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基于大数据分析的电网负荷预测方法及其系统 

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摘要:本发明适用于负荷预测技术领域,尤其涉及基于大数据分析的电网负荷预测方法及其系统,所述方法包括:S100:确定区域内的用能单位,将所述用能单位前一日的用电量定义为历史用电量,将所述历史用电量输入到预先构建完成的预测模型中,输出得到预测结果;S200:拆分出所述预测结果与时间的对应关系,定义所述用能单位为子节点,并将所述对应关系转移到子节点中,基于配置完成的聚类规则,整合所述子节点,构建平衡树。本发明通过设置波动范围,能够划定电网的正常负荷波动范围,减少不必要的干预,同时也能够快速识别出异常,提高负荷预测的准确性,通过读取平衡树的倾斜角度,能够对电网负荷缺口进行量化,从而为电网的正常运转提供数据支持。

主权项:1.基于大数据分析的电网负荷预测方法,其特征在于,所述方法包括:S100:确定区域内的用能单位,将所述用能单位前一日的用电量定义为历史用电量,将所述历史用电量输入到预先构建完成的预测模型中,输出得到预测结果;S200:拆分出所述预测结果与时间的对应关系,定义所述用能单位为子节点,并将所述对应关系转移到子节点中,基于配置完成的聚类规则,整合所述子节点,构建平衡树;S300:将所述子节点归入到平衡树的左侧,在所述平衡树的右侧创建与子节点一一对应的点位,将采集到的用能单位的实时用电量转入到所述点位中,搭建所述子节点和点位之间的平衡链路,确定所述子节点的波动范围,并将所述波动范围嵌入到所述平衡链路中;S400:在所述平衡树的中部插入处理节点,搭建所述处理节点与人脸识别设备的数据传输通道,所述人脸识别设备设置在用能单位的进出口处,经由所述数据传输通道,获取人像识别数据,当用户进入或离开子节点,读取出子节点所对应的历史用电量的变化值,建立用户与变化值的映射,当采集到用户的实时进出数据后,整合所述映射,生成预测结果,并将所述预测结果发送到预设终端。

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