[发明专利]一种台区用电量预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种台区用电量预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测用电量对应的目标台区在设定时间段内的历史用电量；

基于所述历史用电量确定用电量预测基准信息，将所述用电量预测基准信息输入至预先设置的用电量预测模型，得到所述用电量预测模型输出的模型预测结果；

根据所述模型预测结果确定用电量预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用电量预测模型包括平滑指数法模型，所述将所述用电量预测基准信息输入至预先设置的用电量预测模型，得到所述用电量预测模型输出的模型预测结果，包括：

将所述用电量预测基准信息输入至预先设置的平滑指数法模型，得到所述平滑指数法模型输出的模型预测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

获取用电量样本数据，基于所述用电量样本数据确定所述平滑指数法模型中的平滑加权系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用电量预测模型包括自回归积分滑动平均模型，所述将所述用电量预测基准信息输入至预先设置的用电量预测模型，得到所述用电量预测模型输出的模型预测结果，包括：

将所述用电量预测基准信息输入至预先设置的自回归积分滑动平均模型，得到所述自回归积分滑动平均模型输出的模型预测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

获取用电量样本数据，采用最小二乘法进行参数估计，基于所述用电量样本数据确定所述自回归积分滑动平均模型的模型参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用最小二乘法进行参数估计，基于所述用电量样本数据确定所述自回归积分滑动平均模型的模型参数，包括：

根据所述用电量样本数据确定模型参数样本数据；

采用最小二乘法进行参数估计，基于所述模型参数样本数据确定所述自回归积分滑动平均模型的模型参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述用电量样本数据确定模型参数样本数据，包括：

对所述用电量样本数据进行平稳性检验，确定所述用电量样本数据中的样本平稳数据和样本非平稳数据；

对所述样本非平稳数据进行平稳化处理，得到平稳化处理数据；

将所述样本平稳数据和所述平稳化处理数据作为所述模型参数样本数据。

8.一种台区用电量预测装置，其特征在于，包括：

历史用电量获取模块，用于获取待预测用电量对应的目标台区在设定时间段内的历史用电量；

用电量模型预测模块，用于基于所述历史用电量确定用电量预测基准信息，将所述用电量预测基准信息输入至预先设置的用电量预测模型，得到所述用电量预测模型输出的模型预测结果；

预测结果确定模块，用于根据所述模型预测结果确定用电量预测结果。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的台区用电量预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的台区用电量预测方法。