本發明涉及發電數據預(yu)(yu)測，具體為發電企業的發電數據預(yu)(yu)測方法。

背景技術：

1、發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)企業是指(zhi)專門從事發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)業務的(de)企業，其(qi)主要業務是通(tong)(tong)過各種能(neng)(neng)(neng)源(yuan)資源(yuan)（如化石能(neng)(neng)(neng)源(yuan)、水力(li)能(neng)(neng)(neng)源(yuan)、風(feng)(feng)能(neng)(neng)(neng)、太陽(yang)(yang)能(neng)(neng)(neng)等(deng)）進行發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)，然后將(jiang)所(suo)產生的(de)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)能(neng)(neng)(neng)供應給工商(shang)業、居民和其(qi)他(ta)用(yong)戶，發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)企業可(ke)以(yi)通(tong)(tong)過不同的(de)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)方式來產生電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)能(neng)(neng)(neng)，包括(kuo)燃煤發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)、燃氣發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)、核能(neng)(neng)(neng)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)、水力(li)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)、風(feng)(feng)力(li)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)、太陽(yang)(yang)能(neng)(neng)(neng)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)等(deng)，不同的(de)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)方式具有(you)各自的(de)特點和適用(yong)場景(jing)，發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)企業擁有(you)各種規模(mo)和類(lei)型的(de)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)設施，包括(kuo)發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)廠、發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)站(zhan)、水電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)站(zhan)、風(feng)(feng)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)場、太陽(yang)(yang)能(neng)(neng)(neng)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)站(zhan)等(deng)，這些設施通(tong)(tong)常由發(fa)(fa)(fa)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)機組、輸(shu)電(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)(dian)設備、控制(zhi)系統等(deng)組成。

2、但由于各(ge)地(di)經(jing)濟(ji)結構(gou)、發(fa)展(zhan)水平以(yi)及氣(qi)候的(de)差異，使(shi)得發(fa)電量需(xu)求預(yu)(yu)(yu)測(ce)沒有一個(ge)普遍適(shi)用(yong)的(de)模式或(huo)預(yu)(yu)(yu)測(ce)模型可以(yi)通(tong)用(yong)，另(ling)外，在同一個(ge)地(di)區的(de)用(yong)電量會同時(shi)也受到多種因(yin)素的(de)影響，如季節(jie)、節(jie)假日(ri)和(he)周末(mo)效應(ying)等，用(yong)電量會呈現復(fu)雜的(de)變化特性(xing)，因(yin)此對(dui)其進行準確的(de)預(yu)(yu)(yu)測(ce)難度(du)較大，現有發(fa)電量負荷預(yu)(yu)(yu)測(ce)方法多根據(ju)以(yi)上單個(ge)或(huo)組合因(yin)素進行線性(xing)預(yu)(yu)(yu)報(bao)，其預(yu)(yu)(yu)報(bao)時(shi)長短(duan)，精度(du)低，預(yu)(yu)(yu)測(ce)存在缺陷、適(shi)應(ying)性(xing)差，需(xu)要對(dui)不同的(de)實際發(fa)電企業進行不同方法改變。

技術實現思路

1、針對現(xian)有(you)技術的(de)(de)不足，本(ben)發明提供了發電企業的(de)(de)發電數據(ju)預測(ce)(ce)方法，具備實時預測(ce)(ce)、且預測(ce)(ce)精(jing)準(zhun)、全面、使用范圍廣等優點，解決了單一(yi)方式預測(ce)(ce)存(cun)在的(de)(de)精(jing)度低、預測(ce)(ce)存(cun)在缺(que)陷、適應性差的(de)(de)問題。

2、為實現上述實時(shi)預(yu)測、且預(yu)測精準(zhun)、全面、使用范圍廣目的，本發(fa)(fa)明提供如下技術方案：發(fa)(fa)電企業(ye)的發(fa)(fa)電數據預(yu)測方法，包括如下步驟：

3、步驟(zou)s1：數(shu)據收(shou)集與(yu)準備，收(shou)集歷史的發(fa)電(dian)數(shu)據，包括發(fa)電(dian)量以及(ji)可能(neng)影響(xiang)發(fa)電(dian)量的因素(su)，如天氣數(shu)據、用電(dian)量和燃料成(cheng)本；

4、步驟s2：數據預處(chu)(chu)理，對收集的數據包(bao)括缺失值處(chu)(chu)理、異常值處(chu)(chu)理、歸一(yi)化(hua)和(he)標準化(hua)等預處(chu)(chu)理，以便于后(hou)續建模和(he)分析；

