(19)中华 人民共和国 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 202111228674.3 (22)申请日 2021.10.21 (71)申请人 广东电网有限责任公司广州供电局 地址 510630 广东省广州市天河区天河南 二路2号 (72)发明人 洪海生　刘哲　王伟超　童锐　 林茵茵　黄锦增　李茜莹　陈永淑　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 代理人 李增苗 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种重过载台区数量确定方法、 装置、 设备 和介质 (57)摘要 本发明公开了一种重过载台区数量确定方 法、 装置、 设备和介质， 方法包括： 获取历史用电 数据； 对历史用电数据执行数据预处理操作， 得 到多组历史特征数据； 响应用户输入的数量确定 请求， 构建初始决策树模型并采用多组历史特征 数据对初始决策树模型进行训练， 得到目标决策 树模型； 当接收到当前用电数据时， 对当前用电 数据执行数据预处理操作， 得到多个 当前特征数 据； 将当前特征数据输入目标决策树模型， 生成 重过载台区的数量确定结果， 从而灵活准确地实 现对单日重过 载台区的多步预测。 权利要求书3页 说明书13页 附图4页 CN 113947023 A 2022.01.18 CN 113947023 A 1.一种重过 载台区数量确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取历史用电数据； 对所述历史用电数据执 行数据预处 理操作， 得到多组历史特 征数据； 响应用户输入的数量确定请求， 构建初始决策树模型并采用多组所述历史特征数据对 所述初始决策树模型进行训练， 得到目标决策树模型； 当接收到当前用电数据时， 对所述当前用电数据执行所述数据预处理操作， 得到多个 当前特征数据； 将所述当前 特征数据输入所述目标决策树模型， 生成重过 载台区的数量确定结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述历史用电数据包括多种不同类型的待 处理用电数据； 所述对所述历史用电数据执行数据预处理操作， 得到多组历史特征数据的 步骤， 包括： 遍历各种所述待处理用电数据， 基于各种所述待处理用电数据分别对应的四分位数， 分别确定各种所述待处 理用电数据对应的数据限值； 按照各个所述正常限值分别对各种所述待处理用电数据进行筛选并进行编码转换， 得 到多个中间用电数据； 采用预设的延迟时间窗和预设的滚动时间窗分别对所述多个中间用电数据进行数据 划分， 得到各中间用电数据对应的多个延迟特 征和多个滚动特 征； 按照时间顺序排列所述多个延迟特 征和所述多个滚动特 征， 得到历史特 征数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述数据限值包括最大上限值和最小下限 值， 所述四分位数包括第一四分位数和 第二四分位数； 所述遍历各种所述待处理用电数据， 基于各种所述待处理用电数据分别对应的四分位数， 分别确定各种所述待处理用电数据对 应的数据限值的步骤， 包括： 遍历各种所述待处 理用电数据； 计算各种所述待处理用电数据分别对应的所述第一四分位数与所述第二四分位数之 间的间距差值； 计算各个所述间距差值的绝对值与预设的间距倍数的间距 乘值； 计算所述第一四分位数与所述间距 乘值的和值， 采用所述和值作为所述 最大上限值； 计算所述第二四分位数与所述间距 乘值的差值， 采用所述差值作为所述 最小下限值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述历史特征数据设有对应的实际数量结 果； 所述响应用户输入的数量确定请求， 构建初始决策树模型并采用所述历史特征数据对 所述初始决策树模型进行训练， 得到目标决策树模型的步骤， 包括： 响应用户输入的数量确定请求， 提取所述数量确定请求包含的确定天数并创建与 所述 确定天数相等个数的初始决策树模型； 按照时间序列滑窗对多组所述历史特 征数据进行划分， 得到训练数据和 测试数据； 采用所述训练数据训练各个所述初始决策树模型， 得到多个中间决策树模型； 将所述测试 数据依次输入至各个所述中间决策树模型， 得到多个预测数量结果； 根据所述预测数量结果与 所述实际数量结果， 确定各个所述中间决策树模型的均 方根 误差； 比较所述均方根 误差与预设的误差阈值， 根据比较结果确定目标决策树模型。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113947023 A 25.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述比较所述均 方根误差与预设的误差 阈 值， 根据比较结果确定目标决策树模型的步骤， 包括： 比较所述均方根 误差与预设的误差阈值； 若所述均 方根误差小于或等于所述误差 阈值， 将当前时刻的所述中间决策树模型确定 为目标决策树模型； 若所述均 方根误差大于所述误差 阈值， 按照预设的调 整梯度调整所述中间决策树模型 的模型参数， 跳转执行所述将所述测试数据依 次输入至各个所述中间决策树模型， 得到多 个预测数量结果的步骤。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 在所述响应用户输入的数量确定请求， 提 取所述数量确定请求包含的确定天数并创建与所述确定天数相等个数的初始决策树模型 的步骤之后， 所述方法还 包括： 解析所述初始决策树模型， 确定每 个所述历史特 征数据的属性划分次数； 按照所述属性划分次数从高至低对所述历史特征数据进行排序， 得到历史特征数据序 列； 从所述历史特征数据序列中从低至 高删除预设数量的历史特征数据后， 将所述历史特 征数据序列中剩余的历史特 征数据确定为 新的历史特 征数据。 7.一种重过 载台区数量确定装置， 其特 征在于， 包括： 历史用电数据获取模块， 用于获取历史用电数据； 历史用电数据预处理模块， 用于对所述历史用电数据执行数据预处理操作， 得到多组 历史特征数据； 模型训练模块， 用于响应用户输入的数量确定请求， 构建初始决策树模型并采用多组 所述历史特 征数据对所述初始决策树模型进行训练， 得到目标决策树模型； 当前特征提取模块， 用于当接收到当前用电数据时， 对所述当前用电数据执行所述数 据预处理操作， 得到多个当前 特征数据； 数量确定模块， 用于将所述当前特征数据输入所述目标决策树模型， 生成重过载台区 的数量确定结果。 8.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述历史用电数据包括多种不同类型的待 处理用电数据； 所述历史用电数据预处 理模块， 包括： 数据限值确定子模块， 用于遍历各种所述待处理用电数据， 基于各种所述待处理用电 数据分别对应的四分位数， 分别确定各种所述待处 理用电数据对应的数据限值； 筛选与编码子模块， 用于按照各个所述正常限值分别对各种所述待处理用电数据进行 筛选并进行编码转换， 得到多个中间用电数据； 特征提取子模块， 用于采用预设的延迟时间窗和预设的滚动时间窗分别对所述多个中 间用电数据进行 数据划分， 得到各中间用电数据对应的多个延迟特 征和多个滚动特 征； 特征排列子模块， 用于按照 时间顺序排列所述多个延迟特征和所述多个滚动特征， 得 到历史特 征数据。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器及处理器， 所述存储器中储存有计算机程 序， 所述计算机程序被所述处理器执行时， 使得所述处理器执行如权利要求 1‑6任一项所述 的重过载台区数量确定方法的步骤。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113947023 A 3