[发明专利]电力需求预测系统以及方法

权利要求书

1.一种电力需求预测系统，计算过去的气象实绩数据和以后的气象预测数据之间的相似度，使用所述相似度，根据预测对象日的气象预测数据以及与所述气象实绩数据对应的电力需求数据来预测以后的电力需求量，其特征在于，具备：

需求预测对象设定部，其进行用于计算所述相似度的条件设定；

相似期间检索条件设定部，其设定计算所述相似度的对象期间；

相似度计算部，其基于由所述需求预测对象设定部设定的条件以及由所述相似期间检索条件设定部设定的对象期间来计算所述相似度；

需求预测模型构建部，其基于由所述相似度计算部计算出的相似度，将以后的电力需求量的倾向模型化；和

需求预测部，其根据所述需求预测模型构建部所模型化后的以后的电力需求量的倾向，基于预测对象日的气象预测数据来预测电力需求量，

所述相似期间检索条件设定部设定多个由包含预测所述电力需求量的预测对象日在内的多天构成的期间的预测气象组以及过去的多天的期间的实绩气象组作为所述对象期间，

所述相似度计算部计算所述预测气象组和所述多个实绩气象组之间的所述相似度，

使用基于计算出的多个所述相似度的比较而选择的实绩气象组，由所述需求预测模型构建部将以后的电力需求量的倾向模型化，由所述需求预测部来预测预测对象日的电力需求量。

2.根据权利要求1所述的电力需求预测系统，其特征在于，

在计算所述相似度而使用的所述条件中，包含气压、降水量、气温、湿度、风向、风速、日照时间、降雪量、天气、星期几、特异日中的至少一者。

3.根据权利要求1所述的电力需求预测系统，其特征在于，

所述相似度计算部对为了计算所述相似度而使用的所述条件进行加权，由此算出相似度。

4.根据权利要求1所述的电力需求预测系统，其特征在于，

所述相似度计算部将所述预测气象组和所述实绩气象组中的基于所述条件的数据的集合群集化，使用群集分析来计算相似度。

5.根据权利要求1所述的电力需求预测系统，其特征在于，

所述相似度计算部将所述预测气象组和所述实绩气象组中的基于所述条件的数据的集合向量化，使用余弦角来计算相似度。

6.根据权利要求1所述的电力需求预测系统，其特征在于，

所述需求预测模型构建部使用通过最小二乘法或粒子群最优化而求取的回归式、或神经网络，来预测以后的电力需求量的倾向。

7.一种电力需求预测方法，计算过去的气象实绩数据和以后的气象预测数据之间的相似度，使用所述相似度，根据预测对象日的气象预测数据以及与所述气象实绩数据对应的电力需求数据来预测以后的电力需求量，其特征在于，包括：

进行用于计算所述相似度的气象条件的设定的步骤；

设定多个由包含预测所述电力需求量的预测对象日在内的多天构成的期间的预测气象组以及过去的多天的期间的实绩气象组作为所述对象期间的步骤；

基于所述气象条件以及所述对象期间来计算所述预测气象组和多个所述实绩气象组之间的所述相似度的步骤；

基于计算出的多个所述相似度的比较来将以后的电力需求量的倾向模型化的步骤；和

基于模型化后的所述以后的电力需求量的倾向以及所述预测对象日的气象预测数据来预测所述预测对象日的电力需求量的步骤。