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申请/专利权人：湖北华中电力科技开发有限责任公司

摘要：本申请提供了区域用电量预测方法、系统、计算机设备及存储介质，该方法包括：确定待预测的区域以及与区域规模相差在预设范围内的邻近区域；若获取到区域当前的用电相关参数，则将区域当前的用电相关参数分别输入训练好的多个神经网络模型；若无法获取到区域当前的用电相关参数，则基于区域的历史用电相关参数和或邻近区域的历史用电相关参数得到区域当前的用电相关参数，并将区域当前的用电相关参数分别输入训练好的多个神经网络模型，分别得到区域当前的居民用电量、商业用电量和工业用电量；汇总居民用电量、商业用电量和工业用电量得到区域的用电量。本申请降低了人力成本，降低了预测误差，提高了预测精准度。

主权项：1.区域用电量预测方法，其特征在于，包括：确定待预测的区域以及与所述区域规模相差在预设范围内的邻近区域；若获取到所述区域当前的用电相关参数，则将所述区域当前的用电相关参数分别输入训练好的多个神经网络模型，分别得到所述区域当前的居民用电量、商业用电量和工业用电量；所述用电相关参数包括以下一个或多个的任意组合：时间、气温、人口数量、工业规模、经济规模；若无法获取到所述区域当前的用电相关参数，则基于所述区域的历史用电相关参数和或邻近区域的历史用电相关参数得到所述区域当前的用电相关参数，并将所述区域当前的用电相关参数分别输入训练好的多个神经网络模型，分别得到所述区域当前的居民用电量、商业用电量和工业用电量；所述神经网络模型通过用电相关参数以及距离当前最近的两个以上周期的历史耗电量数据进行训练得到，所述历史耗电量数据为具有周期形态的历史耗电量数据，不同类型的历史耗电量数据对应的周期不同；汇总居民用电量、商业用电量和工业用电量得到所述区域的用电量；还包括：定时获取同一区域在同一时间的多个预设参数及历史用电数据；基于多个预设参数进行排列组合生成多个数据组，不同的所述数据组中包括不同的预设参数；针对各所述数据组，基于所述数据组中的预设参数以及历史用电数据训练神经网络模型；确定训练效果最好的神经网络模型对应的数据组，将确定的所述数据组中的预设参数作为用电相关参数；还包括：获取原始历史耗电量数据；对所述原始历史耗电量数据进行清洗，以剔除符合预设异常特征的耗电量数据，得到历史耗电量数据；所述神经网络模型是通过经过数据清洗后的历史耗电量数据以及用电相关参数进行训练得到；还包括：获取所述区域的实际用电量数据以及预估的用电量；若实际用电量数据与预估的用电量差异大于预设值，则基于反向传播算法对所述神经网络模型的网络参数进行调整，以更新所述神经网络模型；所述“将所述区域当前的用电相关参数分别输入训练好的多个神经网络模型”，包括：将所述区域当前的用电相关参数分别输入当前最新的训练好的多个神经网络模型；其中，所述“基于所述区域的历史用电相关参数和或邻近区域的历史用电相关参数得到所述区域当前的用电相关参数”，包括：获取所述区域或所述邻近区域距离当前一定时间内的历史用电相关参数，基于所述历史用电相关参数确定各参数的变化趋势，根据所述变化趋势以及所述区域或所述邻近区域距离当前最近的历史用电相关参数预估所述区域当前的用电相关参数；或获取所述区域及邻近区域距离当前一定时间内的历史用电相关参数，基于所述历史用电相关参数确定各参数的变化趋势，根据所述变化趋势、距离所述区域及所述邻近区域当前最近的历史用电相关参数、所述区域及所述邻近区域两者的预设权重预估所述区域当前的用电相关参数。

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