[发明专利]基于灰色关联度分析的电网投资测算方法、系统及介质

说明书

本发明提供了一种基于灰色关联度分析的电网投资测算方法、系统及介质，包括：备选指标集获取步骤：从宏观经济、产业结构及各行业的产值方面出发，收集影响电力需求的外部因素，形成备选指标集；关联度分析步骤：对获得的备选指标集进行关联度分析，从备选指标集提取出与公司每年增收电量指标有较大关联的指标，作为关键外部影响因素。本发明采用灰色关联分析法提取电网投资的关键政治经济指标，并采用多元线性回归根据所提取的关键因素量化指标进行电网投资预测，避免了仅凭时间序列而忽略政治经济环境变化带来的决策误差，所提出的预测方法对于不同省公司具有很强的指导性和普适性。

技术领域

本发明涉及电网需求预测领域，具体地，涉及基于灰色关联度分析的电网投资测算方法、系统及介质。尤其地，涉及电力需求经济指标提取、关联度分析及其电网投资需求预测。

背景技术

对于电网投资需求分析而言，我国宏观经济、产业结构及各行业的产值等方面都是很重要的影响因素。然而在当前的研究当中，对电网投资需求的预测方法仅有组合优化模型和时间序列模型，并没有考虑宏观经济指标因素，因此不能体现经济行业发展与电网投资需求的密切联系和对其影响。

专利文献CN109214449A(申请号：201810985402.X)公开了一种电网投资需求预测方法，包括：通过德尔菲法构建电网投资预测的影响因素体系；计算各个影响因素与电网投资的灰色关联度，排序筛选出电网投资预测的主要影响因素作为预测模型的输入；采用差分进化改进的灰狼优化算法对支持向量机的参数进行优化，建立预测模型后对电网投资需求进行预测

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于灰色关联度分析的电网投资测算方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种基于灰色关联度分析的电网投资测算方法，包括：

备选指标集获取步骤：从宏观经济、产业结构及各行业的产值方面出发，收集影响电力需求的外部因素，形成备选指标集；

关联度分析步骤：对获得的备选指标集进行关联度分析，从备选指标集提取出与公司每年增收电量指标有较大关联的指标，作为关键外部影响因素；

相关关系获取步骤：根据获得的关键外部影响因素，采用多元线性回归方法拟合投资额，求取得到外部关键影响因素与投资额之间的相关关系；

投资额预测步骤：对关键外部影响因素采用神经网络进行滚动预测，再根据获得的外部关键影响因素与投资额之间的相关关系，求解获得投资额预测结果。

优选地，所述关联度分析步骤：

对获得的备选指标集进行关联度分析，获得关联度排序，根据关联度排序从备选指标集提取出关联度较大的预设数量的指标，作为关键外部影响因素；

所述对获得的备选指标集进行关联度分析：

统计确定分析数列步骤：确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列，设参考数列为Y＝{Y(k)|k＝1,2,…,n}，比较数列为X_i＝{X_i(k)|k＝1,2,…,n}，i＝1,2,…,m；

变量的无量纲化步骤：即：

其中，

Y(k)表示参考数列，即指投资额；

k表示参考数列第k项；

n表示参考数列项个数；

X_i(k)表示比较数列，即指影响电力需求的外部因素；

i表示比较数列第i项；

m表示比较数列项个数；