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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局

摘要：本发明实施例公开了楼宇负荷预测方法、装置、设备及介质。该方法包括：确定当前楼宇的场景信息，并按照场景信息获取当前楼宇的用户用电数据；根据用户用电数据对初始高斯分布概率密度函数进行高斯曲线拟合，得到场景信息对应的目标高斯分布概率密度函数；确定蒙特卡洛模拟算法的算法参数，并根据用户用电数据确定当前楼宇的场景特征参数；将目标高斯分布概率密度函数、算法参数以及场景特征参数输入至蒙特卡洛模拟算法中进行模拟，获得当前楼宇的负荷预测结果。通过采用上述方案，通过确定当前楼宇的场景信息，考虑到了用户用电数据的不同特征，从而达到当前楼宇的负荷预测更快速，预测结果更精准的技术效果。

主权项：1.一种楼宇负荷预测方法，其特征在于，包括：确定当前楼宇的场景信息，并按照所述场景信息获取所述当前楼宇的用户用电数据；根据所述用户用电数据对初始高斯分布概率密度函数进行高斯曲线拟合，得到所述场景信息对应的目标高斯分布概率密度函数；确定蒙特卡洛模拟算法的算法参数，并根据所述用户用电数据确定所述当前楼宇的场景特征参数；将所述目标高斯分布概率密度函数、所述算法参数以及所述场景特征参数输入至所述蒙特卡洛模拟算法中进行模拟，获得所述当前楼宇的负荷预测结果；其中，当所述当前楼宇的场景信息包括所述办公场景和所述住宅场景时，所述用户用电数据包括所述办公场景的用户用电数据和所述住宅场景的用户用电数据，所述目标高斯分布概率密度函数包括所述办公场景对应的目标高斯分布概率密度函数和所述住宅场景对应的目标高斯分布概率密度函数，所述场景特征参数包括所述办公场景的场景特征参数和所述住宅场景的场景特征参数；所述将所述目标高斯分布概率密度函数、所述算法参数以及所述场景特征参数输入至所述蒙特卡洛模拟算法中进行模拟，获得所述当前楼宇的负荷预测结果，包括：将所述办公场景的用户用电数据、所述住宅场景的用户用电数据、所述办公场景对应的目标高斯分布概率密度函数、所述住宅场景对应的目标高斯分布概率密度函数、所述算法参数、所述办公场景的场景特征参数和所述住宅场景的场景特征参数输入至所述蒙特卡洛模拟算法中进行模拟，得到所述办公场景对应的负荷曲线和所述住宅场景对应的负荷曲线；其中，所述算法参数包括：蒙特卡洛模拟仿真次数，仿真的日内时段数，仿真间隔和仿真时段数；统计所述当前楼宇的用户空调特征参数，构建关于所述用户空调特征参数的空调负荷模型；将所述空调负荷模型输入至所述蒙特卡洛模拟算法中进行模拟，获得所述当前楼宇对应的空调负荷预测曲线；其中，空调特征参数包括：空调台数，空调热熔及热导均值及方差，空调额定功率均值及方差；所述空调负荷模型是由当前楼宇内温度与楼宇外温度、楼宇内空调的热熔和热导、时间、空调电功率、空调状态、空调能效比以及房间内其他热源的热量构建的；将所述办公场景对应的负荷曲线、所述住宅场景对应的负荷曲线和所述空调负荷预测曲线累加，获得所述当前楼宇的负荷预测结果。

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