能源需求预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品

本申请公开了一种能源需求预测方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及电力调度技术领域，该方法包括：对工业园区内能源侧获取的异构能源数据进行预处理，得到标准时序能源数据；利用皮尔逊相关系数法从标准时序能源数据和气象数据中提取对能源负荷敏感的主导负荷特征；通过由ARIMA模型训练的能源分层预测模型对主导负荷特征进行预测，得到多时间尺度的负荷预测结果，以对园区能源设备容量进行优化，得到能源需求规划策略。由于本申请综合异构能源数据以及气象数据提取主导负荷特征，并结合能源分层预测模型进行预测，从而可得到多时间尺度的负荷预测结果对园区能源设备容量进行动态调整，实现了工业园区的清洁能源的最大化消纳。