inventor： 蔡开国 ,  黄志鹄 ,  欧翔 ,  秦家昆 ,  张君 ,  郭杰文 ,  张炳超 ,  陈超阳 ,  邱海平 ,  黎梓庆

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用电成本智能优化分析的电量预测方法及装置，其中，所述方法包括：对采集到的用户数据进行数据清洗处理，获得清洗后的用户数据；对清洗后的用户数据进行建模样本筛选处理，获得筛选处理后的用户数据；对筛选处理后的用户数据按照预设划分种类作为聚类中心进行聚类处理，获得聚类用户数据；基于聚类的用户数据进行特征构建处理，获得用户数据特征；基于用户数据中的用户数量及用户数据特征在预设的预测模型中进行预测模型选择，并获得选择预测模型；将用户数据特征输入所述选择预测模型中进行用电量预测处理，获得用电量预测结果。在本发明实施例中，可以在准确率上更高，更能捕捉大用户的用电规律，实时准确预测用户电量。