(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(10)授權(quán)公告號(hào)CN120090198B(65)同一申請(qǐng)的已公布的文獻(xiàn)號(hào)(73)專利權(quán)人國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司武漢供電公司道1701號(hào)專利權(quán)人武漢市充換電技術(shù)有限公司武漢華源電力設(shè)計(jì)院有限公司武漢華源電力有限公司(72)發(fā)明人柳明饒慶魯非肖思昌王曉婷肖重金石川劉雯豐金浩潘柳兆米慧瑤郭競(jìng)知(74)專利代理機(jī)構(gòu)武漢楚天專利事務(wù)所42113專利代理師胡盛登H02J3/00(2006.01)GO6N3/0464(2023.01)(54)發(fā)明名稱業(yè)環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備正5本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征；根據(jù)設(shè)備環(huán)境參數(shù)對(duì)電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；基21.一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1:獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特步驟S2:根據(jù)設(shè)備環(huán)境參數(shù)對(duì)電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；步驟S3:識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)步驟S4:基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型；基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)；步驟S5:對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)步驟S6:基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S1的具體步驟為：步驟S11:獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；步驟S12:對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，得到設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)；步驟S13:對(duì)設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度時(shí)頻分解，以得到電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)；步驟S14:對(duì)電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序波動(dòng)趨勢(shì)挖掘，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)；步驟S15:基于設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多采樣點(diǎn)負(fù)荷功率計(jì)算，構(gòu)建負(fù)荷功率曲步驟S16:對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行多層次離散分析，生成多層面負(fù)荷曲線特征。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S15的具體步驟為：基于電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)劃分滑動(dòng)時(shí)序窗口；對(duì)電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)進(jìn)行電壓頻率分量計(jì)算，得到電壓頻率分量值；對(duì)電壓頻率分量值進(jìn)行諧波變化分析，以得到電壓諧波變化數(shù)據(jù)；基于滑動(dòng)時(shí)序窗口對(duì)電壓諧波變化數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序波動(dòng)分析，以生成電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)；對(duì)電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)挖掘，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S16的具體步驟為：對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行采樣點(diǎn)偏差值預(yù)估，從而得到負(fù)荷采樣點(diǎn)偏差值序列；基于負(fù)荷采樣點(diǎn)偏差值序列對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行偏差校正處理，構(gòu)建偏差校正負(fù)荷功率曲線；3對(duì)偏差校正負(fù)荷功率曲線進(jìn)行曲線輪廓形態(tài)分析，提取曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)；對(duì)偏差校正負(fù)荷功率曲線進(jìn)行多層次離散分解，得到負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)；基于曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)對(duì)負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)進(jìn)行瞬變負(fù)荷表征學(xué)習(xí)，生成多層面負(fù)荷曲線特征向量。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S2的具體步驟為：步驟S21:對(duì)設(shè)備環(huán)境參數(shù)進(jìn)行卷積結(jié)構(gòu)化處理，生成環(huán)境卷積多層表征；步驟S22:對(duì)環(huán)境卷積多層表征進(jìn)行迭代滑動(dòng)卷積計(jì)算，以生成多張環(huán)境局部特征圖；步驟S23:對(duì)多張環(huán)境局部特征圖進(jìn)行全局最大池化采樣，以構(gòu)建全局環(huán)境特征圖譜；步驟S24:基于電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)對(duì)多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行負(fù)荷分布特征分析，以生成負(fù)荷分布特征數(shù)據(jù)；步驟S25:根據(jù)全局環(huán)境特征圖譜對(duì)負(fù)荷分布特征數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S3的具體步驟為：步驟S31:識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；步驟S32:基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，從而得到多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元；步驟S33:對(duì)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行空間布局分析，以生成設(shè)備節(jié)點(diǎn)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)；步驟S34:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行拓?fù)潢P(guān)聯(lián)分析，以識(shí)別電網(wǎng)單元拓?fù)潢P(guān)系；步驟S35:基于電網(wǎng)單元拓?fù)潢P(guān)系對(duì)設(shè)備節(jié)點(diǎn)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域拓?fù)渲貥?gòu)，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S4的具體步驟為：步驟S41:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行單元類型分組，生成精準(zhǔn)單元類型；步驟S42:基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行區(qū)域劃分，生成多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)；步驟S43:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S5的具體步驟為：步驟S51:對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)演化，提取每一個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)；步驟S52:對(duì)每一個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；步驟S53:對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期預(yù)測(cè)誤差計(jì)算，以得到負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)步驟S54:基于負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)49.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟S6的具體步驟為：步驟S61:基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)進(jìn)行局部協(xié)同交互分析，以生成單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)；步驟S62:根據(jù)單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)調(diào)步驟S63:對(duì)協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。10.一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，包括：電壓特征模塊，用于獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征；非線性關(guān)聯(lián)模塊，用于根據(jù)設(shè)備環(huán)境參數(shù)對(duì)電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；聚類劃分模塊，用于識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；單元微區(qū)模塊，用于基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型；基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)；負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊，用于對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)；全局預(yù)測(cè)模塊，用于基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。