(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111385290.2 (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 科华数据股份有限公司 地址 361000 福建省厦门市湖里区火炬高 新区火炬园马垄路457号 申请人 深圳市康必达控制技 术有限公司 (72)发明人 刘正方　林峰平　郑灿展　张孝山　 (74)专利代理 机构 深圳市恒申知识产权事务所 (普通合伙) 44312 代理人 钟连发 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 用电量预测方法、 装置和设备 (57)摘要 本发明提出的一种用电量预测方法、 装置和 设备， 通过 获取待预测用户的用电类型和历史用 电数据； 根据所述用电类型确定用电预测模型； 从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征 参数， 将所述预测特征参数输入到所述用电预测 模型输出所述待预测用户的预测输入 数据； 基于 所述预测输出数据和所述历史用电数据得到所 述待预测用户的预测用电量。 与传统的相比， 基 于不同的用电类型和历史用电数据通过用电预 测模型实现精 准的预测用电量， 为电力公司的输 配电调度提供准确的数据 依据， 便于合理的分配 用电， 避免错 误的“拉闸”。 权利要求书3页 说明书14页 附图2页 CN 114330821 A 2022.04.12 CN 114330821 A 1.一种用电量预测方法， 其特 征在于， 所述用电量预测方法， 包括： 获取待预测用户的用电类型和历史用电数据； 根据所述用电类型确定用电预测模型； 从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数， 将所述预测特征参数输入到所述 用电预测模型输出 所述待预测用户的预测输入数据； 基于所述预测输出 数据和所述历史用电数据得到所述待预测用户的预测用电量。 2.根据权利要求1所述用电量预测方法， 其特征在于， 所述用电类型包括第一用电类 型； 所述用电预测模型包括第一分钟预测模型， 第一小时预测模型， 第一天数预测模型； 所 述根据所述用电类型确定用电预测模型包括： 根据所述第一用电类型确定选用第一分钟预测模型、 第一小时预测模型、 和第一天数 预测模型中其中一个或多个。 3.根据权利要求2所述用电量预测方法， 其特征在于， 所述从所述历史用电数据的特征 数据提取预测特征参数， 将所述预测特征参数输入到所述第一分钟预测模 型输出所述待 预 测用户的预测输入数据包括： 从所述历史用电数据中提取第 一分钟参考 时间T1内的历史功率数据， 所述第 一分钟参 考时间T1>＝第一预设参 考时间值； 将所述历史功率数据以第 一分钟预设输入取点 时间进行取点， 得到第 一分钟预测的第 一分钟预测输入数据， 所述第一分钟预测输入数据的数据长度为第一输入长度L1， 所述第 一输入长度L1>＝第一预设输入长度值； 根据第一预设输出取点 时间得到第 一分钟预测输出数据， 所述第 一分钟预测输出数据 的数据长度为第一输出长度S1， 所述第一输出长度S1>＝第一预设输出长度值； 建立第一分钟预测多元线性 回归模型， 所述第 一分钟预测多元线性 回归模型的输入为 所述第一分钟预测输入数据， 所述第一预测多 元线性回归模型的输出为所述第一分钟预测 输出数据； 和/或， 所述从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数， 将所述预测特征参数 输入到所述第一小时预测模型输出 所述待预测用户的预测输入数据包括： 从所述历史用电数据中提取第 一小时参考 时间T2内的历史功率数据， 所述第 一小时参 考时间T2>＝第二预设参 考时间值； 将所述历史功率数据以第 一小时预设输入取点 时间进行取点， 得到第 一小时预测的第 一小时预测输入数据， 所述第一小时预测输入数据的数据长度为第二输入长度L2， 所述第 二输入长度L2>＝第二预设输入长度值； 根据第一预设输出取点 时间得到第 