[发明专利]一种基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法

权利要求书

1.一种基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：对地市内月用电量300万千瓦时及以上大用户的电量信息和未来用电计划进行统计与调研；

步骤2：利用数据清洗方法，对获取的大用户电量信息进行预处理，以保证数据的完整性、唯一性与结构一致性；

步骤3：基于大用户电量信息的地市累加结果，分析地市内大用户电量的变化规律；

步骤4：挖掘地市大用户电量信息累加与地市电网大工业售电量及地市电网总售电量之间的关联关系；

步骤5：分析地市电网售电量结构，计算地市电网各类售电量占总售电量的比例；

步骤6：建立以地市内大用户电量信息累加为输入、地市电网售电量为输出的线性回归模型，对地市电网未来的年度售电量进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法，其特征在于，步骤1中，搜集地市内月用电量300万千瓦时及以上大用户的月度电量历史信息，以及各自未来生产计划和年度用电预测值，表征地市经济结构特点、产业结构优势及未来发展趋势，提供有利于地市电网售电量预测的信息。

3.根据权利要求1所述的基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法，其特征在于，步骤2中，利用数据清理方法实现大用户电量信息的预处理；由于统计的大用户电量信息数据时间跨度较长，部分数据存储与管理的形式发生了变化，前后数据结构不一致，利用数据清洗方法，对大用户电量信息数据格式进行统一；此外，由于地市电网仅统计月用电量300万千瓦时及以上大用户的电量信息，不超过300万千瓦时的用户不进行记录，部分用户某些小于300万千瓦时的月份电量信息出现数据缺失的现象，利用数据清洗方法，实现缺失数据的补充。

4.根据权利要求1所述的基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法，其特征在于，步骤4中，利用皮尔逊积矩相关系数，分析地市大用户电量信息累加与地市电网大工业售电量及地市电网总售电量之间的关联关系；皮尔逊积矩相关系数计算公式为：

式中：y是基准指标；x是备选相关性指标即地市大用户电量信息累加；r_x,y是x和y之间的相关系数，其值在-1到1之间；为x的平均值；为y的平均值；n为样本大小；i为样本序号；σ_x为x的方差；σ_y为y的方差；cov(x,y)为x和y的协方差；y_i是第i个样本的地市电网大工业售电量或地市电网总售电量；第i个样本的地市大用户电量信息累加x_i计算方法为：

式中：m表示月用电量300万千瓦时的大用户序号；M表示月用电量300万千瓦时的大用户数目。

5.根据权利要求1所述的基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法，其特征在于，步骤6中，所述的以地市内大用户电量信息累加为输入、地市电网售电量为输出的线性回归模型为：

e＝ax+b      (3)

式中：a和b分别表示线性回归模型的斜率和偏置；e表示地市电网售电量。