本技術(shù)涉及用電量預(yù)測(cè)，特別是涉及一種基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的用電量預(yù)測(cè)方法及相關(guān)產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的不斷發(fā)展，人們對(duì)能源的需求也越來(lái)越高，與此同時(shí)人們對(duì)碳排放的要求也在隨之提高。在所有的碳排放中，工業(yè)碳排放所占比例顯著。工業(yè)碳排放在一定程度上和工業(yè)用電量成正比?，F(xiàn)有技術(shù)對(duì)用電量的預(yù)測(cè)，特別是汽車企業(yè)對(duì)用電量的預(yù)測(cè)一般基于能源監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，通過(guò)能源監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)簡(jiǎn)單研究汽車企業(yè)的運(yùn)行特征與用電量的相關(guān)性預(yù)測(cè)用電量，但是現(xiàn)有技術(shù)對(duì)用電量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性較低。

2、因此，如何提高對(duì)用電量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性成為了本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于上述問(wèn)題，本技術(shù)提供了一種基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的用電量預(yù)測(cè)方法及相關(guān)產(chǎn)品：

2、所述基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的用電量預(yù)測(cè)方法包括：

3、獲取目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的歷史數(shù)據(jù)，所述歷史數(shù)據(jù)包括歷史日期、所述歷史日期對(duì)應(yīng)的歷史單日用電量、所述歷史日期對(duì)應(yīng)的多個(gè)用電項(xiàng)的用電量、所述歷史日期對(duì)應(yīng)的歷史單日室外最高溫度和所述歷史日期對(duì)應(yīng)的歷史單日室外最低溫度；

4、選取預(yù)設(shè)的第一連續(xù)天數(shù)的歷史數(shù)據(jù)生成第一特征集；

5、利用所述第一特征集中的所述歷史單日室外最高溫度、所述多個(gè)用電項(xiàng)中對(duì)應(yīng)于所述目標(biāo)區(qū)域人數(shù)的人數(shù)用電項(xiàng)的用電量和所述多個(gè)用電項(xiàng)中對(duì)應(yīng)于所述目標(biāo)區(qū)域產(chǎn)量的產(chǎn)量用電項(xiàng)的用電量生成聚類數(shù)據(jù)集；

6、對(duì)所述聚類數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類得到多個(gè)聚類結(jié)果，所述聚類結(jié)果用于表示所述目標(biāo)區(qū)域的用電模式；

7、基于所述多個(gè)聚類結(jié)果在所述第一特征集中確定目標(biāo)聚類結(jié)果對(duì)應(yīng)的第二特征集；

8、根據(jù)所述第二特征集確定預(yù)測(cè)日和預(yù)測(cè)日之前預(yù)設(shè)的第二連續(xù)天數(shù)每天對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

9、根據(jù)靠近所述預(yù)測(cè)日的第三連續(xù)天數(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

10、計(jì)算所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)與所述預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的相關(guān)性；

11、基于所述相關(guān)性確定預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集；

12、基于所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練得到用電量預(yù)測(cè)模型；

13、利用所述用電量預(yù)測(cè)模型對(duì)所述預(yù)測(cè)日的用電量進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述預(yù)測(cè)日的用電量預(yù)測(cè)結(jié)果。

14、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中對(duì)所述聚類數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類得到多個(gè)聚類結(jié)果包括：

15、基于所述聚類數(shù)據(jù)集中的聚類數(shù)據(jù)的數(shù)目n、當(dāng)前的類k、聚類間協(xié)方差矩陣trb(k)和聚類內(nèi)協(xié)方差矩陣trw(k)確定聚類數(shù)k；

16、所述聚類數(shù)k是通過(guò)如下公式確定的：

17、

18、對(duì)所述聚類數(shù)據(jù)集按照聚類數(shù)k進(jìn)行聚類得到k個(gè)聚類結(jié)果。

19、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，基于所述多個(gè)聚類結(jié)果在所述第一特征集中確定目標(biāo)聚類結(jié)果對(duì)應(yīng)的第二特征集包括：

20、根據(jù)k個(gè)聚類結(jié)果中的第k個(gè)聚類結(jié)果計(jì)算所述歷史日期對(duì)應(yīng)的所述歷史單日用電量和所述歷史日期在第k個(gè)聚類結(jié)果下的特征之間的皮爾遜指數(shù)；

21、利用第一特征集中所述皮爾遜指數(shù)大于0.5的特征生成第二特征集。

22、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述計(jì)算所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)與所述預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的相關(guān)性包括：

23、計(jì)算所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)與所述預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的余弦相似度；

24、將所述余弦相似度作為所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)和所述預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)作為所述相關(guān)性。

25、本技術(shù)還提供一種基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的用電量預(yù)測(cè)裝置：

26、第一獲取模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的歷史數(shù)據(jù)，所述歷史數(shù)據(jù)包括歷史日期、所述歷史日期對(duì)應(yīng)的歷史單日用電量、所述歷史日期對(duì)應(yīng)的多個(gè)用電項(xiàng)的用電量、所述歷史日期對(duì)應(yīng)的歷史單日室外最高溫度和所述歷史日期對(duì)應(yīng)的歷史單日室外最低溫度；