5技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]隨著電力系統(tǒng)智能化的不斷發(fā)展，電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)已成為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，精準(zhǔn)掌握電網(wǎng)各區(qū)域的負(fù)荷特征對(duì)提高電網(wǎng)調(diào)度效率、優(yōu)化資源配置具有重要意義，但是，電網(wǎng)負(fù)荷受多種因素影響，呈現(xiàn)出高度的時(shí)空相關(guān)性和非線性特點(diǎn)，給負(fù)荷預(yù)測(cè)帶來了巨大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，如時(shí)間序列分析、統(tǒng)計(jì)回歸等，難以有效捕捉電網(wǎng)負(fù)荷的復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性，往往存在著負(fù)荷預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，實(shí)時(shí)性不高的問題，因此，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，需要一種更加智能化的電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。發(fā)明內(nèi)容[0003]本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：[0005]步驟S1:獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征；[0006]步驟S2:根據(jù)設(shè)備環(huán)境參數(shù)對(duì)電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；[0007]步驟S3:識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；[0008]步驟S4:基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型；基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)；[0009]步驟S5:對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)；[0010]步驟S6:基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。[0011]本發(fā)明通過獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)和設(shè)備環(huán)境參數(shù)，獲得關(guān)鍵的數(shù)據(jù)來分析電網(wǎng)的負(fù)荷情況和設(shè)備運(yùn)行狀況，動(dòng)態(tài)電壓特征提取和生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)幫助了解電網(wǎng)的穩(wěn)定性和電壓質(zhì)量情況，生成多層面負(fù)荷曲線特征提供詳細(xì)的負(fù)荷信息，包括負(fù)荷的時(shí)間變化模式和不同層面(如小時(shí)、天、周)的負(fù)荷曲線，非線性關(guān)聯(lián)分析揭6示電壓波動(dòng)和負(fù)荷之間的復(fù)雜關(guān)系，幫助理解負(fù)荷與環(huán)境參數(shù)之間的相互作用，生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)提供更全面、更準(zhǔn)確的負(fù)荷和環(huán)境之間的關(guān)系模式，后續(xù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化分析，通過識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備和得到設(shè)備節(jié)點(diǎn)，建立電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，了解各個(gè)設(shè)備之間的連接和關(guān)系，利用負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，將電網(wǎng)區(qū)域劃分為具有相似負(fù)荷特征的單元，形成電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)，電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)提供了對(duì)電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)化表示，后續(xù)的負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)，基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行更細(xì)粒度的劃分和分類，將相似的單元?dú)w類到同一類型中，后續(xù)的負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)，差異化負(fù)荷分析揭示不同精準(zhǔn)單元類型之間的負(fù)荷差異和特點(diǎn)，為每個(gè)單元微區(qū)生成具體的負(fù)荷數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)負(fù)荷的變化趨勢(shì)，為電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)和規(guī)劃提供重要參考，單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的修正和校正，提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化綜合考慮歷史數(shù)據(jù)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和修正校正等多個(gè)因素，提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷進(jìn)行更全面、更精確的預(yù)測(cè)，為電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)和調(diào)度提供決策依據(jù)，優(yōu)化電網(wǎng)的負(fù)荷分配和資源調(diào)配。[0013]步驟S11:獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；[0014]步驟S12:對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，得到設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)；[0015]步驟S13:對(duì)設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度時(shí)頻分解，以得到電壓時(shí)頻特征數(shù)[0016]步驟S14:對(duì)電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序波動(dòng)趨勢(shì)挖掘，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)[0017]步驟S15:基于設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多采樣點(diǎn)負(fù)荷功率計(jì)算，構(gòu)建負(fù)荷功率[0018]步驟S16:對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行多層次離散分析，生成多層面負(fù)荷曲線特征。[0019]本發(fā)明通過獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)和設(shè)備環(huán)境參數(shù)，獲得關(guān)鍵的數(shù)據(jù)來分析電網(wǎng)的負(fù)荷情況和設(shè)備運(yùn)行狀況，運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)包括電流、電壓、功率因數(shù)等設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，幫助了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和性能，設(shè)備環(huán)境參數(shù)包括溫度、濕度、風(fēng)速等環(huán)境條件的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分析設(shè)備運(yùn)行與環(huán)境之間的關(guān)系，動(dòng)態(tài)電壓特征提取從設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)中提取出與電壓相關(guān)的特征信息，如電壓幅值、頻率等，設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)提供了更詳細(xì)、更全面的電壓信息，分析電網(wǎng)的穩(wěn)定性和電壓質(zhì)量情況，多尺度時(shí)頻分解將設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)分解成不同尺度和頻率的成分，揭示電壓信號(hào)中的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)提供了電壓信號(hào)在不同時(shí)間尺度和頻率上的變化信息，分析電壓波動(dòng)的規(guī)律和特征，時(shí)序波動(dòng)趨勢(shì)挖掘分析電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)中的波動(dòng)變化趨勢(shì)，包括短期和長(zhǎng)期的波動(dòng)模式，電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)提供了電壓波動(dòng)的趨勢(shì)性信息，了解電網(wǎng)的穩(wěn)定性和電壓質(zhì)量情況，多采樣點(diǎn)負(fù)荷功率計(jì)算根據(jù)設(shè)備的電壓特征數(shù)據(jù)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的負(fù)荷功率，得到負(fù)荷隨時(shí)間變化的曲線，構(gòu)建的負(fù)荷功率曲線提供了負(fù)荷的詳細(xì)信息，包括負(fù)荷的時(shí)間變化模式和不同采樣點(diǎn)的負(fù)荷功率值，多層次離散分析對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行分層和離散，揭示7負(fù)荷的不同模式和特征，生成的多層面負(fù)荷曲線特征提供了負(fù)荷在不同時(shí)間層面上的變化[0021]基于電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)劃分滑動(dòng)時(shí)序窗口；[0022]對(duì)電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)進(jìn)行電壓頻率分量計(jì)算，得到電壓頻率分量值；[0023]對(duì)電壓頻率分量值進(jìn)行諧波變化分析，以得到電壓諧波變化數(shù)據(jù)；[0024]基于滑動(dòng)時(shí)序窗口對(duì)電壓諧波變化數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序波動(dòng)分析，以生成電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)；[0025]對(duì)電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)挖掘，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)。