本發(fā)明涉及多主體負(fù)荷預(yù)測(cè)，具體為一種多主體復(fù)雜高頻負(fù)荷的預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、多主體復(fù)雜高頻負(fù)荷的預(yù)測(cè)系統(tǒng)是一種先進(jìn)的電力管理工具，專門設(shè)計(jì)來應(yīng)對(duì)現(xiàn)代電力系統(tǒng)中日益增長(zhǎng)的復(fù)雜性和高頻數(shù)據(jù)處理需求，該系統(tǒng)通過集成先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和預(yù)測(cè)模型，能夠精確預(yù)測(cè)不同類型用戶的用電負(fù)荷，包括居民、商業(yè)和工業(yè)用戶。

2、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和電力需求的不斷增長(zhǎng)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不同類型用戶的用電負(fù)荷成為電力系統(tǒng)管理和優(yōu)化的關(guān)鍵，傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法往往依賴于單一的統(tǒng)計(jì)模型，未能充分考慮不同用戶群體的特定用電行為和影響因素，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不足，特別是在高頻負(fù)荷預(yù)測(cè)中，由于數(shù)據(jù)量大且變化快，傳統(tǒng)方法難以有效捕捉和反映實(shí)時(shí)用電模式的動(dòng)態(tài)變化。此外，缺乏對(duì)居民、商業(yè)和工業(yè)用戶用電特性的深入分析，使得負(fù)荷預(yù)測(cè)難以適應(yīng)復(fù)雜多變的用電環(huán)境，從而影響了電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和能源的有效利用。

3、在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種多主體復(fù)雜高頻負(fù)荷的預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種多主體復(fù)雜高頻負(fù)荷的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：

4、數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集不同主體的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，所述不同主體的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括居民用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)、商業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)以及工業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，

5、其中，

6、居民用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括居民電力消耗量、作息時(shí)間、家庭人口數(shù)量以及居住面積；

7、商業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括商業(yè)電力消耗量、營(yíng)業(yè)時(shí)間以及顧客流量；

8、工業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括工業(yè)電力消耗量、設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)以及產(chǎn)品數(shù)量；

9、數(shù)據(jù)處理模塊，用于將作息時(shí)間、家庭人口數(shù)量以及居住面積輸入到多元線性回歸模型，獲取居民用電負(fù)荷系數(shù)，將營(yíng)業(yè)時(shí)間和顧客流量輸入到時(shí)間序列分析模型，獲取商業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)，將設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)和產(chǎn)品數(shù)量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取工業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)；

10、數(shù)據(jù)分析模塊，用于將居民電力消耗量和居民用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，將商業(yè)電力消耗量和商業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，將工業(yè)電力消耗量和工業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，將居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值、商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值、工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和相關(guān)性分析，生成總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值；

11、比較模塊，用于將總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)定的閾值比較，將居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較，將商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較，將工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較；

12、判斷模塊，用于根據(jù)比較結(jié)果，判斷居民用電負(fù)荷、商業(yè)用電負(fù)荷以及工業(yè)用電負(fù)荷的情況。

13、進(jìn)一步地，將作息時(shí)間、家庭人口數(shù)量以及居住面積輸入到多元線性回歸模型，獲取居民用電負(fù)荷系數(shù)，依據(jù)的公式如下：

14、ym＝β0+β1x1+β2x2+β3x3+ò

15、其中，ym為居民用電負(fù)荷系數(shù)，β0為模型的截距，x1為作息時(shí)間，β1為作息時(shí)間的回歸系數(shù)，x2為家庭人口數(shù)量，β2為家庭人口數(shù)量的回歸系數(shù)，x3為居住面積，β3為居住面積的回歸系數(shù)，ò為誤差項(xiàng)。

16、進(jìn)一步地，將營(yíng)業(yè)時(shí)間和顧客流量輸入到時(shí)間序列分析模型，獲取商業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)，依據(jù)的公式如下：

17、ys＝tt(r1)+st(r2)

18、其中，ys為商業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)，r1為營(yíng)業(yè)時(shí)間，tt(r1)為商業(yè)用電負(fù)荷隨營(yíng)業(yè)時(shí)間的變化量，r2為顧客流量，st(r2)為用電負(fù)荷在特定時(shí)間周期內(nèi)的顧客流量變化量。

19、進(jìn)一步地，將設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)和產(chǎn)品數(shù)量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取工業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)，依據(jù)的公式如下：

20、

21、其中，yg為工業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)，其值域?yàn)閇0,1]，p為設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，q為生產(chǎn)數(shù)量，α為設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)的權(quán)重系數(shù)，δ為產(chǎn)品數(shù)量的權(quán)重系數(shù)，α＝δ＝0.5。

22、進(jìn)一步地，將居民電力消耗量和居民用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，依據(jù)的公式如下：

23、ycm＝y(tǒng)m·xlm

24、其中，ycm為居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，xlm為居民電力消耗量；

25、將商業(yè)電力消耗量和商業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，依據(jù)的公式如下：

