CN112184487A - 预测供电指标的方法及装置 - Google Patents
预测供电指标的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112184487A CN112184487A CN202011066244.1A CN202011066244A CN112184487A CN 112184487 A CN112184487 A CN 112184487A CN 202011066244 A CN202011066244 A CN 202011066244A CN 112184487 A CN112184487 A CN 112184487A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- time period
- target
- preset time
- historical
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 41
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 31
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 11
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 abstract description 12
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种预测供电指标的方法及装置。该发明包括：采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标。通过本发明，解决了相关技术中配电网的预测系统不够精细，导致高峰用电期供电不稳定的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及供电预测领域，具体而言，涉及一种预测供电指标的方法及装置。
背景技术
相关技术中，配电网是从输电网或地区发电厂接受电能，通过配电设施就地分配或按电压逐级分配给各类用户的电力网，作用是给某一区域各个配电站和各类用电负荷供给电源，它是在电力网中有着分配电能作用的网络。一旦配电网发生故障或进行检修、试验，往往会造成用户供电的中断，直到配电网的故障被排除或修复，才能继续对用户供电。
因此，在配电网的规划、建设和运行中，可靠性管理具有十分重要的意义，供电可靠性的指标往往是通过往年的数据进行分析整合，但是现有的预测系统，往往不够精细，考虑影响供电可靠性的因素不系统，导致往往在高峰期用电期间供电不稳定等问题。
针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种预测供电指标的方法及装置，以解决相关技术中配电网的预测系统不够精细，导致高峰用电期供电不稳定的技术问题。
为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种预测供电指标的方法。该发明包括：采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
进一步地，在采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据之后，该方法还包括：检测用电需求数据中是否包含无效数据，其中，无效数据为大于第三预设时间段的用电需求数据；如果用电需求数据中包含无效数据，删除无效数据。
进一步地，在依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据之前，该方法包括：依据目标企业的历史数据创建数据分析模型，其中，历史数据至少包括：目标企业的历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势数据、异常气象数据以及不停电作业条件。
进一步地，依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据包括：将用电需求数据输入数据分析模型以获得目标数据。
进一步地，在对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据之后，该方法包括：对异常数据进行标红，并对异常数据对应的故障点发送维修检测通知。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种预测供电指标的装置。该装置包括：信息采集单元，用于采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；历史数据分析单元，用于依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；数据预测单元，用于对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；确定单元，用于将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”，“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”包括存储的程序，其中，在程序运行时控制“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”所在设备执行上述一种预测供电指标的方法。
为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述一种预测供电指标的方法。
通过本发明，采用以下步骤：采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标，解决了相关技术中配电网的预测系统不够精细，导致高峰用电期供电不稳定的技术问题，进而达到了维护供电稳定性的技术效果。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例提供的一种预测供电指标的方法的流程图；以及
图2是根据本发明实施例提供的一种预测供电指标的装置的示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明的实施例，提供了一种预测供电指标的方法。
图1是根据本发明实施例提供的一种预测供电指标的方法的流程图。如图1所示，该发明包括以下步骤：
步骤S101，采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段。
步骤S102，依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据。
步骤S103，对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据。
步骤S104，将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
上述地，本申请提供了一种企业可靠性供电指标的预测方法，具体包括：采集目标企业在一段历史时间段内的用电需求数据，用电需求数据包括各企业在供电高峰期和供电低峰期的所需用电量，并通过各企业的实际历史用电数据对企业在第一预设时间段内的用电需求进行分析以得到供电指标的目标数据，预测后的数据直接通过总控单元进行显示，对异常数据进行及时处理，并将正常的数据作为供电指标预测进行实施。
可选地，上述第一预设时间段可以为N年，通过N年历史时间段内企业的用电需求和实际历史数据来对下一个N年的企业用电量提供供电指标，其中，N为大于或者等于1的自然数。
本发明实施例提供的一种预测供电指标的方法，通过采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标，解决了相关技术中配电网的预测系统不够精细，导致高峰用电期供电不稳定的技术问题，进而达到了维护企业供电稳定性的技术效果。
可选地，在采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据之后，该方法还包括：检测用电需求数据中是否包含无效数据，其中，无效数据为大于第三预设时间段的用电需求数据；如果用电需求数据中包含无效数据，删除无效数据。