[0026]本發(fā)明通過劃分滑動(dòng)時(shí)序窗口，將電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)按時(shí)間序列進(jìn)行分段，形成窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)集合，滑動(dòng)時(shí)序窗口能夠提供更詳細(xì)的時(shí)間序列信息，對(duì)電網(wǎng)負(fù)荷和設(shè)備運(yùn)行的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析，電壓頻率分量計(jì)算從電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)中提取出不同頻率分量的信息，如基波、諧波等，電壓頻率分量值提供了電壓信號(hào)中不同頻率成分的幅值、相位等特征，分析電壓質(zhì)量和穩(wěn)定性，諧波變化分析對(duì)電壓頻率分量值中的諧波成分進(jìn)行提取和分析，揭示電壓諧波的變化情況，電壓諧波變化數(shù)據(jù)提供了電壓信號(hào)中諧波成分的幅值、相位等信息，評(píng)估電網(wǎng)負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)的諧波影響程度，時(shí)序波動(dòng)分析對(duì)電壓諧波變化數(shù)據(jù)在滑動(dòng)時(shí)序窗口內(nèi)進(jìn)行波動(dòng)分析，揭示電壓諧波的時(shí)序波動(dòng)特征，電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)提供了電壓諧波在不同時(shí)間窗口內(nèi)的波動(dòng)情況，了解電壓諧波的時(shí)域特征，趨勢(shì)挖掘?qū)﹄妷褐C波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)性變化進(jìn)行分析，如上升、下降、平穩(wěn)等趨勢(shì)，電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)提供了電壓諧波時(shí)序波動(dòng)的趨勢(shì)性信息，判斷電網(wǎng)負(fù)荷的變化趨勢(shì)和評(píng)估電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的可靠性。[0028]對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行采樣點(diǎn)偏差值預(yù)估，從而得到負(fù)荷采樣點(diǎn)偏差值序列；[0029]基于負(fù)荷采樣點(diǎn)偏差值序列對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行偏差校正處理，構(gòu)建偏差校正負(fù)荷功率曲線；[0030]對(duì)偏差校正負(fù)荷功率曲線進(jìn)行曲線輪廓形態(tài)分析，提取曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)；[0031]對(duì)偏差校正負(fù)荷功率曲線進(jìn)行多層次離散分解，得到負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)；[0032]基于曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)對(duì)負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)進(jìn)行瞬變負(fù)荷表征學(xué)習(xí)，生成多層面負(fù)荷曲線特征向量。[0033]本發(fā)明通過對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行采樣點(diǎn)偏差值預(yù)估，估計(jì)每個(gè)采樣點(diǎn)與真實(shí)負(fù)荷功率之間的偏差，負(fù)荷采樣點(diǎn)偏差值序列提供了每個(gè)采樣點(diǎn)的偏差信息，理解負(fù)荷功率曲線的準(zhǔn)確度和精度，通過對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行偏差校正處理，校正采樣點(diǎn)偏差，提高負(fù)荷功率曲線的準(zhǔn)確性和可靠性，偏差校正負(fù)荷功率曲線提供了經(jīng)過校正處理后的負(fù)荷功率數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析和預(yù)測(cè)提供更可靠的輸入，曲線輪廓形態(tài)分析對(duì)偏差校正負(fù)荷功率曲線的形狀和特征進(jìn)行提取和分析，曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)提供了曲線的形狀、振幅、斜率等信息，描述負(fù)荷功率曲線的整體特征和變化趨勢(shì)，多層次離散分解將偏差校正負(fù)荷功率曲線分解為不同層次的離散特征點(diǎn)，提取不同頻率成分的信息，負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)提供了不同頻率成分的幅值、相位等信息，揭示負(fù)荷功率曲線的頻域特征，瞬變負(fù)荷表征學(xué)習(xí)利用曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)對(duì)負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)進(jìn)行表征和學(xué)習(xí)，提取更高層次的負(fù)荷曲線特8[0036]步驟S22:對(duì)環(huán)境卷積多[0038]步驟S24:基于電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)對(duì)多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行負(fù)荷分布特征據(jù)與全局環(huán)境特征圖譜之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)提供了負(fù)[0043]步驟S32:基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)9不同精準(zhǔn)單元的依賴關(guān)系和傳遞規(guī)律，為負(fù)荷預(yù)測(cè)提供更準(zhǔn)確的上下文信息，通過區(qū)域拓?fù)渲貥?gòu)，根據(jù)電網(wǎng)單元拓?fù)潢P(guān)系重新構(gòu)建設(shè)備節(jié)點(diǎn)的空間布局，電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)將設(shè)備節(jié)點(diǎn)和其相鄰節(jié)點(diǎn)連接起來，形成一個(gè)描述電網(wǎng)單元內(nèi)部和相互之間負(fù)荷特征關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)提供更全面的信息。[0049]步驟S41:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行單元類型分組，生成精準(zhǔn)單元類型；[0050]步驟S42:基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行區(qū)域劃分，生成多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)；[0051]步驟S43:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)。[0052]本發(fā)明通過對(duì)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行單元類型分組，將相似的單元?dú)w類到同一類型，從而簡(jiǎn)化后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)過程，精準(zhǔn)單元類型提供了對(duì)電網(wǎng)單元的高層次概括，理解和管理不同類型單元的負(fù)荷行為和特征，通過基于精準(zhǔn)單元類型進(jìn)行區(qū)域劃分，將電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)微區(qū)，使得每個(gè)微區(qū)內(nèi)的單元具有相似的負(fù)荷特征和行為，電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)的劃分更細(xì)致地捕捉不同區(qū)域內(nèi)的負(fù)荷差異，提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和精確性，通過對(duì)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，深入研究每個(gè)微區(qū)內(nèi)負(fù)荷的特點(diǎn)和變化趨勢(shì)，每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)的生成提供了對(duì)微區(qū)內(nèi)負(fù)荷信息的詳細(xì)描述，為進(jìn)一步的負(fù)荷預(yù)測(cè)和管理提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。[0054]步驟S51:對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)演化，提取每一個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)；[0055]步驟S52:對(duì)每一個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；[0056]步驟S53:對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期預(yù)測(cè)誤差計(jì)算，以得到負(fù)荷趨勢(shì)[0057]步驟S54:基于負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)。[0058]本發(fā)明通過時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)分析揭示單元微區(qū)負(fù)荷的周期性、趨勢(shì)性和季節(jié)性變化，提取每個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)理解負(fù)荷的長(zhǎng)期變化模式和周期性規(guī)律，負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)利用歷史負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)來推斷未來負(fù)荷的變化趨勢(shì)，得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)荷在未來時(shí)間段內(nèi)的變化趨勢(shì)，周期預(yù)測(cè)誤差計(jì)算評(píng)估負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)誤差提供了對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)值之間的差異量化，了解預(yù)測(cè)的可信度，基于負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行前向校正預(yù)測(cè)改善負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)提供了對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的修正，使其更貼近實(shí)際觀測(cè)值。