[发明专利]基于高斯回归组合预测模型的电能替代方案预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于高斯回归组合预测模型的电能替代方案预测方法及装置，接收能源替代转换企业的不同能源替代方案的预测目标，并获取各类目标的频繁项集；采用高斯回归过程建高斯回归组合预测模型；对不同能源替代方案的各类目标的频繁项集进行分簇预测，并对预测目标值进行线性组合得到费用年值预测目标值；基于费用年值相等的原则，得到电能替代方案的边界电价，并计算电能替代方案的不确定度预估，得到电能替代方案预测结果；基于预测结果进行数据反馈，并与电力系统相关业务应用平台接收的实际数据进行对比，调整高斯回归组合预测模型的参数，采用参数调整后的高斯回归组合预测模型进行电能替代方案预测。

技术领域

本公开属于能源替代的技术领域，涉及一种基于高斯回归组合预测模型的电能替代方案预测方法及装置。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

目前我国正面临着日益严重及紧迫的能源短缺和环境破坏问题，为促使企业降低资源耗散，改善环境质量，急需针对电力企业推动用能企业电能替代的需求，开展面向工业能源替代的研究。然而，能源待转型企业在进行设备安装、改造、升级等过程中，存在工程量大、盈利慢、改换成本高等问题，因此进行能源替代方案的推行，存在较大的阻力，因此，需要根据能源市场各类动态信息、激励机制以及用户对能耗替代的需求作出各类能源替代方案的动态成本预测，进行以电能消费为主体的电能替代方案预测。

然而，发明人在研发过程中发现，在对电能替代方案预测中，传统统计的方法不仅耗费大量人工，并且在预测精确度上存在很大的误差，需要针对预测精度与预测效率问题，提出一套有效科学的预测方法。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种基于高斯回归组合预测模型的电能替代方案预测方法及装置,通过构建高斯回归组合预测模型，获取预测结果，基于费用年值相等的原则，获取电能替代方案的边界电价，并计算电能替代方案的不确定度预估，为电能替代方案预测提供了有效的支持。

根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种基于高斯回归组合预测模型的电能替代方案预测方法。

一种基于高斯回归组合预测模型的电能替代方案预测方法，该方法包括：

接收能源替代转换企业的不同能源替代方案的预测目标，并获取各类目标的频繁项集；

接收电力企业数据库中各类企业能源替代前后相关数据，构建高斯回归组合预测模型；

根据高斯回归组合预测模型对不同能源替代方案的各类目标的频繁项集进行分簇预测，得到不同能源替代方案的预测目标值，并对预测目标值进行线性组合得到费用年值预测目标值；

基于费用年值相等的原则，根据费用年值预测目标值对可替代能源方案进行数据推算，得到电能替代方案的边界电价，并计算电能替代方案的不确定度预估，得到电能替代方案预测结果；

基于预测结果进行数据反馈，并与电力系统相关业务应用平台接收的实际数据进行对比，调整高斯回归组合预测模型的参数，采用参数调整后的高斯回归组合预测模型进行电能替代方案预测。

进一步地，在该方法中，所述电力企业数据库中各类企业能源替代前后相关数据包括：用能历史数据、经济因素数据、环境因素数据和政策因素数据；

所述用能历史数据包括用水历史数据、用电历史数据、用气历史数据和用热历史数据；

所述经济因素数据包括设备替换成本和用能产出效益；

所述环境因素数据包括环保效益；

所述政策因素包括政府补贴。

进一步地，在该方法中，所述构建高斯回归组合预测模型的具体步骤包括：