一种基于用户行为分析的电量预测方法

    公开(公告)号:CN107590571A

    公开(公告)日:2018-01-16

    申请号:CN201710931863.4

    申请日:2017-10-10

    Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域,尤其涉及一种基于用户行为分析的电量预测方法。采集远程数据仓库的数据到本地数据库中,避免直接访问导致的运行速度慢的情况发生,通过对远程数据仓库内的用户数据进行属性定义,便于对采集的数据进行属性分类;系统设计时只用根据属性类型便列出相应的用户属性信息;在本体数据库中存储多个电量预测算法包,便于比较各个算法包的情况,通过处理控制器对收集到的数据进行预处理和预分析,便于利用电量预测算法包进行用户电量预测,获取远程数据仓库中的电量真实值,结合电量预测值,计算处预测准确率,将预测准确率和预测值发送至可视化交互界面,进而可或者适宜的电量预侧算法,提高电量预测的准确性。

    一种电力需求侧用电负荷可削减量的确定方法及系统

    公开(公告)号:CN116826763A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310451529.4

    申请日:2023-04-25

    Abstract: 本发明公开一种电力需求侧用电负荷可削减量的确定方法及系统,涉及电力系统分析领域,方法包括:首先根据各用电个体的历史用电负荷数据,确定各用电个体各时刻的历史基线负荷;然后对历史基线负荷进行标幺化处理;再根据用电个体需求响应日的前一日用电总量以及各时刻的历史基线负荷的标幺值,确定用电个体需求响应日各时刻的基线负荷。最后,根据需求响应日当前时刻的实际负荷与当前时刻对应的基线负荷,确定各用电个体当前时刻的可削减量;根据当前时刻的可削减量,对各用电个体进行负荷调整。本发明基于用电个体需求响应日前一日的用电总量来计算需求响应日的基线负荷,提高了基线负荷的准确性,进而能够精准地计算出用电负荷可削减量。

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