[0060]步驟S61:基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)進(jìn)行局部協(xié)同交互分析，以生成單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)；[0061]步驟S62:根據(jù)單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)調(diào)整，以得到協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；[0062]步驟S63:對(duì)協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。[0063]本發(fā)明通過局部協(xié)同交互分析探索不同單元微區(qū)之間的相互影響和關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)捕捉微區(qū)之間的協(xié)同效應(yīng)和相互作用，提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)調(diào)整根據(jù)單元微區(qū)的協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)來優(yōu)化電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)的連接關(guān)系，協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)反映了微區(qū)之間的協(xié)同效應(yīng)，更準(zhǔn)確地描述負(fù)荷特征的傳播和影響關(guān)系，全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化利用協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)來提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型基于協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)，能夠綜合考慮微區(qū)之間的協(xié)同效應(yīng)和相互作用，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。[0064]在本說明書中，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，包括：[0065]電壓特征模塊，用于獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，并進(jìn)行離散分析，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征；[0066]非線性關(guān)聯(lián)模塊，用于根據(jù)設(shè)備環(huán)境參數(shù)對(duì)電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；[0067]聚類劃分模塊，用于識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；[0068]單元微區(qū)模塊，用于基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型；基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)；[0069]負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)模塊，用于對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)；[0070]全局預(yù)測(cè)模塊，用于基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。[0071]本發(fā)明通過獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)，獲取與電壓相關(guān)的數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)電壓特征提取能夠分析電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備的電壓波動(dòng)情況，并進(jìn)行離散分析，生成的電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)提供了電壓變化的趨勢(shì)信息，可用于后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)，多層面負(fù)荷曲線特征能夠描述電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備在不同時(shí)間尺度上的負(fù)荷情況，利用設(shè)備環(huán)境參數(shù)與電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，揭示它們之間的復(fù)雜關(guān)系，生成的負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)提供了更深入的理解電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備負(fù)荷與環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備并得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)，利用負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類劃分，能夠?qū)㈦娋W(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備劃分成不同的精準(zhǔn)單元，形成電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)，電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)提供了電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備之間的連接關(guān)系，后續(xù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和分析，根據(jù)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元，生成精準(zhǔn)單元類型，用于區(qū)分不同的單元微區(qū)，基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，生成每個(gè)單元微區(qū)的負(fù)荷數(shù)據(jù)，單元微區(qū)的負(fù)荷數(shù)據(jù)提供了對(duì)不同微區(qū)負(fù)荷特征的詳細(xì)了解，為后續(xù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化提供基礎(chǔ)，對(duì)每個(gè)11單元微區(qū)的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)提供了對(duì)未來負(fù)荷變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，制定相應(yīng)的調(diào)控策略，進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，利用預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)負(fù)荷趨勢(shì)進(jìn)行校正，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，綜合考慮不同微區(qū)之間的相互影響和協(xié)同效應(yīng)，單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型能夠提供對(duì)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷的整體預(yù)測(cè)，支持電網(wǎng)負(fù)荷調(diào)度和優(yōu)化決策。附圖說明[0073]圖2為步驟S1的詳細(xì)實(shí)施步驟流程示意圖；[0074]圖3為步驟S2的詳細(xì)實(shí)施步驟流程示意圖；[0075]圖4為步驟S3的詳細(xì)實(shí)施步驟流程示意圖。具體實(shí)施方式[0076]應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[0077]本申請(qǐng)實(shí)例提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。所述基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的執(zhí)行主體包括但不限于搭載該系統(tǒng)的：機(jī)械設(shè)備、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)、云服務(wù)器節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)上傳設(shè)備等可看作本申請(qǐng)的通用計(jì)算節(jié)點(diǎn)，所述數(shù)據(jù)處理平臺(tái)包括但不限于：音頻圖像管理系統(tǒng)、信息管理系統(tǒng)、云端數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)至少一種。[0078]請(qǐng)參閱圖1至圖4,本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：[0079]步驟S1:獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線[0080]步驟S2:根據(jù)設(shè)備環(huán)境參數(shù)對(duì)電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；[0081]步驟S3:識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；[0082]步驟S4:基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型；基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)；[0083]步驟S5:對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)；[0084]步驟S6:基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。