具体地，在采集上述第一预设时间段内的用电需求数据后，对用电需求数据进行自动检测，并将大于三年的用电数据进行自动筛选和删除，并使信息存储单元的存储空间保持一定额度。
可选地，在依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据之前，该方法包括：依据目标企业的历史数据创建数据分析模型，其中，历史数据至少包括：目标企业的历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势数据、异常气象数据以及不停电作业条件。
可选地，依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据包括：将用电需求数据输入数据分析模型以获得目标数据。
具体地，在本申请实施例中提供了一种数据分析模型，通过历史数据创建数据分析模型，其中，历史数据包括历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势及异常气象数据、不停电作业条件和经济发展要求等，根据历史数据建成的模型对用电需求数据进行分析以获得目标数据，也即，通过历史数据对实际的用电需求数据进行分析以结合实际生产生活过程中遇到的实际情况对各种情况进行考虑以将用电需求数据进行调整以获得所需的目标数据。
进一步地，在获得目标数据后还需要对目标数据通过时效性和完整性对预测信息进行准确的判断，并将判断后的数据进行整合以产生最终预测结果。
可选地，在对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据之后，该方法包括：对异常数据进行标红，并对异常数据对应的故障点发送维修检测通知。
上述地，由于进行预测后的数据包括异常数据和正常数据，本实施例中将异常数据进行标红，并通知故障管理单元对预测故障点进行检测维修，以保证供电的准确可靠。
因此，通过本申请实施例提供的一种预测供电指标的方法，通过将往年信息进行自动筛选，再通过历史停运数据，预安排停电，气象趋势和经济发展要求等要求进一步的对预测的参考内容进行完善，同时将能提高预测准确性的信息进行自动存储，将年代久远且无实质性的预测参考值进行自动删除，预测后的数据及时的通过数据传输进入总控制单元，及时进行显示，和对故障点进行检测维修，该发明预测流程简单扼要，可以将数据进行整合，及时传出数据，将不可靠因素直接显示，提前进行检测修整，维护供电的稳定性，适合进行推广。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明实施例还提供了一种预测供电指标的装置，需要说明的是，本发明实施例的一种预测供电指标的装置可以用于执行本发明实施例所提供的用于一种预测供电指标的方法。以下对本发明实施例提供的一种预测供电指标的装置进行介绍。
图2是根据本发明实施例提供的一种预测供电指标的装置的示意图。如图2所示，该装置包括：信息采集单元201，用于采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；历史数据分析单元202，用于依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；数据预测单元203，用于对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；确定单元204，用于将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
本发明实施例提供的一种预测供电指标的装置，通过信息采集单元201，用于采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；历史数据分析单元202，用于依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；数据预测单元203，用于对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；确定单元204，用于将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标，解决了相关技术中配电网的预测系统不够精细，导致高峰用电期供电不稳定的技术问题，进而达到了维护企业供电稳定性的技术效果。
可选地，该装置还包括：自动检测单元，用于在采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据之后，检测用电需求数据中是否包含无效数据，其中，无效数据为大于第三预设时间段的用电需求数据；删除单元，用于在用电需求数据中包含无效数据的情况下，删除无效数据。
可选地，该装置包括：创建单元，用于在依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据之前，依据目标企业的历史数据创建数据分析模型，其中，历史数据至少包括：目标企业的历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势数据、异常气象数据以及不停电作业条件。
可选地，分析单元包括：获取子单元，用于将用电需求数据输入数据分析模型以获得目标数据。
可选地，该装置包括：故障处理单元，用于在对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据之后，对异常数据进行标红，并对异常数据对应的故障点发送维修检测通知。
一种预测供电指标的装置包括处理器和存储器，上述信息采集单元201等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决相关技术中配电网的预测系统不够精细，导致高峰用电期供电不稳定的技术问题。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现一种预测供电指标的方法。
本发明实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行一种预测供电指标的方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”及存储在“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
可选地，在采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据之后，该方法还包括：检测用电需求数据中是否包含无效数据，其中，无效数据为大于第三预设时间段的用电需求数据；如果用电需求数据中包含无效数据，删除无效数据。
可选地，在依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据之前，该方法包括：依据目标企业的历史数据创建数据分析模型，其中，历史数据至少包括：目标企业的历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势数据、异常气象数据以及不停电作业条件。
可选地，依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据包括：将用电需求数据输入数据分析模型以获得目标数据。
可选地，在对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据之后，该方法包括：对异常数据进行标红，并对异常数据对应的故障点发送维修检测通知。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本发明还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，用电需求数据至少包括目标企业在第一预设时间段内的用电量，第一预设时间段为历史时间段；依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；将正常数据确定为目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
可选地，在采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据之后，该方法还包括：检测用电需求数据中是否包含无效数据，其中，无效数据为大于第三预设时间段的用电需求数据；如果用电需求数据中包含无效数据，删除无效数据。