5、步驟(zou)s3：特(te)征(zheng)工(gong)程處(chu)理，對數據進(jin)行特(te)征(zheng)工(gong)程，提取(qu)與發電量(liang)相關(guan)的特(te)征(zheng)，如歷史(shi)發電量(liang)、天氣(qi)因素和(he)用電量(liang)等，以及可能(neng)的時滯特(te)征(zheng)和(he)交互特(te)征(zheng)；

6、步(bu)驟s4：模型選擇(ze)與建(jian)立，根據(ju)數據(ju)的(de)特(te)點和預測(ce)需求(qiu)，選擇(ze)合適的(de)模型，如深度學(xue)習模型、集成學(xue)習模型、時間序列分析模型或(huo)物理模型，然后建(jian)立模型并(bing)進行(xing)訓練，根據(ju)歷史(shi)數據(ju)學(xue)習模式和規律；

7、步驟s5：模(mo)型(xing)調(diao)參，對模(mo)型(xing)的超參數進行(xing)調(diao)優，來提(ti)高模(mo)型(xing)的預測(ce)準確性和泛化(hua)能力；

8、步驟s6：實(shi)時(shi)數據分析與預(yu)測(ce)，對(dui)實(shi)時(shi)發電數據進行(xing)處(chu)理和(he)分析，利(li)用建立(li)好的模(mo)型進行(xing)實(shi)時(shi)預(yu)測(ce)，以實(shi)現(xian)對(dui)未來(lai)發電量(liang)的實(shi)時(shi)預(yu)測(ce)；

9、步驟s7：結果評估(gu)(gu)與優(you)化(hua)，對預測結果進行(xing)評估(gu)(gu)，其(qi)中包括準確(que)性和穩(wen)定性指標，根據(ju)評估(gu)(gu)結果對模型進行(xing)優(you)化(hua)和改進；

10、步驟s8：部署與應用，最后將優化后的模型部署到實際生產(chan)環境中(zhong)，用于未來發電量的預測和(he)規劃。

11、優選的(de)，所(suo)述步驟s1中的(de)發電量數據(ju)可(ke)(ke)以從(cong)電廠的(de)監控系統中獲(huo)取，天氣(qi)數據(ju)可(ke)(ke)以從(cong)氣(qi)象局(ju)或氣(qi)象站(zhan)獲(huo)取，用(yong)電量和(he)燃料成本數據(ju)可(ke)(ke)以從(cong)電力市場或能源供(gong)應商處獲(huo)取。

12、優選(xuan)的(de)，所(suo)述步(bu)驟s2中(zhong)數(shu)據預處理還(huan)需要通(tong)過對數(shu)據進行質量檢查和清(qing)洗，來確保(bao)數(shu)據的(de)完整性和可靠性。

13、優選的，所述步驟s3中(zhong)特征工程對歷史(shi)數據(ju)進行(xing)特征提取，其(qi)(qi)中(zhong)包(bao)括(kuo)如(ru)年份(fen)、季節和(he)月份(fen)的時間(jian)特征，如(ru)溫度(du)、濕(shi)度(du)和(he)風(feng)速的天(tian)氣特征和(he)用電(dian)量特征，其(qi)(qi)中(zhong)還(huan)需引入滯(zhi)后特征和(he)移動平均特征，來捕捉數據(ju)的動態變化和(he)趨勢。

14、優選的(de)，所述步驟s4中深(shen)度學習模(mo)型(xing)，是用于(yu)(yu)對于(yu)(yu)特(te)(te)定(ding)類型(xing)的(de)發電設備(bei)，可(ke)以(yi)根據其(qi)工作原(yuan)理和(he)特(te)(te)性(xing)，調整(zheng)lstm模(mo)型(xing)的(de)輸入特(te)(te)征和(he)網絡結構(gou)，來更好地(di)適應實際發電數據的(de)特(te)(te)點(dian)；集成(cheng)學習模(mo)型(xing)通過隨機森林和(he)梯度提升樹(shu)的(de)集成(cheng)學習方(fang)法通過整(zheng)合多個(ge)基礎模(mo)型(xing)的(de)預(yu)測結果，可(ke)以(yi)減小(xiao)預(yu)測的(de)方(fang)差，提高整(zheng)體(ti)預(yu)測的(de)準(zhun)確性(xing)。