[0085]本發(fā)明通過獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)和設(shè)備環(huán)境參數(shù)，獲得關(guān)鍵的數(shù)據(jù)來分析電網(wǎng)的負(fù)荷情況和設(shè)備運(yùn)行狀況，動(dòng)態(tài)電壓特征提取和生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)幫助了解電網(wǎng)的穩(wěn)定性和電壓質(zhì)量情況，生成多層面負(fù)荷曲線特征提供詳細(xì)的負(fù)荷信息，包括負(fù)荷的時(shí)間變化模式和不同層面(如小時(shí)、天、周)的負(fù)荷曲線，非線性關(guān)聯(lián)分析揭示電壓波動(dòng)和負(fù)荷之間的復(fù)雜關(guān)系，幫助理解負(fù)荷與環(huán)境參數(shù)之間的相互作用，生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)提供更全面、更準(zhǔn)確的負(fù)荷和環(huán)境之間的關(guān)系模式，后續(xù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化分析，通過識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備和得到設(shè)備節(jié)點(diǎn)，建立電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，了解各個(gè)設(shè)備之間的連接和關(guān)系，利用負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，將電網(wǎng)區(qū)域劃分為具有相似負(fù)荷特征的單元，形成電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)，電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)提供了對(duì)電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)化表示，后續(xù)的負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)，基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行更細(xì)粒度的劃分和分類，將相似的單元?dú)w類到同一類型中，后續(xù)的負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)，差異化負(fù)荷分析揭示不同精準(zhǔn)單元類型之間的負(fù)荷差異和特點(diǎn)，為每個(gè)單元微區(qū)生成具體的負(fù)荷數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)負(fù)荷的變化趨勢(shì)，為電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)和規(guī)劃提供重要參考，單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的修正和校正，提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化綜合考慮歷史數(shù)據(jù)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和修正校正等多個(gè)因素，提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型對(duì)電網(wǎng)的負(fù)荷進(jìn)行更全面、更精確的預(yù)測(cè)，為電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)和調(diào)度提供決策依據(jù)，優(yōu)化電網(wǎng)的負(fù)荷分配和資源調(diào)配。[0086]本發(fā)明實(shí)施例中，參閱圖1,為本發(fā)明一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的步驟流程示意圖，在本實(shí)例中，所述基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的[0087]步驟S1:獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線[0088]本實(shí)施例中，通過監(jiān)測(cè)電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)的用電設(shè)備，獲取各個(gè)設(shè)備的運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)，例解設(shè)備所處的環(huán)境條件，基于獲取的用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)，對(duì)電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)的電壓進(jìn)行動(dòng)情況，通過對(duì)電壓的動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行分析，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)，這些特征數(shù)據(jù)能夠展示電壓在不同時(shí)間段內(nèi)的波動(dòng)情況，揭示電網(wǎng)區(qū)域的電壓穩(wěn)定性和波動(dòng)趨勢(shì)，基于用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)，生成多層面負(fù)荷曲線特征，這些特征數(shù)據(jù)能夠描述電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)用電設(shè)備[0089]步驟S2:根據(jù)設(shè)備環(huán)境參數(shù)對(duì)電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；[0090]本實(shí)施例中，將電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)和多層面負(fù)荷曲線特征數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的設(shè)備環(huán)境參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，確保數(shù)據(jù)對(duì)齊，即每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的電壓特征數(shù)據(jù)、負(fù)荷曲線特征數(shù)據(jù)和設(shè)備環(huán)境參數(shù)具有相同的時(shí)間戳，對(duì)設(shè)備環(huán)境參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶卣鬓D(zhuǎn)換，以便與電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)和負(fù)荷曲線特征數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，包括對(duì)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化或其他數(shù)學(xué)變換，以確保它們與其他特征數(shù)據(jù)具有相似的數(shù)據(jù)范圍和分布，使用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)、負(fù)荷曲線特征數(shù)據(jù)和設(shè)備環(huán)境參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，這些方法揭示電壓、負(fù)荷和環(huán)境之間的非線性關(guān)系以及它們之間的潛在模式和規(guī)律，基于非線性關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果，生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是關(guān)聯(lián)系數(shù)、關(guān)聯(lián)矩陣、關(guān)聯(lián)規(guī)則或其他形式的數(shù)據(jù)，用于描述負(fù)荷與環(huán)境之間的深層非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系。[0091]步驟S3:識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；[0092]本實(shí)施例中，通過安裝在電網(wǎng)中的各類傳感設(shè)備，收集電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)不同類型用電設(shè)備的實(shí)時(shí)用電數(shù)據(jù)，包括功率、電流、電壓等多維特征數(shù)據(jù)，將這些用電設(shè)備的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分析，識(shí)別出電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)各個(gè)具體的用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)，這為后續(xù)的設(shè)備聚類和特征網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)識(shí)別出的用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行深入分析，不僅考慮設(shè)備自身的用電特征，還結(jié)合環(huán)境因素如溫度、濕度、天氣等對(duì)用電需求的影響，通過挖掘負(fù)荷與環(huán)境之間的復(fù)雜非線性關(guān)聯(lián)規(guī)律，將具有相似用電特征和環(huán)境響應(yīng)的設(shè)備節(jié)點(diǎn)精準(zhǔn)地劃分為不同的聚類單元，這種基于深層關(guān)聯(lián)分析的聚類方法，能夠更好地反映電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)實(shí)際的用電需求特征，為后續(xù)的負(fù)荷管理提供更精準(zhǔn)的依據(jù)，將上述聚類得到的電網(wǎng)單元節(jié)點(diǎn)，轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)。在網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)電網(wǎng)單元，節(jié)點(diǎn)間的連線反映了這些單元之間的相關(guān)性，權(quán)重則表示相關(guān)強(qiáng)度。[0093]步驟S4:基于多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元生成精準(zhǔn)單元類型；基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)；[0094]本實(shí)施例中，分析多個(gè)相似電網(wǎng)區(qū)域中各單元的負(fù)荷特征。采用聚類算法，將具有相似負(fù)荷特征的電網(wǎng)單元進(jìn)行分類，生成通用的精準(zhǔn)單元類型，這些類型概括反映不同電網(wǎng)區(qū)域的典型用電模式。通過整合多個(gè)電網(wǎng)區(qū)域的數(shù)據(jù)，能夠得到更加全面和準(zhǔn)確的精準(zhǔn)單元類型，為后續(xù)的負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)奠定基礎(chǔ)。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)單元節(jié)點(diǎn)，分析其負(fù)荷特征與各精準(zhǔn)單元類型之間的相似程度，確定該單元所屬的精準(zhǔn)單元類型?；诰珳?zhǔn)單元類型的特征，對(duì)該單元的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化分析，生成更加精準(zhǔn)的微區(qū)域負(fù)荷數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映出該單元在不同時(shí)間、不同環(huán)境條件下的具體用電需求。將每個(gè)電網(wǎng)單元的差異化微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)，整合成為完整的電網(wǎng)區(qū)域負(fù)荷數(shù)據(jù)集，這些生成的微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)，不僅反映了電網(wǎng)內(nèi)部各用電單元的特點(diǎn)，還結(jié)合了環(huán)境等外部因素的影響。