【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力調度的，尤其涉及一種用電調度方法、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著科技的快速發展，各種家用電器快速普及，社會用電負荷與日俱增，各個地區中用電戶的用電行為具有長周期性規律，大體上隨季節的變化發生變化，因此，各個地區中的用電量具有長周期性規律，大體上隨季節的變化發生變化。
2、目前，電網中的管理系統會內置基于深度學習訓練的用電量預測模型，調用用電量預測模型使用歷史同期的用電量、在先幾個季節的用電量等數據去預測各個地區中在未來一個季節的用電量，按照未來一個季節的用電量去安排用電調度計劃，在該季節開始的日期執行該用電調度計劃為各個地區調度電能。
3、但是，各個地區中用電戶的用電行為并非嚴格遵循季節的變化而變化，在季節開始的日期執行用電調度計劃的精確度較低，降低用電調度的效率。
4、如果開始執行用電調度計劃過早，會浪費部分電量，如果開始執行用電調度計劃過晚，影響用電戶的用電行為。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供了一種用電調度方法、設備及存儲介質，用以提高用電調度的效率。
2、本專利技術的第一方面提供了一種用電調度方法，包括：
3、對各個用電戶分別采集社區信息、用電行為數據與歷史用電量序列數據；
4、依據所述社區信息與所述用電行為數據對所述用電戶構建圖神經網絡；
5、調用所述圖神經網絡將所述用電戶劃分至多個用戶類別中；
6、在各個所述用戶類別中，依據所述歷史用電量序
7、依據所述樣本用戶的所述歷史用電信號訓練用于識別用電模式變化的用電變化模型；
8、對所述樣本用戶采集實時用電量序列數據；
9、將所述實時用電量序列數據輸入所述用電變化模型中計算用電模式變化的實時概率；
10、若所述實時概率大于預設的置信閾值，則確定所述樣本用戶為目標用戶；
11、依據各個所述用戶類別中所述目標用戶在調度范圍內的分布信息執行用電調度操作。
12、本專利技術的第二方面提供了一種用電調度裝置，包括：
13、歷史數據采集模塊，用于對各個用電戶分別采集社區信息、用電行為數據與歷史用電量序列數據；
14、圖神經網絡構建模塊，用于依據所述社區信息與所述用電行為數據對所述用電戶構建圖神經網絡；
15、用電戶分類模塊，用于調用所述圖神經網絡將所述用電戶劃分至多個用戶類別中；
16、樣本用戶識別模塊，用于在各個所述用戶類別中，依據所述歷史用電量序列數據識別用電模式變化最快的多個所述用電戶，作為樣本用戶；
17、用電變化模型訓練模塊，用于依據所述樣本用戶的所述歷史用電信號訓練用于識別用電模式變化的用電變化模型；
18、實時數據采集模塊，用于對所述樣本用戶采集實時用電量序列數據；
19、實時概率計算模塊，用于將所述實時用電量序列數據輸入所述用電變化模型中計算用電模式變化的實時概率；
20、目標用戶確定模塊，用于若所述實時概率大于預設的置信閾值，則確定所述樣本用戶為目標用戶；
21、用電調度操作執行模塊，用于依據各個所述用戶類別中所述目標用戶在調度范圍內的分布信息執行用電調度操作。
22、本專利技術的第三方面提供了一種電子設備，所述電子設備包括：
23、至少一個處理器；以及
24、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
25、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如上述第一方面所述的用電調度方法。
26、本專利技術的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的用電調度方法。
27、本專利技術的第五方面提供了一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的用電調度方法。
28、在本實施例中，對各個用電戶分別采集社區信息、用電行為數據與歷史用電量序列數據；依據社區信息與用電行為數據對用電戶構建圖神經網絡；調用圖神經網絡將用電戶劃分至多個用戶類別中；在各個用戶類別中，依據歷史用電量序列數據識別用電模式變化最快的多個用電戶，作為樣本用戶；依據樣本用戶的歷史用電信號訓練用于識別用電模式變化的用電變化模型；對樣本用戶采集實時用電量序列數據；將實時用電量序列數據輸入用電變化模型中計算用電模式變化的實時概率；若實時概率大于預設的置信閾值，則確定樣本用戶為目標用戶；依據各個用戶類別中目標用戶的分布信息執行用電調度操作。本實施例從用電戶中挖掘出多個用戶類別中的目標用戶，目標用戶對外界反應較為敏感、其用電模式在用戶類別內變化快，且在社區中對其他用電戶存在潛在的影響，加快其他用電戶用電模式的變化，在目標用戶的分布到達一定規模時，預示著調度區域形成了整體用電模式的轉變趨勢，此時執行用電調度計劃，可有效提高執行用電調度計劃的精確度，既能提高電量的利用率，又能滿足用電戶的用電需求，從而提高了用電調度計劃的效率。
29、應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本專利技術的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本專利技術的范圍。本專利技術的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。
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1.一種用電調度方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述依據所述社區信息與所述用電行為數據對所述用電戶構建圖神經網絡，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各個所述用戶類別中，依據所述歷史用電量序列數據識別用電模式變化最快的多個所述用電戶，作為樣本用戶，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述依據所述第一用電指標值與所述第二用電指標值之間的差異判斷所述第一窗口內是否發生用電模式變化，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述依據所述第一用電指標值與所述第二用電指標值識別發生相同用電模式變化的所述用電戶，作為候選用戶，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述用電變化模型包括第一特征結構、第二特征結構與分類頭結構；所述依據所述樣本用戶的所述歷史用電信號訓練用于識別用電模式變化的用電變化模型，包括：
7.根據權利要求1-6中任一項所述的方法，其特征在于，所述依據各個所述用戶類別中所述目標用戶在調度范圍內的分布信息執行用電調度操
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述計算各個所述用戶類別的所述目標用戶在所述調度范圍中的分散程度，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-8中任一項所述的用電調度方法。
...【技術特征摘要】
1.一種用電調度方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述依據所述社區信息與所述用電行為數據對所述用電戶構建圖神經網絡，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在各個所述用戶類別中，依據所述歷史用電量序列數據識別用電模式變化最快的多個所述用電戶，作為樣本用戶，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述依據所述第一用電指標值與所述第二用電指標值之間的差異判斷所述第一窗口內是否發生用電模式變化，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述依據所述第一用電指標值與所述第二用電指標值識別發生相同用電模式變化的所述用電戶，作為候選用戶，包括：
6.根據權利要求5...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐敦彬，滕松，許博云，方斯頓，王飛，盧瑩，張珊，陳少達，
申請(專利權)人：國網江蘇省電力有限公司徐州供電分公司，
類型：發明
國別省市：
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