(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211173100.5 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 上海玫克生储能科技有限公司 地址 201206 上海市松江区新 桥镇千帆路 288弄2号1101室 (72)发明人 王得成　丁鹏　吴炜坤　任浩雯　 冯媛　宋伟　周国鹏　蔡宗霖　 严晓　赵恩海　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 潘红 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06T 3/40(2006.01)H02J 3/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种电力负荷的预测方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明提供了一种电力负荷的预测方法、 装 置及电子设备， 其中， 该方法包括： 获取位于 预测 日期之前的历史负荷数据； 根据所述历史负荷数 据生成相应的负荷序列； 对所述负荷序列进行变 分模态分解， 分解得到所述负荷序列对应的多个 本征模态分量和残差； 将多个所述本征模态分量 和所述残差分别输入至相应的预测模 型， 根据所 有所述预测模型的预测结果确定所述预测日期 的负荷值。 通过本发明实施例提供的电力负荷的 预测方法、 装置及电子设备， 基于变分模态分解 对该负荷序列进行分解， 可以挖掘出负荷序列中 更多维度的特征信息； 并且， 还将残差也作为有 效数据， 结合所有本征模态分量和残差的预测结 果， 叠加得到最终的预测结果， 预测更加准确。 权利要求书2页 说明书12页 附图7页 CN 115496285 A 2022.12.20 CN 115496285 A 1.一种电力负荷的预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取位于预测日期之前的历史负荷数据， 所述历史负荷数据包括多个时间的负荷值； 根据所述历史负荷数据生成相应的负荷序列； 对所述负荷序列进行变分模态分解， 分解得到所述负荷序列对应的多个本征模态分量 和残差； 将多个所述本征模态分量和所述残差分别 输入至相应的预测模型， 根据 所有所述预测 模型的预测结果确定所述预测日期的负荷值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取位于预测日期之前的历史负荷数 据， 包括： 获取位于预测日期之前的原 始负荷数据； 对所述原 始负荷数据中的异常值进行插值 替换， 生成所述历史负荷数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述原始负荷数据中的异常值进行 插值替换， 包括： 确定早于所述异常值且距离所述异常值最近的第 一正常值， 以及晚于所述异常值且距 离所述异常值 最近的第二 正常值； 根据所述第 一正常值和所述第 二正常值确定插值替换后的值， 且所述插值替换后的值 满足： 其中， tk表示所述异常值对应的时间， Y(tk)表示所述插值替换后的值， ta表示所述第一 正常值对应的时间， Y(ta)表示所述第一正常值， tb表示所述第二正常值对应的时间， Y(tb) 表示所述第二 正常值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述历史负荷数据生成相应的负 荷序列， 包括： 将所述历史负荷数据转换为历史负荷序列； 对所述历史负荷序列进行去噪处 理， 生成所述负荷序列。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述对所述历史负荷序列进行去噪处理， 生成所述负荷序列， 包括： 对目标序列循环执行n轮的分解处理， 直至循环结束； 第 一轮的所述目标序列为所述历 史负荷序列， n 为所述本征模态分量的数量； 结合最后一轮确定的低频序列Ln和所有轮中新的高频序列， 生成所述负荷序列； 其中， 第i轮的所述分解处 理包括： 将当前轮的目标序列Li‑1分解为低频序列Li和高频序列Hi， 所述低频序列Li为所述目标 序列Li‑1的低频分量， 所述高频序列Hi为所述目标序列Li‑1的高频分量； 保留所述高频序列Hi中不小于预设阈值的部分， 生成新的高频序列H'i； 以及 在循环未 结束的情况 下， 将当前轮的低频序列Li作为新的目标序列。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述负荷序列进行变分模态分解， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115496285 A 2对所述负荷序列进行归一 化处理， 对归一化处理后的负荷序列进行变分模态分解； 所述根据所有所述预测模型的预测结果确定所述预测日期的负荷值， 包括： 对所有所述预测模型的预测结果进行逆归一化处理， 结合所有所述预测模型的逆归一 化处理后的预测结果， 确定所述预测日期的负荷值。 7.一种电力负荷的预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取位于预测日期之前的历史负荷数据， 所述历史负荷数据包括多个 时间的负荷值； 序列生成模块， 用于根据所述历史负荷数据生成相应的负荷序列； 模态分解模块， 用于对所述负荷序列进行变分模态分解， 分解得到所述负荷序列对应 的多个本征模态分量和残差； 预测模块， 用于将多个所述本征模态分量和所述残差分别输入至相应的预测模型， 根 据所有所述预测模型的预测结果确定所述预测日期的负荷值。 8.根据权利要求1所述的装置， 其特 征在于， 所述获取模块包括： 获取单元， 用于获取位于预测日期之前的原 始负荷数据； 替换单元， 用于对所述原始负荷数据中的异常值进行插值替换， 生成所述历史负荷数 据。 9.一种电子设备， 包括总线、 收发器、 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所 述处理器上运行的计算机程序， 所述收发器、 所述存储器和所述处理器通过所述总线相连， 其特征在于， 所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求 1至6中任一项 所述的电 力负荷的预测方法中的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1至 6中任一项所述的电力负荷的预测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115496285 A 3