可选地，在依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据之前，该方法包括：依据目标企业的历史数据创建数据分析模型，其中，历史数据至少包括：目标企业的历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势数据、异常气象数据以及不停电作业条件。
可选地，依据目标企业的历史数据对用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据包括：将用电需求数据输入数据分析模型以获得目标数据。
可选地，在对目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据之后，该方法包括：对异常数据进行标红，并对异常数据对应的故障点发送维修检测通知。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种预测供电指标的方法，其特征在于，包括：
采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，所述用电需求数据至少包括所述目标企业在所述第一预设时间段内的用电量，所述第一预设时间段为历史时间段；
依据所述目标企业的历史数据对所述用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；
对所述目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；
将所述正常数据确定为所述目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据之后，所述方法还包括：
检测所述用电需求数据中是否包含无效数据，其中，所述无效数据为大于第三预设时间段的所述用电需求数据；
如果所述用电需求数据中包含所述无效数据，删除所述无效数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据所述目标企业的历史数据对所述用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据之前，所述方法包括：
依据所述目标企业的所述历史数据创建数据分析模型，其中，所述历史数据至少包括：所述目标企业的历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势数据、异常气象数据以及不停电作业条件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述目标企业的历史数据对所述用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据包括：
将所述用电需求数据输入所述数据分析模型以获得所述目标数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据之后，所述方法包括：
对所述异常数据进行标红，并对所述异常数据对应的故障点发送维修检测通知。
6.一种预测供电指标的装置，其特征在于，包括：
信息采集单元，用于采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据，其中，所述用电需求数据至少包括所述目标企业在所述第一预设时间段内的用电量，所述第一预设时间段为历史时间段；
历史数据分析单元，用于依据所述目标企业的历史数据对所述用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据；
数据预测单元，用于对所述目标数据进行预测以得到正常数据和异常数据；
确定单元，用于将所述正常数据确定为所述目标企业在第二预设时间段内的供电指标。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
自动检测单元，用于在采集目标企业在第一预设时间段内的用电需求数据之后，检测所述用电需求数据中是否包含无效数据，其中，所述无效数据为大于第三预设时间段的所述用电需求数据；
删除单元，用于在所述用电需求数据中包含所述无效数据的情况下，删除所述无效数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置包括：
创建单元，用于在依据所述目标企业的历史数据对所述用电需求数据进行分析，并提取分析后的目标数据之前，依据所述目标企业的所述历史数据创建数据分析模型，其中，所述历史数据至少包括：所述目标企业的历史停运数据、预安排停电数据、临时停电预测数据、气象趋势数据、异常气象数据以及不停电作业条件。
9.一种“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”，其特征在于，所述“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述“计算机可读存储介质”或“非易失性存储介质”所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述一种预测供电指标的方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述一种预测供电指标的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011066244.1A CN112184487A (zh) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | 预测供电指标的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011066244.1A CN112184487A (zh) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | 预测供电指标的方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112184487A true CN112184487A (zh) | 2021-01-05 |
Family
ID=73947802
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011066244.1A Pending CN112184487A (zh) | 2020-09-30 | 2020-09-30 | 预测供电指标的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112184487A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113205202A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-08-03 | 苏州易助能源管理有限公司 | 一种基于产业园电力大数据的用电峰值预测方法及设备 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104866974A (zh) * | 2015-06-01 | 2015-08-26 | 国网上海市电力公司 | 一种考虑预安排停电的配电网可靠性评估设备 |
| CN106532695A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-03-22 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种10kv配网供电可靠性实时分析方法 |
| CN107451675A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-12-08 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法 |
| CN109462223A (zh) * | 2018-04-09 | 2019-03-12 | 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 | 一种基于大数据的电能质量与可靠性分析方法 |
