[发明专利]电力物联网智能配电方法、可读存储介质和终端

权利要求书

1.一种电力物联网智能配电方法，其特征在于，包括：

用户端采集对应用电环境下的用户用电数据并发送至服务端；

服务端接收所述用户用电数据，对所接收的用户用电数据进行训练得到用户在不同用电环境下的电力资源消耗模型，并采用所得到的电力资源消耗模型对不同用电环境下用户的电力资源进行配置。

2.根据权利要求1所述的电力物联网智能配电方法，其特征在于，所述对所接收的用户用电数据进行训练得到用户在不同用电环境下的电力资源消耗模型，包括：

对所接收的用户用电数据按照用电条件进行分类，形成不同用电条件下的用户用电数据；

将不同用电条件下的用户用电数据作为特征变量，构建对应的线性回归目标函数；

构建所述线性回归目标函数的损失函数，并求得使得所述线性回归目标函数的损失函数最小的模型参量并代入所述线性回归目标函数，得到所述用户在对应用电环境下的电力资源消耗模型。

3.根据权利要求2所述的电力物联网智能配电方法，其特征在于，所述线性回归目标函数为：

y＝w₁x₁+w₂x₂+w₃x₃+......+w_nx_n+b；

其中，y表示所述线性回归目标函数，x₁、x₂、……x_n表示对应用电条件下的用户的用电数测量值，w₁、w₂、……w_n分别表示对应用电条件下的用户的用电数测量值x₁、x₂、……x_n的模型参量。

4.根据权利要求3所述的电力物联网智能配电方法，其特征在于，所述线性回归目标函数的损失函数为：

其中，J(w₁,w₂,…w_n)表示所述线性回归目标函数的损失函数，表示第i组用户的用电预测值，y_i表示第i组用户的用电数值。

5.根据权利要求4所述的电力物联网智能配电方法，其特征在于，所述求得使得所述线性回复目标函数的损失函数最小的模型参量，包括：

采用梯度下降算法求得使得所述线性回复目标函数的损失函数最小的模型参量。

6.根据权利要求3所述的电力物联网智能配电方法，其特征在于，所述用户端采集对应用电环境下的用户用电数据，包括：

所述用户端实时或分时采集对应用电环境下的用户用电数据。

7.根据权利要求6所述的电力物联网智能配电方法，其特征在于，还包括：采用所述电力资源消耗模型对用户端采集用户用电数据的方式进行调整。

8.根据权利要求1-7任一项所述的电力物联网智能配电方法，其特征在于，所述用户端采用通信线缆或无线通信方式将用户的用电数据发送至所述服务端。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至8任一项所述的电力物联网智能配电方法的步骤。

10.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至8任一项所述的电力物联网智能配电方法的步骤。