27、第一生成模塊，用于選取預(yù)設(shè)的第一連續(xù)天數(shù)的歷史數(shù)據(jù)生成第一特征集；

28、第二生成模塊，用于利用所述第一特征集中的所述歷史單日室外最高溫度、所述多個(gè)用電項(xiàng)中對(duì)應(yīng)于所述目標(biāo)區(qū)域人數(shù)的人數(shù)用電項(xiàng)的用電量和所述多個(gè)用電項(xiàng)中對(duì)應(yīng)于所述目標(biāo)區(qū)域產(chǎn)量的產(chǎn)量用電項(xiàng)的用電量生成聚類數(shù)據(jù)集；

29、聚類模塊，用于對(duì)所述聚類數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類得到多個(gè)聚類結(jié)果，所述聚類結(jié)果用于表示所述目標(biāo)區(qū)域的用電模式；

30、第一確定模塊，用于基于所述多個(gè)聚類結(jié)果在所述第一特征集中確定目標(biāo)聚類結(jié)果對(duì)應(yīng)的第二特征集；

31、第二確定模塊，用于根據(jù)所述第二特征集確定預(yù)測(cè)日和預(yù)測(cè)日之前預(yù)設(shè)的第二連續(xù)天數(shù)每天對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

32、第三生成模塊，用于根據(jù)靠近所述預(yù)測(cè)日的第三連續(xù)天數(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

33、相關(guān)性確定模塊，用于計(jì)算所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)與所述預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的相關(guān)性；

34、第三確定模塊，用于基于所述相關(guān)性確定預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集；

35、模型訓(xùn)練模塊，用于基于所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練得到用電量預(yù)測(cè)模型；

36、預(yù)測(cè)模塊，用于利用所述用電量預(yù)測(cè)模型對(duì)所述預(yù)測(cè)日的用電量進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到所述預(yù)測(cè)日的用電量預(yù)測(cè)結(jié)果。

37、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述聚類模塊具體用于：

38、基于所述聚類數(shù)據(jù)集中的聚類數(shù)據(jù)的數(shù)目n、當(dāng)前的類k、聚類間協(xié)方差矩陣trb(k)和聚類內(nèi)協(xié)方差矩陣trw(k)確定聚類數(shù)k；

39、所述聚類數(shù)k是通過(guò)如下公式確定的：

40、

41、對(duì)所述聚類數(shù)據(jù)集按照聚類數(shù)k進(jìn)行聚類得到k個(gè)聚類結(jié)果。

42、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一確定模塊具體用于：

43、根據(jù)k個(gè)聚類結(jié)果中的第k個(gè)聚類結(jié)果計(jì)算所述歷史日期對(duì)應(yīng)的所述歷史單日用電量和所述歷史日期在第k個(gè)聚類結(jié)果下的特征之間的皮爾遜指數(shù)；

44、利用第一特征集中所述皮爾遜指數(shù)大于0.5的特征生成第二特征集。

45、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述相關(guān)性確定模塊具體用于：

46、計(jì)算所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)與所述預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的余弦相似度；

47、將所述余弦相似度作為所述原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)和所述預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)作為所述相關(guān)性。

48、本技術(shù)還提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括處理器以及存儲(chǔ)器：

49、所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，并將所述計(jì)算機(jī)程序傳輸給所述處理器；

50、所述處理器用于根據(jù)所述計(jì)算機(jī)程序中的指令執(zhí)行上述基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的用電量預(yù)測(cè)方法的步驟。

51、本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被電子設(shè)備執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的用電量預(yù)測(cè)方法的步驟。

52、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本技術(shù)具有以下有益效果：

53、本技術(shù)提供的方法首先獲取目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的歷史數(shù)據(jù)，選取預(yù)設(shè)的第一連續(xù)天數(shù)的歷史數(shù)據(jù)生成第一特征集。在數(shù)據(jù)集構(gòu)建時(shí)，本技術(shù)提供的方法通過(guò)聚類的方式將利用第一特征集構(gòu)成的聚類數(shù)據(jù)集聚類為多個(gè)汽車企業(yè)用電模式對(duì)應(yīng)的聚類結(jié)果。針對(duì)每個(gè)用電模式都可以構(gòu)建對(duì)應(yīng)的第二特征集。根據(jù)第二特征集確定預(yù)測(cè)日和預(yù)測(cè)日之前預(yù)設(shè)的第二連續(xù)天數(shù)每天對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。根據(jù)靠近預(yù)測(cè)日的第三連續(xù)天數(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。在選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每天對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)日對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)的相關(guān)性，基于相關(guān)性確定預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集，之后基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練得到用電量預(yù)測(cè)模型。本技術(shù)提供的方法可以基于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的方式對(duì)用電量進(jìn)行預(yù)測(cè)。本技術(shù)提供的方法通過(guò)聚類可以得到多個(gè)汽車企業(yè)用電模式對(duì)應(yīng)的聚類結(jié)果，通過(guò)聚類結(jié)果可以選擇更符合汽車企業(yè)用電模式的數(shù)據(jù)集，從而訓(xùn)練得到更準(zhǔn)確的用電量預(yù)測(cè)模型，最終對(duì)用電量進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。