一种面向智慧保电的用电负荷预测方法、装置及设备与流程

本申请涉及电力系统负荷监测与电力保供，具体而言，涉及一种面向智慧保电的用电负荷预测方法、装置及设备。

背景技术：

1、在能源安全新战略驱动下，客户负荷精细化管理已成为能效服务和客户侧电力保供的核心突破口。目前多数电力用户仍采用粗放式总线计量，用户内部负荷长期处于“黑箱”状态，用能情况难以便捷、精准地刻画，终端设备用电状态难以准确感知。

2、具体在传统且规模较大的用电场景中，如大学宿舍、运动场馆等，安全用电至关重要，因负荷过载引发火灾等事故后果十分严重。因此需要实现用电数据的分析和预警。

3、现有技术中，常见的方案是针对特定场景做定制化改造，例如在各监测节点大量安装电表等计量设备，并进行电量监测。

4、但是，上述电量监测方案属于侵入式监测方式，需要在各监测节点安装固定式计量设备，存在改造成本过大和改造周期长等问题。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种面向智慧保电的用电负荷预测方法、装置及设备，用以解决现有技术存在的上述问题，可极大降低施工成本并保证负载的预测准确度。

2、第一方面，提供了一种面向智慧保电的用电负荷预测方法，应用于便携式能耗诊断终端，所述便携式能耗诊断终端以非侵入方式设置于负载线路的外部；该方法可以包括：

3、采集所述负载线路的实际用电数据；

4、基于所述实际用电数据，确定负荷预测策略；

5、根据所述负荷预测策略，对所述实际用电数据进行负荷预测，输出预测结果；并将所述预测结果发送至用户终端。

6、第二方面，提供了一种面向智慧保电的用电负荷预测装置，应用于便携式能耗诊断终端，所述便携式能耗诊断终端以非侵入方式设置于负载线路的外部；该装置可以包括：

7、采集模块，用于采集所述负载线路的实际用电数据；

8、确定模块，用于基于所述实际用电数据，确定负荷预测策略；

9、预测模块，用于根据所述负荷预测策略，对所述实际用电数据进行负荷预测，输出预测结果；并将所述预测结果发送至用户终端。

10、第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

11、存储器，用于存放计算机程序；

12、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。

13、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一所述的方法步骤。

14、本申请实施例提供的一种面向智慧保电的用电负荷预测方法、装置及设备，采集负载线路的实际用电数据。基于实际用电数据，确定负荷预测策略。根据负荷预测策略，对实际用电数据进行负荷预测，输出预测结果；并将预测结果发送至用户终端。本方案中，便携式能耗诊断终端即插即用，无须复杂安装即可快速获取用电数据；根据负荷预测策略，快速识别用电风险，准确预测负荷变化情况，提高预测准确度，实现了少施工、快速准确地诊断与预测用户负荷。

1.一种面向智慧保电的用电负荷预测方法，其特征在于，应用于便携式能耗诊断终端，所述便携式能耗诊断终端以非侵入方式设置于负载线路的外部；所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述负荷预测策略，对所述实际用电数据进行负荷预测，输出预测结果，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述负荷预测策略为本地负荷预测策略，则将所述实际用电数据输入预设的本地模型进行预测，输出所述预测结果中的第一预测结果，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，数据处理系统内构建有混合预测模型，所述混合预测模型包括云端时序模型和云端非时序模型；

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，数据处理系统内构建有外界干扰模型和异常案例库；所述数据处理系统将所述时序用电数据集输入所述混合预测模型中的云端时序模型进行趋势分析，输出所述第二负荷预测结果，包括：

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，数据处理系统内构建有外界干扰模型；所述方法还包括：

7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述负荷预测策略为协助负荷预测策略，则将所述实际用电数据中的部分数据或全部数据发送至本地的其他便携式能耗诊断终端，包括：

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采集所述负载线路的实际用电数据，包括：

9.一种面向智慧保电的用电负荷预测装置，其特征在于，应用于便携式能耗诊断终端，所述便携式能耗诊断终端以非侵入方式设置于负载线路的外部；所述装置包括：

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；