相比于傳統(tǒng)的整體性負(fù)荷預(yù)測(cè)，這種基于精準(zhǔn)單元類型的差異化負(fù)荷分析方法，能夠?yàn)殡娋W(wǎng)調(diào)度和優(yōu)化決策提供更加細(xì)致和可靠的數(shù)據(jù)支撐。[0095]步驟S5:對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)；[0096]本實(shí)施例中，采用時(shí)間序列分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，通過分析歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，如周期性、季節(jié)性等，建立適合該微區(qū)負(fù)荷特征的預(yù)測(cè)模型，利用該模型對(duì)未來一定時(shí)間段內(nèi)(如1天、1周、1月等)的微區(qū)負(fù)荷進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，得到每個(gè)單元微區(qū)的負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，在單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮環(huán)境因素對(duì)電網(wǎng)負(fù)校正，通過建立負(fù)荷與環(huán)境因素之間的關(guān)聯(lián)模型，對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正和優(yōu)化，得到更加準(zhǔn)確的單元微區(qū)前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)，對(duì)上述兩個(gè)步驟得到的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估其預(yù)測(cè)精度和可靠性，通過實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的偏差分析，持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。[0097]步驟S6:基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。[0098]本實(shí)施例中，對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，將每個(gè)單元的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)融入到網(wǎng)絡(luò)模型中，分析單元間的負(fù)荷相關(guān)性和傳播機(jī)制，通過網(wǎng)絡(luò)建模和仿真，預(yù)測(cè)整個(gè)電網(wǎng)區(qū)域在未來一定時(shí)間內(nèi)的負(fù)荷變化趨勢(shì)，這種全局預(yù)測(cè)更好地反映電網(wǎng)內(nèi)部各單元之間的相互影響，將全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，針對(duì)預(yù)測(cè)誤差，利用反饋機(jī)制對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型和預(yù)測(cè)算法進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和校正，通過多次迭代優(yōu)化，最終構(gòu)建出一個(gè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電網(wǎng)單元微區(qū)全局負(fù)荷變化的預(yù)測(cè)模型，將優(yōu)化校正后的全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)中，對(duì)各單元微區(qū)負(fù)荷進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果不僅反映了單元內(nèi)部的負(fù)荷特征，還考慮了電網(wǎng)整體的負(fù)荷相關(guān)性和傳播機(jī)制，這種全局動(dòng)態(tài)的負(fù)荷預(yù)測(cè)，能夠?yàn)殡娋W(wǎng)調(diào)度、能源管理、需求響應(yīng)等提供更加準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)[0099]本實(shí)施例中，參閱圖2,為步驟S1的詳細(xì)實(shí)施步驟流程示意圖，本實(shí)施例中，所述步驟S1的詳細(xì)實(shí)施步驟包括：[0100]步驟S11:獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；[0101]步驟S12:對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，得到設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)；[0102]步驟S13:對(duì)設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度時(shí)頻分解，以得到電壓時(shí)頻特征數(shù)[0103]步驟S14:對(duì)電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序波動(dòng)趨勢(shì)挖掘，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)[0104]步驟S15:基于設(shè)備動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多采樣點(diǎn)負(fù)荷功率計(jì)算，構(gòu)建負(fù)荷功率[0105]步驟S16:對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行多層次離散分析，生成多層面負(fù)荷曲線特征。[0106]本實(shí)施例中，通過安裝多個(gè)傳感器設(shè)備，實(shí)時(shí)獲取電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)用電設(shè)備的運(yùn)行狀等，構(gòu)建設(shè)備運(yùn)行的環(huán)境大數(shù)據(jù)，將上述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通過通信網(wǎng)絡(luò)傳輸至集中管控平臺(tái)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和特征提取提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，利用采集到的設(shè)備電壓數(shù)據(jù)，應(yīng)用時(shí)間序列分析、傅里葉變換等方法，提取出設(shè)備運(yùn)行電壓的動(dòng)態(tài)特征，分析電壓波形的變化規(guī)律，識(shí)別出電壓的周期性、突變、波動(dòng)等特征參數(shù)，將這些電壓動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，為后續(xù)的時(shí)頻特征分析提供依據(jù)，利用小波變換、Hilbert-Huang變換等時(shí)頻分析方法，對(duì)上述動(dòng)態(tài)電壓特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度時(shí)頻分解，通過時(shí)頻域分析，提取出電壓波動(dòng)在不同頻段的特征參數(shù)，如功率譜密度、能量分布等，構(gòu)建設(shè)備運(yùn)行電壓的時(shí)頻特征數(shù)據(jù)庫(kù)，為負(fù)荷特征分析提供依據(jù)，分析電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，識(shí)別出電壓波動(dòng)的周期性、季節(jié)性等規(guī)律性特征，利用時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，預(yù)測(cè)未來一定時(shí)間內(nèi)電壓波動(dòng)的發(fā)展趨勢(shì)，生成電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)設(shè)備電壓波動(dòng)的時(shí)序特征數(shù)據(jù)，為異常預(yù)警提供依據(jù)，利用采集的設(shè)備電壓、電流數(shù)據(jù)，結(jié)合功率計(jì)算公式，計(jì)算得到設(shè)備的瞬時(shí)功率，通過多點(diǎn)采樣，構(gòu)建設(shè)備全天周期的負(fù)荷功率曲線，反映負(fù)荷用電的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，提取負(fù)荷功率曲線的特征參數(shù)，為下一步的負(fù)荷特征分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，將負(fù)荷功率曲線分解為多個(gè)層次，如日、周、月等不同時(shí)間尺度的負(fù)荷特征，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、信號(hào)處理等方法，分析不同時(shí)間尺度下負(fù)荷曲線的波動(dòng)特征、峰谷特征等，生成多層面的負(fù)荷曲線特征數(shù)據(jù)，為綜合評(píng)估設(shè)備負(fù)荷特性提供依據(jù)。[0107]本實(shí)施例中，步驟S15的具體步驟為：[0108]基于電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)劃分滑動(dòng)時(shí)序窗口；[0109]對(duì)電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)進(jìn)行電壓頻率分量計(jì)算，得到電壓頻率分量值；[0110]對(duì)電壓頻率分量值進(jìn)行諧波變化分析，以得到電壓諧波變化數(shù)據(jù)；[0111]基于滑動(dòng)時(shí)序窗口對(duì)電壓諧波變化數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序波動(dòng)分析，以生成電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)；[0112]對(duì)電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)挖掘，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)。