15、優選的(de)，所(suo)述(shu)步驟s4中的(de)時間序列(lie)分(fen)析模型在應用arima模型時，可(ke)以加入電(dian)(dian)廠特定(ding)的(de)季(ji)節性和周期性因素(su)，以及可(ke)能的(de)外部影響因素(su)，如天氣(qi)和用電(dian)(dian)量(liang)，從而(er)更(geng)準確(que)(que)地預測(ce)(ce)未(wei)來(lai)的(de)發(fa)(fa)電(dian)(dian)量(liang)，物理模型通過結合(he)了發(fa)(fa)電(dian)(dian)設備(bei)的(de)物理特性和運(yun)行參數，建立更(geng)精確(que)(que)的(de)數學(xue)模型，來(lai)實現對(dui)發(fa)(fa)電(dian)(dian)量(liang)的(de)準確(que)(que)預測(ce)(ce)。

16、優選的(de)，所述(shu)步驟(zou)s5中(zhong)調優方式具體(ti)可以使用交叉驗(yan)證方法來(lai)選擇最佳的(de)超參數組合，來(lai)實(shi)現提高(gao)模型的(de)預測準確(que)性(xing)和泛化能(neng)力。

17、優選的(de)，所述(shu)步驟s6中可以通過使(shi)用流式(shi)計算(suan)或實時(shi)數據(ju)處理技術，來實現對未來發(fa)電(dian)量(liang)的(de)實時(shi)預測(ce)。

18、優選的，所(suo)述步驟(zou)s7中評(ping)估(gu)方(fang)式(shi)具體可(ke)以使用各種指標如均方(fang)誤(wu)(wu)差、均方(fang)根誤(wu)(wu)差、平均絕(jue)對(dui)誤(wu)(wu)差等(deng)方(fang)式(shi)來(lai)評(ping)估(gu)模(mo)型的預(yu)測性能，而優化和(he)(he)改(gai)進(jin)則可(ke)以通過調(diao)整(zheng)特征工程、模(mo)型結構(gou)和(he)(he)超參數等(deng)方(fang)面(mian)進(jin)行優化。

19、優(you)選(xuan)的(de)，所(suo)述步驟(zou)s8中(zhong)的(de)部署(shu)方式可以(yi)使用(yong)容器化技術來實現模型的(de)快速部署(shu)和更新，并在部署(shu)后(hou)需(xu)要進行監控和維護(hu)，來及(ji)時調(diao)整模型以(yi)適應實際環(huan)境(jing)的(de)變化。

20、與現有(you)技術相比，本發(fa)明提供了發(fa)電企業的發(fa)電數(shu)據預(yu)測方(fang)法，具備以下有(you)益效果：

21、1、該發(fa)電企業的(de)發(fa)電數(shu)據(ju)(ju)預(yu)測(ce)方法，通(tong)過數(shu)據(ju)(ju)預(yu)處理(li)還需(xu)要通(tong)過對(dui)(dui)數(shu)據(ju)(ju)進(jin)行(xing)質量檢查(cha)和(he)清洗(xi)，來(lai)確保數(shu)據(ju)(ju)的(de)完(wan)整(zheng)性(xing)和(he)可靠性(xing)，通(tong)過在流程中引(yin)入滯后特(te)(te)征和(he)移動(dong)平均特(te)(te)征，來(lai)捕捉(zhuo)數(shu)據(ju)(ju)的(de)動(dong)態變(bian)化(hua)和(he)趨勢，通(tong)過對(dui)(dui)模(mo)(mo)型(xing)的(de)超(chao)(chao)參(can)數(shu)進(jin)行(xing)調優(you)(you)，來(lai)提高(gao)模(mo)(mo)型(xing)的(de)預(yu)測(ce)準(zhun)確性(xing)和(he)泛化(hua)能力，對(dui)(dui)預(yu)測(ce)結果進(jin)行(xing)評(ping)(ping)估，其中包括(kuo)準(zhun)確性(xing)和(he)穩定性(xing)指標，根據(ju)(ju)評(ping)(ping)估結果對(dui)(dui)模(mo)(mo)型(xing)進(jin)行(xing)優(you)(you)化(hua)和(he)改(gai)進(jin)，而評(ping)(ping)估方式具(ju)體可以(yi)使(shi)用(yong)各種(zhong)指標如均方誤(wu)差(cha)、均方根誤(wu)差(cha)、平均絕(jue)對(dui)(dui)誤(wu)差(cha)等(deng)方式來(lai)評(ping)(ping)估模(mo)(mo)型(xing)的(de)預(yu)測(ce)性(xing)能，而優(you)(you)化(hua)和(he)改(gai)進(jin)則可以(yi)通(tong)過調整(zheng)特(te)(te)征工程、模(mo)(mo)型(xing)結構和(he)超(chao)(chao)參(can)數(shu)等(deng)方面進(jin)行(xing)優(you)(you)化(hua)，保證數(shu)據(ju)(ju)預(yu)測(ce)的(de)精確度(du)。