一小时预测输出数据， 所述第 一小时预测输出数据 的数据长度为第二输出长度S2， 所述第二输出长度S2>＝第二预设输出长度值； 建立第一小时预测多元线性 回归模型， 所述第 一小时预测多元线性 回归模型的输入为 所述第一小时预测输入数据， 所述第一预测多 元线性回归模型的输出为所述第一小时预测 输出数据； 和/或， 所述从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数， 将所述预测特征参数 输入到所述第天数小时预测模型输出 所述待预测用户的预测输入数据包括： 从所述历史用电数据中提取第 一天数参考 时间T3内的历史功率数据， 所述第 一天数参权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114330821 A 2考时间T3>＝第三预设参 考时间值； 将所述历史功率数据以第 一天数预设输入取点 时间进行取点， 得到第 一天数预测的第 一天数预测输入数据， 所述第一天数预测输入数据的数据长度为第三输入长度L3， 所述第 三输入长度L3>＝第三预设输入长度值； 根据第一预设输出取点 时间得到第 一天数预测输出数据， 所述第 一天数预测输出数据 的数据长度为第三输出长度S3， 所述第三输出长度S3>＝第三预设输出长度值； 建立第一天数预测多元线性 回归模型， 所述第 一天数预测多元线性 回归模型的输入为 所述第一 天数预测输入数据， 所述第一预测多 元线性回归模型的输出为所述第一 天数预测 输出数据。 4.根据权利要求1所述用电量预测方法， 其特征在于， 所述用电类型包括第二用电类 型， 所述第二用电类型具有分段用电特征； 所述用电预测模型包括第二分钟预测模型， 第二 小时预测模型， 第二天数 预测模型； 所述 根据所述用电类型确定用电预测模型包括： 根据所述第二用电类型确定选用第二分钟预测模型、 第二小时预测模型、 和第二天数 预测模型中其中一个或多个。 5.根据权利要求4所述用电量预测方法， 其特征在于， 所述从所述历史用电数据的特征 数据提取预测特征参数， 将所述预测特征参数输入到所述第二分钟预测模 型输出所述待 预 测用户的预测输入数据包括： 从所述历史用电数据中提取第 二分钟参考 时间T4内的历史功率数据， 所述第 二分钟参 考时间T4>＝第四预设参 考时间值； 将所述历史功率数据以第 二分钟预设输入取点 时间进行取点， 得到第 二分钟预测的第 二分钟预测输入数据， 所述第二分钟预测输入数据的数据长度为第四输入长度L4， 所述第 四输入长度L 4>＝第四预设输入长度值； 根据第二预设输出取点 时间得到第 二分钟预测输出数据， 所述第 二分钟预测输出数据 的数据长度为第四输出长度S4， 所述第四输出长度S4>＝第四预设输出长度值； 建立七个第 二分钟预测多元线性 回归模型， 各第 二分钟预测多元线性 回归模型的输入 为所述第二分钟预测输入数据， 各第二预测多 元线性回归模型的输出为所述第二分钟预测 输出数据； 和/或， 所述从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数， 将所述预测特征参数 输入到所述第二小时预测模型输出 所述待预测用户的预测输入数据包括： 从所述历史用电数据中提取第 二小时参考 时间T5内的历史功率数据， 所述第 二小时参 考时间T5>＝第五预设参 考时间值； 将所述历史功率数据以第 二小时预设输入取点 时间进行取点， 得到第 二小时预测的第 二小时预测输入数据， 所述第二小时预测输入数据的数据长度为第五输入长度L5， 所述第 五输入长度L5>＝第五预设输入长度值； 根据第二预设输出取点 时间得到第 二小时预测输出数据， 所述第 二小时预测输出数据 的数据长度为第五输出长度S5， 所述第五输出长度S5>＝第五预设输出长度值； 建立四个第二小时预测多元线性 回归模型， 各第 二小时预测多元线性 回归模型的输入 为所述第二小时预测输入数据， 各第二预测多 元线性回归模型的输出为所述第二小时预测 输出数据；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114330821 A 3