[0113]本實(shí)施例中，根據(jù)獲取的電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)，包括電壓、電流等數(shù)據(jù)，將監(jiān)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為滑動(dòng)的時(shí)間窗口，比如每個(gè)窗口包含1小時(shí)的數(shù)據(jù)，相鄰窗口之間存在一定的重疊，如30分鐘，以保證時(shí)序特征的連續(xù)性，這樣獲得多個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的設(shè)備運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)序列，為后續(xù)的時(shí)序分析提供基礎(chǔ)，利用前面得到的電壓時(shí)頻特征數(shù)據(jù)，通過傅里葉變換或小波變換等方法，分解出電壓信號(hào)的頻率分量，計(jì)算出各個(gè)頻率分量所對(duì)應(yīng)的幅值和相位信息，形成電壓頻率分量值，這些電壓頻率分量值反映了電壓信號(hào)在不同頻率下的特征，分析電壓頻率分量值在時(shí)間序列上的變化特征，識(shí)別出電壓信號(hào)的諧波成分，利用時(shí)間序列分析、功率譜密度分析等方法，量化電壓諧波的幅值、相位、頻率等參數(shù)，生成電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)設(shè)備電壓諧波變化的數(shù)據(jù)序列，為后續(xù)的時(shí)序分析提供依據(jù)，應(yīng)用時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，對(duì)電壓諧波時(shí)序波動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)挖掘，識(shí)別出電壓諧波波動(dòng)的周期性、季節(jié)性等規(guī)律性特征，建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一定時(shí)間內(nèi)電壓諧波波動(dòng)的發(fā)展趨勢(shì)，為電網(wǎng)運(yùn)維提供決策支持，將上述分析結(jié)果整合為電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)，為綜合評(píng)估電網(wǎng)運(yùn)行狀況提供依據(jù)。[0114]本實(shí)施例中，對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行采樣點(diǎn)偏差值預(yù)估，從而得到負(fù)荷采樣點(diǎn)偏差值序列；[0115]基于負(fù)荷采樣點(diǎn)偏差值序列對(duì)負(fù)荷功率曲線進(jìn)行偏差校正處理，構(gòu)建偏差校正負(fù)荷功率曲線；[0116]對(duì)偏差校正負(fù)荷功率曲線進(jìn)行曲線輪廓形態(tài)分析，提取曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)；[0117]對(duì)偏差校正負(fù)荷功率曲線進(jìn)行多層次離散分解，得到負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)；[0118]基于曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)對(duì)負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)進(jìn)行瞬變負(fù)荷表征學(xué)習(xí)，生成多層面負(fù)荷曲線特征向量。[0119]本實(shí)施例中，獲取負(fù)荷采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，包括時(shí)間戳和功率值等信息，計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)值與理論值之間的偏差，形成偏差值序列，利用統(tǒng)計(jì)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，建立負(fù)荷功率曲線與偏差值之間的關(guān)聯(lián)模型，基于該模型，對(duì)原始負(fù)荷功率曲線進(jìn)行偏差校正，得到偏差校正后的負(fù)荷功率曲線，分析偏差校正后的負(fù)荷功率曲線，提取其幾何形態(tài)線的幾何特征，將這些幾何特征聚合成曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)，為后續(xù)的瞬變負(fù)荷表征建模提供基礎(chǔ)，采用小波分解、傅里葉變換等方法，將偏差校正后的負(fù)荷功率曲線進(jìn)行多尺度點(diǎn)，這些離散特征點(diǎn)反映了負(fù)荷功率變化過程中的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折信息，利用前述獲得的曲線輪廓形態(tài)特征數(shù)據(jù)，訓(xùn)練負(fù)荷瞬變特征的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將負(fù)荷功率離散特征點(diǎn)作為輸入，模型輸出負(fù)荷曲線的瞬變特征，如突變幅度、變化速率等，將這些特征指標(biāo)組合成負(fù)荷曲線的[0120]本實(shí)施例中，參閱圖3,為步驟S2的詳細(xì)實(shí)施步驟流程示意圖，本實(shí)施例中，所述步驟S2的詳細(xì)實(shí)施步驟包括：[0121]步驟S21:對(duì)設(shè)備環(huán)境參數(shù)進(jìn)行卷積結(jié)構(gòu)化處理，生成環(huán)境卷積多層表征；[0122]步驟S22:對(duì)環(huán)境卷積多層表征進(jìn)行迭代滑動(dòng)卷積計(jì)算，以生成多張環(huán)境局部特征[0123]步驟S23:對(duì)多張環(huán)境局部特征圖進(jìn)行全局最大池化采樣，以構(gòu)建全局環(huán)境特征圖[0124]步驟S24:基于電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)對(duì)多層面負(fù)荷曲線特征進(jìn)行負(fù)荷分布特征[0125]步驟S25:根據(jù)全局環(huán)境特征圖譜對(duì)負(fù)荷分布特征數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)分析，以生成負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。些環(huán)境參數(shù)組成一個(gè)多通道的輸入矩陣，利用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入矩陣進(jìn)行特征提取和抽象，生成環(huán)境參數(shù)的多層次表征，這些環(huán)境卷積多層表征能夠更好地捕捉環(huán)境參數(shù)之間的相互作用和隱含關(guān)系，將上述生成的環(huán)境卷積多層表征輸入到一個(gè)滑動(dòng)卷積模塊中，通過迭代的滑動(dòng)卷積計(jì)算，提取環(huán)境參數(shù)的局部特征，形成多張二維特征圖，這些環(huán)境局部特征圖更精細(xì)地反映不同環(huán)境條件下的局部特征變化，將前述生成的多張環(huán)境局部特征圖進(jìn)行全局最大池化采樣，通過這一操作，提取環(huán)境特征的整體分布特征，構(gòu)建全局環(huán)境特征圖譜，這樣的全局環(huán)境特征圖譜能夠更好地反映環(huán)境參數(shù)的整體變化規(guī)律，獲取電網(wǎng)測(cè)點(diǎn)的電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)，如電壓波動(dòng)幅度、頻率等，結(jié)合前述生成的多層面負(fù)荷曲線特征，分析負(fù)荷對(duì)電壓波動(dòng)的影響特征，提取這些負(fù)荷分布特征數(shù)據(jù)，為下一步的非線性關(guān)聯(lián)分析提供基礎(chǔ)，將全局環(huán)境特征圖譜與負(fù)荷分布特征數(shù)據(jù)輸入到非線性關(guān)聯(lián)分析模型中，利用深度學(xué)習(xí)等方法挖掘負(fù)荷特征與環(huán)境參數(shù)之間的非線性關(guān)聯(lián)規(guī)律，輸出這些負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，為負(fù)荷預(yù)測(cè)和異常診斷提供支撐。述步驟S3的詳細(xì)實(shí)施步驟包括：[0128]步驟S31:識(shí)別電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備，得到電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)；[0129]步驟S32:基于負(fù)荷-環(huán)境深層非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)單元聚類劃分，從而得到多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元；[0130]步驟S33:對(duì)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行空間布局分析，以生成設(shè)備節(jié)點(diǎn)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)；[0131]步驟S34:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行拓?fù)潢P(guān)聯(lián)分析，以識(shí)別電網(wǎng)單元拓?fù)潢P(guān)系；[0132]步驟S35:基于電網(wǎng)單元拓?fù)潢P(guān)系對(duì)設(shè)備節(jié)點(diǎn)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域拓?fù)渲貥?gòu)，構(gòu)建電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗和格式轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，根據(jù)設(shè)備的位置信息，將每個(gè)設(shè)備表示為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，并將節(jié)點(diǎn)與設(shè)備的屬性信息關(guān)聯(lián)起來，收集負(fù)荷數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，例如每個(gè)設(shè)備的功率消耗數(shù)據(jù)和環(huán)境溫度、濕度等數(shù)據(jù)，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和歸一化等處理步驟，使用適當(dāng)?shù)木垲愃惴?，例如KMeans聚類或DBSCAN聚類，對(duì)設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類劃分，聚類算法應(yīng)該考慮設(shè)備節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷和環(huán)境數(shù)據(jù)，并且能夠發(fā)現(xiàn)深層非線性關(guān)聯(lián)，根據(jù)聚類結(jié)果，將設(shè)備節(jié)點(diǎn)劃分為多個(gè)電網(wǎng)精確單元，分析每個(gè)精確單元中設(shè)備節(jié)點(diǎn)的位置信息，包括節(jié)點(diǎn)之間的距離、相對(duì)位置等，使用適當(dāng)?shù)目臻g布局分析方法，例如基于圖論的布局算法或優(yōu)化算法，對(duì)設(shè)備節(jié)點(diǎn)進(jìn)行空間布局分析，生成設(shè)備節(jié)點(diǎn)的空間布局?jǐn)?shù)據(jù)，可以是節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系、位置坐標(biāo)等表示，收集電網(wǎng)精確單元的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備節(jié)點(diǎn)和它們之間的連接關(guān)系，基于收集到的數(shù)據(jù)，構(gòu)建電網(wǎng)精確單元的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，例如使用圖論中的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示，使用拓?fù)浞治龇椒ǎ鐖D論算法或網(wǎng)絡(luò)分析算法，對(duì)電網(wǎng)精確單元之間的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行分析，識(shí)別電網(wǎng)單元之間的拓?fù)潢P(guān)系，例如節(jié)點(diǎn)之間的連接方式、依賴關(guān)系等，基于得到的精準(zhǔn)單元拓?fù)潢P(guān)系，與單元內(nèi)部的設(shè)備節(jié)點(diǎn)空間布局?