| CN208969719U (zh) * | 2018-11-12 | 2019-06-11 | 华北电力大学（保定） | 一种基于精细化因素分析的电力供需预测装置 |
| CN110222882A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-10 | 国家电网公司西南分部 | 一种电力系统中长期负荷的预测方法和装置 |
| CN110648026A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-03 | 京东方科技集团股份有限公司 | 预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及介质 |
| CN111178396A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-19 | 国网北京市电力公司 | 用电异常用户的识别方法及装置 |
| CN111680831A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-18 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 变电站用电分析系统和方法 |
-
2020
- 2020-09-30 CN CN202011066244.1A patent/CN112184487A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104866974A (zh) * | 2015-06-01 | 2015-08-26 | 国网上海市电力公司 | 一种考虑预安排停电的配电网可靠性评估设备 |
| CN106532695A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-03-22 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种10kv配网供电可靠性实时分析方法 |
| CN107451675A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-12-08 | 国网辽宁省电力有限公司 | 一种基于大数据提升供电可靠性的系统及方法 |
| CN109462223A (zh) * | 2018-04-09 | 2019-03-12 | 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 | 一种基于大数据的电能质量与可靠性分析方法 |
| CN208969719U (zh) * | 2018-11-12 | 2019-06-11 | 华北电力大学（保定） | 一种基于精细化因素分析的电力供需预测装置 |
| CN110222882A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-10 | 国家电网公司西南分部 | 一种电力系统中长期负荷的预测方法和装置 |
| CN110648026A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-03 | 京东方科技集团股份有限公司 | 预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及介质 |
| CN111178396A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-19 | 国网北京市电力公司 | 用电异常用户的识别方法及装置 |
| CN111680831A (zh) * | 2020-05-25 | 2020-09-18 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 变电站用电分析系统和方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 杜鹏等: "电网规划负荷预测方法的研究", 《科技创新与应用》, no. 1, 8 January 2014 (2014-01-08), pages 9 - 12 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113205202A (zh) * | 2021-03-23 | 2021-08-03 | 苏州易助能源管理有限公司 | 一种基于产业园电力大数据的用电峰值预测方法及设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104281130A (zh) | 一种基于大数据技术的水电设备监测和故障诊断系统 | |
| CN110134053B (zh) | 一种配变故障停电快速响应的监控配置方法、装置及设备 | |
| CN105699760A (zh) | 电能计量设备及用电信息采集设备的运行工况分析方法 | |
| CN103325072A (zh) | 一种配用电系统中服务器的设备状态检修模糊决策方法 | |
| CN112700131B (zh) | 基于人工智能的ab测试方法、装置、计算机设备及介质 | |
| CN111314137A (zh) | 信息通信网络自动化运维方法、装置、存储介质和处理器 | |
| CN105183627A (zh) | 一种服务器性能预测的方法及系统 | |
| CN113570277A (zh) | 一种电力容量管理方法及装置 | |
| CN103020721B (zh) | 一种评估电网调度自动化系统实时数据处理效率的方法 | |
| CN112184487A (zh) | 预测供电指标的方法及装置 | |
| US20150206264A1 (en) | Jurisdiction modeling employing cross system dependencies to determine incident impact and resilience | |
| CN113890188A (zh) | 基于5g网络的油机指挥调度系统、方法及装置 | |
| CN112580977A (zh) | 配网业务网格化监管方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| Crespo Márquez et al. | Exploiting EAMS, GIS and Dispatching Systems Data for Criticality Analysis: Improving Maintenance and Felling and Pruning Management in Power Lines | |
| CN110942187A (zh) | 火灾探测系统不可用相关条款优化方法、系统及存储介质 | |
| CN103825273A (zh) | 一种以馈线联络组为单元的配电网事故全过程反演方法 | |
| CN110648059A (zh) | 电力通信设备数据处理方法和装置 | |
| CN112613638A (zh) | 配网故障数量总体趋势预测方法、预测装置与处理器 | |
| CN114662716A (zh) | 基于区块链的电梯维护处理方法、装置以及存储介质 | |
| CN109490788B (zh) | 蓄电池组容量的预测方法和装置 | |
| CN114157035A (zh) | 一种配电自动化管控方法及系统 | |
| CN114254806A (zh) | 配电网重过载预警方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113283076A (zh) | 用电异常的研究方法、装置与计算机可读存储介质 | |
| CN112580827A (zh) | 工单的生成方法和装置 | |
| CN110768847B (zh) | 电力数据的处理方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |