[发明专利]一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统

说明书

本发明实施例提供的一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统，可以确定目标时间范围；在历史售电量数据对应的历史随机项序列中，获得与所述目标时间范围对应的各历史随机项的取值，其中，所述历史随机项序列是根据季节调整法对所述历史售电量数据进行分解后得到的；根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值；根据所述目标时间范围的售电量的随机项的取值和所述历史基准值，确定异常因素对售电量的影响值。本发明实施例通过季节调整法对历史售电量数据进行合理的分析和计算，保证了受异常因素影响的售电量的影响值的有效性。

技术领域：

本发明涉及电力管理领域，尤其涉及一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统。

背景技术：

售电量预测是电力需求侧管理重要的市场预测技术手段，电网公司可以根据售电量预测，制定有效的经营计划。其中，异常因素对售电量的影响，往往会造成售电量预测出现不精准的问题，所以分析异常因素对售电量的影响程度，也有利于提升售电量预测到的准确度。

现有对于异常因素对售电量的影响程度的分析，主要是通过假设受异常因素影响的月份售电量的理论增速为正常月份售电量的增速，将该月份的售电量实际增速减去理论增速，得到一个差值，再将该月份的实际售电量乘以这个差值，得到受异常因素影响的售电量的影响值。

然而，直接利用历史售电量数据确定异常因素对售电量的影响，会降低得到的受异常因素影响的售电量的影响值的有效性。

发明内容：

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统，技术方案如下：

一种确定异常因素对售电量的影响的方法，包括：

确定目标时间范围；

在历史售电量数据对应的历史随机项序列中，获得与所述目标时间范围对应的各历史随机项的取值，其中，所述历史随机项序列是根据季节调整法对所述历史售电量数据进行分解后得到的；

根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值；

根据所述目标时间范围的售电量的随机项的取值和所述历史基准值，确定异常因素对售电量的影响值。

可选的，所述根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值，包括：

根据公式：

确定历史基准值其中，m为历史售电量数据的起始年份，n为目标时间范围所在年份的上一年份，为第a年与目标时间范围对应的时间范围p的历史随机项的取值。

可选的，所述根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值，包括：

根据公式：

确定历史基准值其中，m为历史售电量数据的起始年份，n为目标时间范围所在年份的上一年份，为第a年与目标时间范围对应的时间范围p的历史随机项的取值，X_a为第a年的历史随机项的权重。

可选的，所述根据所述目标时间范围的售电量的随机项的取值和所述历史基准值，确定异常因素对售电量的影响值，包括：

根据公式：

确定异常因素对售电量的影响值Δq，其中，为所述目标时间范围的售电量的随机项的取值。

可选的，所述季节调整法为X13季节调整法，所述方法还包括：

根据X13季节调整法对所述历史售电量数据进行分解，得到趋势项序列、季节项序列和随机项序列。