[发明专利]基于电力大数据的预测模型建立方法及电网负荷调度方法

权利要求书

1.一种基于电力大数据的预测模型建立方法，包括如下步骤：

S1.获取各个行业的用电数据；

S2.采用步骤S1获取的用电数据，计算各个行业的月度产能利用率、月度用电增长率、年度产能利用率和年度用电增长率；

S3.根据步骤S2得到的各个行业的月度产能利用率、月度用电增长率、年度产能利用率和年度用电增长率，建立各个行业的预测模型。

2.根据权利要求1所述的基于电力大数据的预测模型建立方法，其特征在于步骤S1所述的获取各个行业的用电数据，具体包括各个行业在各个时段的用户数、报装容量和用电量。

3.根据权利要求1或2所述的基于电力大数据的预测模型建立方法，其特征在于步骤S2所述的月度产能利用率，具体为采用如下算式计算月度产能利用率η_m：

式中M_m为对应行业的月度用电量，单位为万千瓦时；Z为对应行业的装机容量，单位为千万；D_m为每月天数。

4.根据权利要求3所述的基于电力大数据的预测模型建立方法，其特征在于步骤S2所述的年度产能利用率，具体为采用如下算式计算年度产能利用率η_y：

式中M_y为对应行业的年度用电量，单位为万千瓦时；Z为对应行业的装机容量，单位为千万；D_y为每年天数。

5.根据权利要求4所述的基于电力大数据的预测模型建立方法，其特征在于步骤S3所述的建立各个行业的预测模型，具体为采用如下步骤建立各个行业的预测模型：

A.获取对应行业的月度产能利用率、月度用电增长率、年度产能利用率和年度用电增长率指标；

B.根据行业的月度产能利用率和年度产能利用率，分别计算得到当前行业的月度产能预测得分和年度产能预测得分；

C.根据行业的月度用电增长率和年度用电增长率，分别计算得到当前行业的月度用电预测得分和年度用电预测得分；

D.根据得到的当前行业的月度产能预测得分和年度产能预测得分，以及当前行业的月度用电预测得分和年度用电预测得分，计算得到当前行业的月度综合预测得分和年度综合预测得分；

E.重复上述步骤，直至所有行业的月度综合预测得分和年度综合预测得分均计算完成，从而得到完整的各个行业的预测模型。

6.根据权利要求5所述的基于电力大数据的预测模型建立方法，其特征在于步骤B所述的计算得到当前行业的月度产能预测得分和年度产能预测得分，具体为采用如下规则进行计算：

若月度产能利用率≤10％，则月度产能预测得分为20分；

若10％＜月度产能利用率≤20％，则月度产能预测得分为40分；

若20％＜月度产能利用率≤30％，则月度产能预测得分为60分；

若30％＜月度产能利用率≤40％，则月度产能预测得分为80分；

若月度产能利用率＞40％，则月度产能预测得分为100分；

若年度产能利用率≤10％，则年度产能预测得分为20分；

若10％＜年度产能利用率≤20％，则年度产能预测得分为40分；

若20％＜年度产能利用率≤30％，则年度产能预测得分为60分；

若30％＜年度产能利用率≤40％，则年度产能预测得分为80分；

若年度产能利用率＞40％，则年度产能预测得分为100分。

7.根据权利要求6所述的基于电力大数据的预测模型建立方法，其特征在于步骤C所述的计算得到当前行业的月度用电预测得分和年度用电预测得分，具体为采用如下规则进行计算：

月度用电预测得分＝(月度用电增长率-1)×100，且若月度用电预测得分小于0，则月度用电预测得分直接修正为0分；若月度用电预测得分大于100分，则月度用电预测得分直接修正为100；

年度用电预测得分＝(年度用电增长率-1)×100，且若年度用电预测得分小于0，则年度用电预测得分直接修正为0分；若年度用电预测得分大于100分，则年度用电预测得分直接修正为100。