22、2、該發(fa)電(dian)企業(ye)的發(fa)電(dian)數據(ju)預(yu)測方法，整個流程通過結合深度學習、集(ji)成(cheng)學習、時間序(xu)列分析等多(duo)種方法，可以形(xing)成(cheng)一(yi)個完(wan)整的發(fa)電(dian)數據(ju)預(yu)測方法流程，為發(fa)電(dian)企業(ye)提(ti)供更(geng)準確、高效(xiao)的發(fa)電(dian)數據(ju)預(yu)測能力，有(you)助(zhu)于提(ti)高發(fa)電(dian)設施的運行效(xiao)率和電(dian)力市場的穩定性。

技術特征：

1.發(fa)電企(qi)業的發(fa)電數(shu)據預測方法，其特征在于(yu)：包括如下步驟：

2.根據(ju)權利要求1所述(shu)的(de)(de)發電(dian)(dian)企業的(de)(de)發電(dian)(dian)數據(ju)預(yu)測方(fang)法，其特征在于(yu)：所述(shu)步驟s1中(zhong)的(de)(de)發電(dian)(dian)量數據(ju)可以(yi)從(cong)電(dian)(dian)廠的(de)(de)監(jian)控系(xi)統(tong)中(zhong)獲(huo)取，天氣(qi)數據(ju)可以(yi)從(cong)氣(qi)象(xiang)局或氣(qi)象(xiang)站獲(huo)取，用(yong)電(dian)(dian)量和燃料成本(ben)數據(ju)可以(yi)從(cong)電(dian)(dian)力市場或能源供(gong)應商處獲(huo)取。

3.根據(ju)(ju)(ju)權利要(yao)(yao)求(qiu)1所述的發(fa)電企業的發(fa)電數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)預測(ce)方(fang)法，其特征(zheng)在(zai)于：所述步驟(zou)s2中數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)預處理(li)還需要(yao)(yao)通過(guo)對數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進行質量檢查和清洗，來確保數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的完整(zheng)性和可靠(kao)性。

4.根據(ju)權利(li)要求1所述的(de)(de)發電(dian)(dian)企業的(de)(de)發電(dian)(dian)數(shu)據(ju)預測(ce)方法，其(qi)特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)在于(yu)：所述步驟s3中特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)工(gong)程對(dui)歷史(shi)數(shu)據(ju)進(jin)行特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)提取，其(qi)中包括如(ru)年份、季(ji)節和(he)(he)月(yue)份的(de)(de)時間(jian)特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)，如(ru)溫度(du)、濕度(du)和(he)(he)風速的(de)(de)天氣特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)和(he)(he)用電(dian)(dian)量特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)，其(qi)中還(huan)需引入滯后特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)和(he)(he)移(yi)動(dong)平均特(te)征(zheng)(zheng)(zheng)，來(lai)捕捉數(shu)據(ju)的(de)(de)動(dong)態變化和(he)(he)趨勢。

5.根(gen)據(ju)(ju)(ju)權利要求1所述的(de)(de)(de)(de)發電企業的(de)(de)(de)(de)發電數據(ju)(ju)(ju)預測方(fang)(fang)法，其(qi)特(te)(te)(te)征在于：所述步驟s4中深度(du)學習模(mo)(mo)(mo)型，是用于對于特(te)(te)(te)定類型的(de)(de)(de)(de)發電設備，可以根(gen)據(ju)(ju)(ju)其(qi)工(gong)作原理和特(te)(te)(te)性，調整(zheng)lstm模(mo)(mo)(mo)型的(de)(de)(de)(de)輸入特(te)(te)(te)征和網(wang)絡結構，來更好地適(shi)應實際發電數據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)特(te)(te)(te)點；集成學習模(mo)(mo)(mo)型通(tong)過(guo)(guo)隨機森林和梯(ti)度(du)提(ti)升樹(shu)的(de)(de)(de)(de)集成學習方(fang)(fang)法通(tong)過(guo)(guo)整(zheng)合多(duo)個基礎模(mo)(mo)(mo)型的(de)(de)(de)(de)預測結果，可以減小預測的(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)差(cha)，提(ti)高整(zheng)體預測的(de)(de)(de)(de)準確性。

