申请/专利权人：青岛德士朗电气有限公司

申请日：2023-10-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117458450B

主分类号：G06Q50/06

分类号：G06Q50/06;H02J3/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本申请提供电力数据能耗预测分析方法及系统，属于数据处理领域；该方法包括：获取目标区域中各个地理分区的地理图像数据；基于地理图像数据识别各个地理分区的空间分布信息；将各个地理分区的空间分布信息输入到电力能耗功能变化预测模型中，以获得各个功能空间对应的电力能耗功能变化曲线；将各个地理分区的多种参数输入到电力能耗时空变化预测模型中，以获得各个地理分区的电力能耗时空变化曲线；基于电力能耗功能变化曲线以及电力能耗时空变化曲线，构建各个地理分区的电力数据能耗预测动态分布图。该方法可以获得更全面、准确的电力数据能耗预测信息，为电力系统运行管理和能源策略制定提供重要参考，提高能源利用效率。

主权项：1.电力数据能耗预测分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域中各个地理分区的地理图像数据；所述地理图像数据包括航拍图像和或地图数据；基于所述地理图像数据识别各个地理分区的空间分布信息；所述各个地理分区的空间分布信息包括至少两种功能空间；将各个地理分区的空间分布信息输入到电力能耗功能变化预测模型中，以获得各个功能空间对应的电力能耗功能变化曲线；不同类型功能空间所对应的电力能耗功能变化曲线具有不同形态特征；将各个地理分区的交通网络数据、人口密度数据以及产业发展数据输入到电力能耗时空变化预测模型中，以获得各个地理分区的电力能耗时空变化曲线；基于各个功能空间对应的电力能耗功能变化曲线、以及各个地理分区的电力能耗时空变化曲线，构建各个地理分区的电力数据能耗预测动态分布图；其中，所述电力数据能耗预测动态分布图用于可视化展示所述目标区域中各个地理分区在不同时间下的电力能耗变化情况；其中，将各个地理分区的空间分布信息输入到电力能耗功能变化预测模型中，以获得各个功能空间对应的电力能耗功能变化曲线，包括：基于各个地理分区的地理数据提取各个功能空间对应的区域功能特征；基于各个地理分区中各个功能空间对应的区域功能特征，通过电力能耗功能变化预测模型预测得到各个功能空间对应的电力能耗功能值y；其中，电力能耗功能变化预测模型表示为如下公式： ；其中，、、、、……、是电力能耗功能变化预测模型的预测参数分量，所述预测参数分量用于表示电力能耗与各个功能空间的区域功能特征之间的关联程度；、、……、是各个功能空间的区域功能特征，各个功能空间对应的区域功能特征用于表示各个地理分区中各个功能空间对应的功能属性数据特征；、、是电力能耗功能变化预测模型的交互特征项，所述交互特征项用于指示不同区域功能特征之间的交互效应；ɛ是电力能耗功能变化预测模型的随机误差项；其中，通过如下公式电力能耗时空变化预测模型预测得到各个地理分区的电力能耗时空变化曲线： ；其中，Et,x,y表示在时间t、地理位置x,y处的电力能耗量，Tt表示时间t对应的交通网络数据，Px,y表示地理位置x,y处的人口密度数据，Ix,y表示地理位置x,y处的产业发展数据，f表示电力能耗时空变化预测模型；其中，通过如下第一模型组件部分获取产业发展数据Ix,y：Ix,y=δ*Cx,yAx,y其中，Cx,y表示地理位置x,y处的产业规模变化趋势；Ax,y表示地理位置x,y处的区域面积；δ是第一模型组件部分调节系数，所述模型组件部分调节系数用于调整产业规模与区域面积之比的影响；通过如下第二模型组件部分获取人口密度数据Px,y：Px,y=γ*Dx,yAx,y其中，Dx,y表示地理位置x,y处的人口数量；Ax,y表示地理位置x,y处的区域面积；γ是第二模型组件部分调节系数，所述第二模型组件部分调节系数用于调整人口数量与区域面积之比的影响；通过如下第三模型组件部分获取产业发展数据：Tt=α*Vt+β*Ct其中，Vt表示时间t对应的交通流量；Ct表示时间t对应的交通拥堵程度；α和β是第三模型组件部分的权重系数，所述第三模型组件部分的权重系数分别用于调节交通流量和交通拥堵程度对交通网络数据的影响。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛德士朗电气有限公司 电力数据能耗预测分析方法及系统

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