[发明专利]空气源热泵负荷的预测方法、装置、存储介质和处理器

说明书

本发明公开了一种空气源热泵负荷的预测方法、装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取预测的单台空气源热泵在目标时刻的预测功率值，其中，目标时刻为当前时刻之后的时刻；获取单台空气源热泵对应的用户在目标时刻的状态；利用第一神经网络模型预测目标时刻多台空气源热泵的总输出功率，其中，第一神经网络模型的参数包括预测功率值、在目标时刻的电价、多个用户在目标时刻的状态和与多个用户对应的空气源热泵总数。本发明解决了预测配电网的空气源热泵负荷的误差比较大的技术问题。

技术领域

本发明涉及电力领域，具体而言，涉及一种空气源热泵负荷的预测方法、装置、存储介质和处理器。

背景技术

随着当今经济和科技的不断发展，环境能源问题也随之逐渐显现出来，当今对环保的呼声也越来越强烈，因此采用清洁环保能源和无污染设备是今后的发展趋势。其中空气源热泵作为当前比较热门的煤改电设备，其替代以往供暖设备已是大势所趋，而对于空气源热泵的研究也在如火如荼进行着。由于大量空气源设备的投入使用，其对配电网产生的波动等影响是不可忽视的，因此对于空气源热泵负荷的预测从而为其负荷决策调度做基础是十分重要的。当前研究空气源热泵负荷的预测主要采用的是趋势外推法，即根据过去历史的空气源热泵的功率数据，依据其变化趋势来预测其负荷功率。该方法虽然简单，但是其没有考虑多方面的影响因素，导致其预测的误差比较大。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种空气源热泵负荷的预测方法、装置、存储介质和处理器，以至少解决预测配电网的空气源热泵负荷的误差比较大的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种空气源热泵负荷的预测方法，包括：获取预测的单台空气源热泵在目标时刻的预测功率值，其中，所述目标时刻为当前时刻之后的时刻；获取所述单台空气源热泵对应的用户在目标时刻的状态，其中，所述状态用于表示所述用户在所述目标时刻是否处于可开启所述空气源热泵的状态；利用第一神经网络模型预测所述目标时刻多台空气源热泵的总输出功率，其中，所述第一神经网络模型的参数包括所述预测功率值、在所述目标时刻的电价、多个用户在所述目标时刻的状态和与所述多个用户对应的空气源热泵总数。

可选地，获取预测的单台空气源热泵在目标时刻的预测功率值包括：获取预设历史天数内多个第一时刻的室外环境温度和室外环境湿度，其中，所述第一时刻在一天内的时刻与所述目标时刻在一天内的时刻相同；获取在所述第一时刻单台所述空气源热泵的热泵功率值；利用第二神经网络模型，以所述室外环境温度、所述室外环境湿度和所述热泵功率值为参数预测单台所述空气源热泵在所述目标时刻的预测功率值。

可选地，获取预设历史天数内多个第一时刻的室外环境温度和室外环境湿度包括：获取连续的预设历史天数内每天的第一时刻的室外环境温度和室外环境温度。

可选地，获取所述单台空气源热泵对应的用户在目标时刻的状态包括：收集用户在预设时间段每天的行为习惯，其中，所述行为习惯用来表示所述用户在一天的每个时刻处于可使用所述空气源热泵的状态；根据所述行为习惯确定所述用户在目标时刻是否处于可使用所述空气源热泵的状态。

可选地，收集用户在预设时间段每天的行为习惯包括：收集用户在家的时间点概率分布和用户外出的时间点概率分布；根据所述在家的时间点概率分布和所述用户外出的时间点概率分布确定所述用户处于在家状态还是不在家状态，其中，当用户处于在家状态则确定用户处于可使用所述空气源热泵的状态。