[发明专利]一种气象影响电量分解预测方法

说明书

本发明公开了一种气象影响电量分解预测方法，包括以下步骤：S1：设置基础月份：默认春季基础月份为5月，秋季基础月份为10月；S2：计算气象相关性：分成冬季和夏季两个部分分别计算数据，如果所在月份属于11‑4月份，则计算冬季相关性，如果所在月份属于6‑9月份，则计算夏季相关性，基础月份则不参与计算，相关性计算公式为得到相关性数据；S3：计算每月气象影响电量增长率：对S2中的相关性数据通过y_t＝y_i‑y_j和δ＝(y_t/y_j)*100％公式进行计算，得到每月气象影响电量增长率并显示相关系数。根据科学的理论根据，推断出气象因素是影响电力负荷预测的重要考虑因素，提升负荷预测的准确率，误差较小。

技术领域

本发明涉及接焊技术领域，尤其涉及一种气象影响电量分解预测方法。

背景技术

预测是正确决策的基础、前提和依据，正确预测地区电力需求水平是各级电力公司指导电力系统规划与运行的重要基础。电力负荷分析预测需要结合过去及现在已知的经济形势、社会发展和电力市场状况，通过对历史数据的分析研究，探索掌握各相关因素与电力负荷的内在联系及发展变化规律，从而根据对规划期内经济形势和社会发展的预测来推算未来的电力需求状况。

在电力体制改革进一步深入、电力市场逐步形成的今天，电力公司在电力输送环节的服务职能更为突出，开展精益化的电力负荷预测，提升负荷预测准确率，是市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。常规预测方法依靠预测人员的实践经验结合一些简单的变量间的关系，往往是缺乏科学的理论依据，导致预测误差较大。电力负荷的变化受到经济、气象等多重因素的影响，尤其随着居民生活水平的提高和经济的飞速发展，使得电力需求急速增长，在夏季和冬季，气象因素是影响电力负荷预测的重要考虑因素。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种气象影响电量分解预测方法。

本发明提出的一种气象影响电量分解预测方法，包括以下步骤：

S1：设置基础月份：默认春季基础月份为5月，秋季基础月份为10月；

S2：计算气象相关性：分成冬季和夏季两个部分分别计算数据，如果所在月份属于11-4月份，则计算冬季相关性，如果所在月份属于6-9月份，则计算夏季相关性，基础月份则不参与计算，相关性计算公式为得到相关性数据；

S3：计算每月气象影响电量增长率：对S2中的相关性数据通过y_t＝y_i-y_j和δ＝(y_t/y_j)*100％公式进行计算，得到每月气象影响电量增长率并显示相关系数；

S4：显示：显示S3中的相关系数，分别判断气象影响电量与各类气象的相关系数，气象影响电量增长率与各类气象的相关系数，两者同类型相比，显示较大的一组相关系数；

S5：计算电量影响：计算主导气象因素与气象影响电量之间的关系，建立主导气象因素与气象影响电量之间的多项式拟合方程，采用多元线性回归方程进行计算：和

S6：再加工：对输出的数据进行再加工处理。

优选地，所述S2中，每个月的电量为y_i,i＝1,2,L,12，除去基础月份y_j,j＝5,10不考虑外，其他每个月电量均应该减去距离该月份最近的历史基础月电量y_j，构成每月气象影响电量y_t,t＝1,L,4,6,L 9,11,12。

优选地，所述S3中，对于冬季相关性计算是存在跨年性的。

优选地，所述S5中，x为主要气象因素，y_t为气象影响电量，δ为气象影响电量增长率。