本发明涉及电力，尤其涉及一种用电量预测方法。
背景技术：
1、用电量的预测和分析是电力系统中发电、输电和电能分配的重要前提，准确预测用电量，可以保证电力系统的安全稳定运行。
2、相关技术中，主要有两类用电量预测的方法，一类是利用数学统计的方式进行用电量的预测，如，概率预测法和弹性系数预测法等，但是这类方法需要在预测前进行大量的调研，并且在调研和预测过程中容易受到主观影响，导致用电量预测的精度不高；另一类是获取与用电量相关的因素，如气象数据，利用神经网络的方式进行用电量的预测，但是随着气象变化的影响和用电量变化的不规律性，同样导致用电量预测的精度不高，难以实现对用电量的准确预测。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种用电量预测方法，以提高用电量预测的精度和准确性，保证电力系统安全稳定的运行。
2、第一方面，本发明实施例提供了一种用电量预测方法，包括：
3、获取目标区域的历史电量数据、历史气象数据和目标时段的目标气象数据；
4、根据所述历史电量数据、历史气象数据、目标气象数据和预设数量的用电量预测模型，得到每个用电量预测模型预测的初始电量数据；其中，所述预设数量的用电量预测模型包括多个不同种类的用电量预测模型；
5、根据所述历史电量数据和每个用电量预测模型预测的初始电量数据，分别计算每个用电量预测模型对应的用电量方差；
6、根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重；
7、基于每个用电量预测模型预测的初始电量数据和其对应的加权权重，得到所述目标区域在所述目标时段的最终电量数据。
8、在一种可能的实现方式中，根据所述历史电量数据和每个用电量预测模型预测的初始电量数据，分别计算每个用电量预测模型对应的用电量方差，包括：
9、从所述历史电量数据中确定目标时段对应的同比时段的同比电量数据和环比时段的环比电量数据；
10、对于每个用电量预测模型，根据所述同比电量数据、所述环比电量数据和该用电量预测模型预测的初始电量数据，计算该用电量预测模型预测的初始电量数据对应的同比序列和环比序列；并根据所述同比序列和所述环比序列，分别计算该用电量预测模型对应的同比方差和环比方差；
11、基于每个用电量预测模型对应的同比方差和环比方差，计算每个用电量预测模型对应的用电量方差。
12、在一种可能的实现方式中，所述根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重，包括：
13、根据各个用电量方差，计算每个用电量预测模型对应的初始权重；其中，所述初始权重与对应的用电量方差为负相关关系；
14、根据各个初始权重，确定每个用电量预测模型对应的加权权重；其中，所有加权权重的和为1。
15、在一种可能的实现方式中，在根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重之前，还包括：
16、判断每个用电量方差是否在预设方差范围内；
17、所述根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重，包括：
18、若每个用电量方差均在所述预设方差范围内，则根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重。
19、在一种可能的实现方式中，在所述判断每个用电量方差是否在预设方差范围内之后，还包括：
20、若存在不在所述预设方差范围内的用电量方差，则对于每个不在所述预设方差范围内的用电量方差对应的用电量预测模型，根据该用电量预测模型对应的用电量方差，重新对该用电量预测模型进行训练，得到训练后的用电量预测模型；
21、重新执行根据所述历史电量数据、历史气象数据、目标气象数据和预设数量的用电量预测模型，得到每个用电量预测模型预测的初始电量数据的步骤及后续步骤，直至每个用电量方差均在所述预设方差范围。
22、在一种可能的实现方式中，所述根据各个用电量方差，计算每个用电量预测模型对应的初始权重，包括：
23、根据表达式：计算每个用电量预测模型对应的初始权重；
24、式中，zi表示第i个用电量预测模型对应的初始权重，xi表示第i个用电量预测模型对应的用电量方差，xj表示第j个用电量预测模型对应的用电量方差，n表示所述预设数量。
25、在一种可能的实现方式中，所述根据各个初始权重，确定每个用电量预测模型对应的加权权重，包括：
26、根据表达式：计算每个用电量预测模型对应的加权权重；
27、式中，si表示第i个用电量预测模型对应的加权权重，zj表示第j个用电量预测模型对应的初始权重。
28、在一种可能的实现方式中，所述预设数量的用电量预测模型包括至少一个基于数学建模预测模型确定的用电量预测模型和至少一个基于时间序列预测模型确定的用电量预测模型。
29、第二方面，本发明实施例提供了一种用电量预测装置，包括：
30、获取模块，用于获取目标区域的历史电量数据、历史气象数据和目标时段的目标气象数据；
31、预测模块，用于根据所述历史电量数据、历史气象数据、目标气象数据和预设数量的用电量预测模型，得到每个用电量预测模型预测的初始电量数据；其中，所述预设数量的用电量预测模型包括多个不同种类的用电量预测模型；
32、计算模块，用于根据所述历史电量数据和每个用电量预测模型预测的初始电量数据，分别计算每个用电量预测模型对应的用电量方差；
33、寻优模块，用于根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重；
34、加权模块，用于基于每个用电量预测模型预测的初始电量数据和其对应的加权权重，得到所述目标区域在所述目标时段的最终电量数据。
35、第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述的方法的步骤。
36、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述的方法的步骤。
37、本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
38、本发明实施例通过预设数量的不同种类的用电量预测模型，对目标时段的用电量进行预测，可以得到多个初始电量数据；利用历史电量数据和初始电量数据，可以计算出每个用电量预测模型对应的用电量方差，对每个用电量预测模型的预测结果进行分析，确定每个用电量预测模型的预测结果的稳定性；再根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重，可以根据每个用电量预测模型的预测结果合理准确地进行赋权，从而保证最终计算得到的目标区域在目标时段的最终电量数据的精度和准确性。本发明实施例通过多种预测方法进行用电量的预测，再根据预测得到的初始电量数据进行寻优加权，可以提高加权得到的最终电量数据的预测精度，以得到准确的用电量的预测值，保证电力系统安全稳定的运行。
1.一种用电量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用电量预测方法，其特征在于，根据所述历史电量数据和每个用电量预测模型预测的初始电量数据，分别计算每个用电量预测模型对应的用电量方差，包括：
3.根据权利要求1所述的用电量预测方法，其特征在于，所述根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的用电量预测方法，其特征在于，在根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的用电量预测方法，其特征在于，在所述判断每个用电量方差是否在预设方差范围内之后，还包括：
6.根据权利要求3所述的用电量预测方法，其特征在于，所述根据各个用电量方差，计算每个用电量预测模型对应的初始权重，包括：
7.根据权利要求6所述的用电量预测方法，其特征在于，所述根据各个初始权重，确定每个用电量预测模型对应的加权权重，包括：
8.根据权利要求1-3中任一项所述的用电量预测方法，其特征在于，所述预设数量的用电量预测模型包括至少一个基于数学建模预测模型确定的用电量预测模型和至少一个基于时间序列预测模型确定的用电量预测模型。
9.一种用电量预测装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
