[发明专利]一种用户用电量预测方法

权利要求书

1.一种用户用电量预测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

1)结合用户属性、外界条件等因素对用电需求的影响，建立设有伴随变量的有限混合模型；

2)根据步骤1)建立的有限混合模型，对某区域用户的用电数据进行解构；

3)对某区域用户的总用电量进行解构，获取用电期望值，完成用户用电量预测；

4)利用相对误差检测步骤3)中总用电量解构的正确性和稳定性。

2.根据权利要求1所述的一种用户用电量预测方法，其特征在于，步骤1)中，建立的有限混合模型的表达式为：

式中，z为伴随变量，即各不同用电需求分布的概率将随着z的变化而变化，λ_i(z)为第i个高斯分布在z条件下的概率，λ_i(z)为负荷多变量logit过程，K为分布的数量，θ_i为每一类用户用电回归的参数，y为被解释变量，x为解释变量，f(y_i|x,θ_i)为成分高斯分布函数。

3.根据权利要求2所述的一种用户用电量预测方法，其特征在于，步骤1)中，λ_i(z)的表达式为：

4.根据权利要求2所述的一种用户用电量预测方法，其特征在于，步骤1)中，对某区域用户的用电数据进行解构的表达式为：

f(y_ijt|x_t,θ_ij)＝θ_ji0+θ_ji1TEMPERATURE_t+θ_ji2RAIN_t+θ_ji3HUMID_t+θ_ji4WIND_t+ε_ji

式中，λ_ij(z_t)包括WEATHER代表的温度、气候条件，DATE、TIME分别代表不同用电日期及时刻，PEOPLE代表人员流量移动数据以及当期的总用电量Y，f(y_ijt|x_t,θ_ij)包括温度TEMPERATURE_t、雨量RAIN_t、湿度HUMID_t、风速WIND_t的影响因子，v_ji为第j项电器在i状态下的期望值，ε_ji为第j项电器在i状态下的残差，符合正态分布。

5.根据权利要求4所述的一种用户用电量预测方法，其特征在于，步骤1)中，步骤3)的具体内容为：

根据当前总用电量Y以及当期的气象、日期、时刻信息对于各用电器进行预测，将分项用电量y_jt表示为：

上式的主要输入变量为当期的总用电量Y_t、天气与时间变量；

根据上式分别计算第j项电器的不同状态的概率，结合不同状态的概率计算出当前Y总用电量下的第j项电器的用电期望值，进而完成对当期用电总量的分解。

6.根据权利要求5所述的一种用户用电量预测方法，其特征在于，步骤4)中，相对误差的表达式为：

式中，N为用电器总数，T为数据量长度。