6.根據(ju)權(quan)利(li)要求6所(suo)述(shu)的(de)發(fa)(fa)(fa)電企業(ye)的(de)發(fa)(fa)(fa)電數據(ju)預(yu)測方法，其特(te)征(zheng)在(zai)于：所(suo)述(shu)步(bu)驟s4中的(de)時間序列分析模(mo)型在(zai)應用(yong)arima模(mo)型時，可(ke)以加入電廠特(te)定的(de)季節性(xing)和(he)周(zhou)期性(xing)因(yin)素(su)，以及(ji)可(ke)能(neng)的(de)外部影響因(yin)素(su)，如天氣和(he)用(yong)電量，從(cong)而更準確地預(yu)測未來的(de)發(fa)(fa)(fa)電量，物(wu)理模(mo)型通過結合(he)了(le)發(fa)(fa)(fa)電設備的(de)物(wu)理特(te)性(xing)和(he)運行參數，建立更精確的(de)數學模(mo)型，來實現(xian)對(dui)發(fa)(fa)(fa)電量的(de)準確預(yu)測。

7.根據權(quan)利要求1所述的(de)發(fa)電企(qi)業的(de)發(fa)電數據預(yu)測方(fang)法，其特征在于：所述步驟s5中調(diao)優(you)方(fang)式具體可以使用交叉驗證方(fang)法來選擇最佳的(de)超參(can)數組合，來實現提高模型的(de)預(yu)測準確(que)性和泛化能力(li)。

8.根據權(quan)利要求1所述的發電(dian)企業(ye)的發電(dian)數(shu)據預測方法，其特征在(zai)于(yu)：所述步驟(zou)s6中可以通過(guo)使用流式計(ji)算或實時(shi)(shi)數(shu)據處(chu)理技術(shu)，來實現對未來發電(dian)量(liang)的實時(shi)(shi)預測。

9.根據權利要(yao)求1所述(shu)的(de)發電企(qi)業的(de)發電數據預測方(fang)法(fa)，其特征在于：所述(shu)步(bu)驟s7中評估方(fang)式具(ju)體可以使(shi)用各種指標如均方(fang)誤差(cha)、均方(fang)根誤差(cha)、平(ping)均絕(jue)對(dui)誤差(cha)等(deng)方(fang)式來評估模(mo)(mo)型(xing)的(de)預測性能(neng)，而優(you)化和改(gai)進(jin)則可以通過調整(zheng)特征工程、模(mo)(mo)型(xing)結構(gou)和超參數等(deng)方(fang)面(mian)進(jin)行優(you)化。

10.根(gen)據權(quan)利要求(qiu)1所(suo)述(shu)的(de)(de)(de)發電企業的(de)(de)(de)發電數(shu)據預測(ce)方法，其特征在于：所(suo)述(shu)步驟s8中的(de)(de)(de)部署(shu)方式可以使用容器化(hua)技術來實(shi)現模型的(de)(de)(de)快速部署(shu)和(he)更(geng)新，并在部署(shu)后需(xu)要進行監(jian)控(kong)和(he)維護，來及時調(diao)整模型以適應實(shi)際(ji)環境(jing)的(de)(de)(de)變(bian)化(hua)。

技術總結
本發明涉及發電數據預測技術領域，且公開了發電企業的發電數據預測方法，包括如下步驟：步驟S1：數據收集與準備；步驟S2：數據預處理；步驟S3：特征工程處理；步驟S4：模型選擇與建立；步驟S5：模型調參；步驟S6：實時數據分析與預測；步驟S7：結果評估與優化；步驟S8：部署與應用。該發電企業的發電數據預測方法，對預測結果進行評估，其中包括準確性和穩定性指標，根據評估結果對模型進行優化和改進，整個流程通過結合深度學習、集成學習、時間序列分析等多種方法，可以形成一個完整的發電數據預測方法流程，為發電企業提供更準確、高效的發電數據預測能力，有助于提高發電設施的運行效率和電力市場的穩定性。

技術研發人員：薛豐,喬溢
受保護的技術使用者：國能（惠州）熱電有限責任公司
技術研發日：
技術公布日：2024/10/21