[发明专利]一种线损预测方法、系统、存储介质及计算设备

说明书

本发明公开了一种线损预测方法、系统、存储介质及计算设备，本发明对用电数据进行分区，对各分区用电数据进行降维处理，获得主元数据，对主元数据进行聚类分析构建回归模型，基于回归模型实现台区线损的精确预测，可实现台区线损的精细化管理。

技术领域

本发明涉及一种线损预测方法、系统、存储介质及计算设备，属于线损预测领域。

背景技术

为进一步巩固同期线损系统建设成果，提升电网经济运行水平，就需要实现台区线损精细化管理，而实现台区线损精细化管理的前提是精确预测台区线损，目前还没有精确预测台区线损的方法。

发明内容

本发明提供了一种线损预测方法、系统、存储介质及计算设备，解决了背景技术中披露的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种线损预测方法，包括：

获取台区用户的用电数据；

根据用户用电类型，将用电数据划分为若干个分区用电数据；

对各分区用电数据进行降维处理，获得各分区用电数据中的主元数据；

对各分区用电数据中的主元数据进行聚类分析，构建各分区的回归模型；

将台区特征数据带入所在分区的回归模型，预测台区线损。

还包括对用户用电数据进行预处理的步骤，包括：

在划分分区用电数据之前，采用数据归约技术对获取的台区用户用电数据进行预处理。

对各分区用电数据进行降维处理，获得各分区用电数据中的主元数据，包括：

采用主成分分析法对各分区用电数据进行降维处理，获得各分区用电数据中的主元数据。

对各分区用电数据中的主元数据进行聚类分析，构建各分区的回归模型，包括：

对各分区用电数据中的主元数据进行聚类分析，获得主元数据聚类分析结果；

根据主元数据聚类分析结果，采用多元线性回归方法，构建各分区的回归模型。

一种线损预测系统，包括：

数据获取模块：获取台区用户的用电数据；

分区模块：根据用户用电类型，将用电数据划分为若干个分区用电数据；

主元数据获取模块：对各分区用电数据进行降维处理，获得各分区用电数据中的主元数据；

回归模型构建模块：对各分区用电数据中的主元数据进行聚类分析，构建各分区的回归模型；

线损预测模块：将台区特征数据带入所在分区的回归模型，预测台区线损。

还包括预处理模块，预处理模块：在划分分区用电数据之前，采用数据归约技术对获取的台区用户用电数据进行预处理。

主元数据获取模块：采用主成分分析法对各分区用电数据进行降维处理，获得各分区用电数据中的主元数据。

回归模型构建模块包括：

聚类分析模块：对各分区用电数据中的主元数据进行聚类分析，获得主元数据聚类分析结果；

构建模块：根据主元数据聚类分析结果，采用多元线性回归方法，构建各分区的回归模型。

一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行线损预测方法。

一种计算设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行线损预测方法的指令。