26、ycs＝y(tǒng)s·xls

27、其中，ycs為商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，xls為商業(yè)電力消耗量；

28、將工業(yè)電力消耗量和工業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，依據(jù)的公式如下：

29、ycg＝y(tǒng)g·xlg

30、其中，ycg為工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，xlg為工業(yè)電力消耗量。

31、進(jìn)一步地，將居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值、商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值、工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和相關(guān)性分析，生成總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，依據(jù)的公式如下：

32、yc＝y(tǒng)cm+ycs+ycg

33、其中，yc為總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值。

34、進(jìn)一步地，將總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)定的閾值比較，將居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較，將商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較，將工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較，根據(jù)比較結(jié)果，判斷居民用電負(fù)荷、商業(yè)用電負(fù)荷以及工業(yè)用電負(fù)荷的情況，過程如下：

35、當(dāng)yc≥yz，ycm≥yzm，ycs<yzs，ycg<yzg，總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值大于等于其閾值，僅有居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值大于等于其閾值，則只需要增加居民用電的電力供應(yīng)；

36、當(dāng)yc≥yz，ycm<yzm，ycs≥yzs，ycg≥yzg，總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值大于等于其閾值，僅有商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值大于等于其閾值，則只需要增加商業(yè)用電的電力供應(yīng)；

37、當(dāng)yc≥yz，ycm<yzm，ycs<yzs，ycg≥yzg，總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值大于等于其閾值，僅有工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值大于等于其閾值，則只需要增加工業(yè)用電的電力供應(yīng)。

38、一種多主體復(fù)雜高頻負(fù)荷的預(yù)測(cè)方法，所述方法應(yīng)用于上述任一所述的多主體復(fù)雜高頻負(fù)荷的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，具體步驟包括：

39、s1.采集不同主體的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，所述不同主體的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括居民用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)、商業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)以及工業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)，

40、其中，

41、居民用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括居民電力消耗量、作息時(shí)間、家庭人口數(shù)量以及居住面積；

42、商業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括商業(yè)電力消耗量、營(yíng)業(yè)時(shí)間以及顧客流量；

43、工業(yè)用戶的用電負(fù)荷數(shù)據(jù)包括工業(yè)電力消耗量、設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)以及產(chǎn)品數(shù)量；

44、s2.將作息時(shí)間、家庭人口數(shù)量以及居住面積輸入到多元線性回歸模型，獲取居民用電負(fù)荷系數(shù)，將營(yíng)業(yè)時(shí)間和顧客流量輸入到時(shí)間序列分析模型，獲取商業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)，將設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)和產(chǎn)品數(shù)量進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取工業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)；

45、s3.將居民電力消耗量和居民用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，將商業(yè)電力消耗量和商業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，將工業(yè)電力消耗量和工業(yè)用電負(fù)荷系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，生成工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，將居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值、商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值、工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和相關(guān)性分析，生成總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值；

46、s4.將總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)定的閾值比較，將居民用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較，將商業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較，將工業(yè)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值和其預(yù)先設(shè)置的閾值比較；

47、s5.根據(jù)比較結(jié)果，判斷居民用電負(fù)荷、商業(yè)用電負(fù)荷以及工業(yè)用電負(fù)荷的情況。

48、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

49、本發(fā)明通過數(shù)據(jù)采集模塊收集并整合了居民、商業(yè)和工業(yè)用戶的詳細(xì)用電數(shù)據(jù)，包括電力消耗量、作息時(shí)間、家庭人口數(shù)量、居住面積、營(yíng)業(yè)時(shí)間、顧客流量、設(shè)備運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)和產(chǎn)品數(shù)量等關(guān)鍵信息，數(shù)據(jù)處理模塊采用多元線性回歸模型和時(shí)間序列分析模型，分別對(duì)居民和商業(yè)用戶的用電負(fù)荷進(jìn)行精確預(yù)測(cè)，同時(shí)對(duì)工業(yè)用戶的用電負(fù)荷進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以獲取更準(zhǔn)確的負(fù)荷系數(shù)，數(shù)據(jù)分析模塊進(jìn)一步整合這些預(yù)測(cè)值，并通過相關(guān)性分析生成總用電負(fù)荷預(yù)測(cè)值，提高了預(yù)測(cè)的精度和可靠性，比較模塊和判斷模塊則確保了預(yù)測(cè)結(jié)果與預(yù)設(shè)閾值的實(shí)時(shí)比較，從而及時(shí)調(diào)整電力供應(yīng)策略，優(yōu)化電力資源分配。因此與現(xiàn)有技術(shù)相比，本方案能夠有針對(duì)性的對(duì)多主體復(fù)雜高頻負(fù)荷預(yù)測(cè)，以及響應(yīng)不同用戶群體的用電需求，顯著提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和能源利用率，為電力系統(tǒng)的智能化管理提供有力支持。