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合，通過網(wǎng)絡(luò)建模等方法，構(gòu)建起描述電網(wǎng)單元負(fù)荷特征的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)代表設(shè)備節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系反映單元內(nèi)部和單元之間的拓?fù)潢P(guān)系，這個(gè)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)能夠更全面地刻畫電網(wǎng)的負(fù)荷特性。[0134]本實(shí)施例中，步驟S4包括以下步驟：[0135]步驟S41:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元進(jìn)行單元類型分組，生成精準(zhǔn)單元類型；[0136]步驟S42:基于精準(zhǔn)單元類型對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行區(qū)域劃分，生成多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)；[0137]步驟S43:對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)進(jìn)行差異化負(fù)荷分析，以生成每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)。些單元?jiǎng)澐殖刹煌念愋停@種分類基于用電設(shè)備的負(fù)荷特征、功能屬性等進(jìn)行，生成的精準(zhǔn)單元類型將作為后續(xù)電網(wǎng)微區(qū)劃分的依據(jù)，對(duì)整個(gè)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行細(xì)分和區(qū)域劃分，將具有相似負(fù)荷特征的相鄰精準(zhǔn)單元?jiǎng)澐值酵粋€(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)中，這種基于精準(zhǔn)單元類型的微區(qū)劃分，更好地反映電網(wǎng)的實(shí)際負(fù)荷分布特征，針對(duì)劃分得到的每個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)，收集和分析其內(nèi)部用電設(shè)備的負(fù)荷數(shù)據(jù)，結(jié)合環(huán)境因素等數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)微區(qū)的負(fù)荷特征進(jìn)行差異化分析，針對(duì)每個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)，對(duì)其負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行差異化生成反映每個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)負(fù)荷特征的詳細(xì)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和電網(wǎng)優(yōu)化提供依據(jù)。[0139]本實(shí)施例中，步驟S5包括以下步驟：[0140]步驟S51:對(duì)每個(gè)單元微區(qū)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)演化，提取每一個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)；[0141]步驟S52:對(duì)每一個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)，以得到單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；[0142]步驟S53:對(duì)單元微區(qū)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行周期預(yù)測(cè)誤差計(jì)算，以得到負(fù)荷趨勢(shì)[0143]步驟S54:基于負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行單元微區(qū)前向校正預(yù)測(cè)，以得到前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)。[0144]本實(shí)施例中，采用時(shí)間序列分析的方法提取其負(fù)荷變化的趨勢(shì)信息，包括季節(jié)性變化、周期性變化、整體上升或下降趨勢(shì)等特征，提取每個(gè)單元微區(qū)的具體時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)提供依據(jù)，利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，如ARIMA、指數(shù)平滑等方法，對(duì)每個(gè)單元微區(qū)的時(shí)序負(fù)荷趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到未來一定時(shí)間范圍內(nèi)每個(gè)單元微區(qū)的負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的負(fù)荷前向校正預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)，將預(yù)測(cè)的負(fù)荷趨勢(shì)數(shù)據(jù)與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算兩者之間的預(yù)測(cè)誤差，分析預(yù)測(cè)誤差的周期性特征，了解預(yù)測(cè)模型在不同時(shí)間周期內(nèi)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，得到反映預(yù)測(cè)誤差的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，為負(fù)荷前向校正預(yù)測(cè)提供參考，利用前述得到的預(yù)測(cè)誤差信息，對(duì)負(fù)荷趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行前向校正，通過調(diào)整預(yù)測(cè)模型參數(shù)或采用誤差修正策略，提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，生成經(jīng)過前向校正的單元微區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，為電網(wǎng)運(yùn)行管理提供更加可靠的依據(jù)。[0145]本實(shí)施例中，步驟S6包括以下步驟：[0146]步驟S61:基于前向預(yù)測(cè)校正數(shù)據(jù)對(duì)多個(gè)電網(wǎng)精準(zhǔn)單元微區(qū)進(jìn)行局部協(xié)同交互分析，以生成單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)；[0147]步驟S62:根據(jù)單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)對(duì)電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)調(diào)整，以得到協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)；[0148]步驟S63:對(duì)協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)優(yōu)化，從而構(gòu)建單元微區(qū)全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)作業(yè)。[0149]本實(shí)施例中，將到的各單元微區(qū)經(jīng)過前向校正的負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入，分析相鄰或相關(guān)的單元微區(qū)之間的負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，研究它們之間的相互影響和交互關(guān)系，使用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等方法，挖掘單元微區(qū)之間的協(xié)同預(yù)測(cè)模式和交互規(guī)律，最終生成描述單元微區(qū)之間協(xié)同預(yù)測(cè)交互的數(shù)據(jù)，為后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔{(diào)整提供依據(jù)，將單元微區(qū)協(xié)同預(yù)測(cè)交互數(shù)據(jù)，應(yīng)用到原有的電網(wǎng)單元負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)單元微區(qū)之間的相互影響和交互關(guān)系，對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，增加、刪除或修改網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和連接，使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠軌蚋玫胤从硢卧^(qū)之間的協(xié)同預(yù)測(cè)關(guān)系，得到一個(gè)更加貼近實(shí)際的協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)，利用優(yōu)化的協(xié)同預(yù)測(cè)負(fù)荷特征網(wǎng)絡(luò)，采用全局動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)的方法對(duì)整個(gè)電網(wǎng)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的相互影響，以及時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的因素，構(gòu)建綜合性的全局負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，該模型充分利用各單元微區(qū)的特征和協(xié)同關(guān)系，提高整個(gè)電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，最終得到可用于執(zhí)行電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)的全局預(yù)測(cè)模型。[0150]在本實(shí)施例中，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于深度學(xué)習(xí)的電網(wǎng)精準(zhǔn)單元負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，包括：[0151]電壓特征模塊，用于獲取電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)及設(shè)備環(huán)境參數(shù)；對(duì)電網(wǎng)區(qū)域用電設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)電壓特征提取，并進(jìn)行離散分析，生成電壓波動(dòng)趨勢(shì)特征數(shù)據(jù)及多層面