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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司双创中心;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司

摘要：本发明提供了一种多类别电力负荷的自适应预测方法、系统、设备及介质，包括对获取的各种类别电力负荷的待分析负荷序列进行小波分析得到待分析权重序列，将其输入预设加权移动平均模型预测得到的目标时段权重序列输入时间粒度负荷预测模型预测得到目标时段负荷预测序列，再根据对应的初始时间尺度将目标时段负荷预测序列进行尺度变换和变化趋势分析并根据获取的最优时间尺度对其重构，将得到的最优尺度负荷序列输入类别自适应负荷预测模型进行负荷预测，以及在对应的负荷响应周期内，根据得到的各类别自适应负荷预测值进行目标电力资源调配。本发明能自适应各类别负荷的变化趋势，提升电力负荷预测的精准性和响应速度，优化电力资源利用率。

主权项：1.一种多类别电力负荷的自适应预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取多类别电力负荷的待分析负荷序列，并分别对各种类别电力负荷的待分析负荷序列进行小波分析，得到对应的待分析权重序列；所述多类别电力负荷包括商用负荷、民用负荷、工业用负荷、农业用负荷和公共用负荷；将各种类别电力负荷的待分析权重序列输入预设加权移动平均模型进行目标时段权重预测，并将得到的目标时段权重序列输入预先构建的时间粒度负荷预测模型进行负荷预测，得到对应的目标时段负荷预测序列；获取各种类别电力负荷的初始时间尺度，根据所述初始时间尺度，将对应的目标时段负荷预测序列进行尺度变换处理，并对得到的时间尺度变换负荷序列进行变化趋势分析，根据对应的变化趋势分析结果，自适应获取对应的最优时间尺度；所述初始时间尺度为根据历史负荷数据的时间粒度特点和业务需求，预先设置的初始数据分析时间粒度；根据各种类别电力负荷的最优时间尺度，将对应的待分析负荷序列进行优化重构，并将得到的最优尺度负荷序列输入预先构建的类别自适应负荷预测模型进行负荷预测，得到对应的类别自适应负荷预测值；根据各种类别电力负荷的最优时间尺度，获取对应的负荷响应周期，并在所述负荷响应周期内，根据对应的类别自适应负荷预测值调配对应的目标电力资源；其中，所述时间粒度负荷预测模型的构建步骤包括：获取多类别电力负荷在不同历史时间周期的历史负荷序列；所述历史负荷序列包括多种时间粒度的历史负荷子序列；分别对各种类别电力负荷的所有历史时间周期的历史负荷序列进行小波分析，得到对应在不同时间粒度下的多尺度历史权重序列；所述多尺度历史权重序列包括预设分解数目个历史权重子序列；根据各种类别电力负荷在不同时间粒度下的历史负荷子序列和对应的多尺度历史权重序列，对支持向量机回归模型进行训练，得到对应在不同时间粒度下的时间粒度负荷预测模型。

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