(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 202211077451.6 (22)申请日 2022.09.05 (71)申请人 深圳供电局有限公司 地址 518001 广东省深圳市罗湖区深南 东 路4020号电力调度通信大楼 (72)发明人 尚龙龙　罗井利　马楠　胡冉　 刘洋宇　刘国伟　慈海　程卓　 汪建波　刘涛　吴江龙　王冠璎　 尚宇炜　周莉梅　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 张泽铭 (51)Int.Cl. H02J 3/00(2006.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 负荷预测方法、 装置、 计算机设备和存储介 质 (57)摘要 本申请涉及一种负荷预测方法、 装置、 计算 机设备和存储介质， 涉及智能用电技术领域。 所 述负荷预测方法包括： 获取配电网中各配电设备 的历史日负荷数据和配电网的历史日负荷数据； 构建至少两个不同的广义线性模 型； 采用各配电 设备的历史日负荷数据， 对各广义线性模型中的 参数进行初始化， 得到各广义线性模 型预测的日 负荷数据； 根据配电网的历史日负荷数据和预测 的配电网的预测日负荷数据， 从各广义线性模型 中选择目标模型用于根据配电网中各配电设备 的当前日负荷数据， 预测配电网的未来日负荷数 据。 采用本方法能够利用配电设备的历史日负荷 数据精准预测出配电网的未来日负荷数据， 从而 得到配电系统未来负荷需求， 有效支撑配电网的 规划与运行。 权利要求书2页 说明书14页 附图6页 CN 115473219 A 2022.12.13 CN 115473219 A 1.一种负荷预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取配电网中各配电设备的历史日负荷数据和所述配电网的历史日负荷数据； 构建至少两个不同的广义线性模型； 其中， 不同的广义线性模型中包括不同配电设备 的日负荷参数； 采用各配电设备的历史日负荷数据， 对各广义线性模型中的日负荷参数进行初始化， 得到各广义线性模型 预测的所述配电网的预测日负荷数据； 根据所述配电网的历史日负荷数据和各广义线性模型预测的所述配电网的预测日负 荷数据， 从各广义线性模型中选择目标模型； 其中， 所述目标模型用于根据所述配电网中各 配电设备的当前日负荷数据， 预测所述配电网的未来日负荷数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述配电网的历史日负荷数据和 各广义线性模型预测的所述配电网的预测日负荷数据， 从各广义线性模型中选择目标模 型， 包括： 针对每一广义线性模型， 根据所述配电网的历史日负荷数据、 该广义线性模型预测的 所述配电网的预测日负荷数据、 该广义线性模型的模型参数数量以及所述配电网的历史日 负荷数据的总数量， 确定该广义线性模型的模型性能指标值； 根据各广义线性模型的模型性能指标值， 从各广义线性模型中选择目标模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述配电网的历史日负荷数据、 该广义线性模型预测的所述配电网的预测日负荷数据、 该广义线性模型的模型参数数量以 及所述配电网的历史日负荷数据的总数量， 确定该广义线性模型的模型性能指标值， 包括： 根据所述配电网的历史日负荷数据和该广义线性模型预测的所述配电网的预测日负 荷数据， 确定残差平方和； 根据所述残差平方和、 该广义线性模型的模型参数数量和所述配电网的历史日负荷数 据的总数量， 确定该广义线性模型的模型性能指标值。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据各广义线性模型的模型性 能指标 值， 从各广义线性模型中选择目标模型， 包括： 根据各广义线性模型的模型性能指标值， 从各广义线性模型中选择候选模型； 根据所述配电网的历史日负荷数据、 所述候选模型预测的所述配电网的预测日负荷数 据、 以及所述配电网的历史日负荷数据的总数量， 确定所述候选模型的误差数据； 所述误差 数据包括均方根 误差和/或平均误差； 根据所述 候选模型的误差数据， 从所述 候选模型中选择目标模型。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述配电网中各配电设备的历 史日负荷数据为各配电设备的历史日最大负荷数据， 所述配电网的历史日负荷数据为所述 配电网的历史日最大负荷数据； 相应的， 所述获取配电网中各配电设备的历史日负荷数据和所述配电网的历史日负荷 数据， 包括： 根据所述配电网中各配电设备的历史日原始负荷数据， 确定各配电设备的历史日最大 负荷数据； 根据同日率和各配电设备的历史日原始负荷数据， 确定所述配电网的历史日最大负荷 数据。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115473219 A 26.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述配电网中各配电设备的历史 日原始负荷数据， 确定各配电设备的历史日最大负荷数据， 包括： 对所述各配电设备的历史日原 始负荷数据中的缺失值和/或异常值进行处 理； 根据处理后的历史日原 始负荷数据， 确定各配电设备的历史日最大负荷数据。 7.一种负荷预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 数据获取模块， 用于获取配电网中各配电设备的历史日负荷数据和所述配电网的历史 日负荷数据； 模型构建模块， 用于构建至少两个不同的广义线性模型； 其中， 不同的广义线性模型中 包括不同配电设备的日负荷参数； 初始化模块， 用于采用各配电设备的历史日负荷数据， 对各广义线性模型中的日负荷 参数进行初始化， 得到各广义线性模型 预测的所述配电网的预测日负荷数据； 模型选择模块， 用于根据所述配电网的历史日负荷数据和各广义线性模型预测的所述 配电网的预测日负荷数据， 从各广义线性模型中选择目标模型； 其中， 所述目标模型用于根 据所述配电网中各配电设备的当前日负荷数据， 预测所述配电网的未来日负荷数据。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一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 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115473219 A 3