[发明专利]一种电力需求预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种电力需求预测方法及系统，其包括：收集影响电力需求的内部因素和外部因素，并将其进行指标量化得到备选指标；将备选指标分为先兆性指标、一致性指标和滞后性指标；从先兆性指标、一致性指标和滞后性指标中筛选影响电力需求的关键指标，剔除无关指标；对关键指标进行处理，分别得到电力需求先兆性指数、电力需求一致性指数和电力需求滞后性指数；对三个指数值进行拟合，得到电力需求指数模型，进而预测得到反映电力需求的变化趋势。本发明能够更加准确的反映电力需求，便于电力企业对电力需求进行分析预测。

技术领域

本发明涉及一种电力需求分析和预测领域，特别是关于一种基于先兆、一致、滞后性指标的电力需求预测方法及系统。

背景技术

随着社会的不断发展，人民生活水平的不断提高，电力需求将不再是传统的对电网供电能力的需求，而是要将观念过渡到人民对美好生活用电的需求。电力需求通过定量分析与定性分析，以指数形式对电力需求发展趋势做出系统、客观和准确的评价。

目前对于电力需求指数研究，主要集中在对影响电力需求因素的外部因素评价分析上，包括经济、人口、环境等因素，而忽略了影响电力需求的内部因素，指标体系较为简单，分析预测结果不够准确。此外，在应用影响电力需求的指标体系构建电力需求指数时，通常忽略了这些指标与电力需求之间的时差相关性，因此构建的电力需求指数普遍存在较大偏差。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于先兆、一致、滞后性指标的电力需求预测方法及系统，其能较准确的反映电力需求的变化趋势，便于电力企业对电力需求进行分析预测。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种电力需求预测方法，其包括：1)收集影响电力需求的内部因素和外部因素，并将其进行指标量化得到备选指标；2)将备选指标分为先兆性指标、一致性指标和滞后性指标；3)从先兆性指标、一致性指标和滞后性指标中筛选影响电力需求的关键指标，剔除无关指标；4)对关键指标进行处理，分别得到电力需求先兆性指数、电力需求一致性指数和电力需求滞后性指数；5)对三个指数值进行拟合，得到电力需求指数模型，进而预测得到反映电力需求的变化趋势。

进一步，采用K-L信息量法对备选指标进行分类，包括以下步骤：

2.1)确定基准指标，并对基准指标进行标准化处理得到标准化后的基准序列p_t；

2.2)将备选指标序列进行标准化处理得到标准化后的备选指标序列q_t；

2.3)根据标准化后的基准序列p_t和标准化后的备选指标序列q_t，得到K-L信息量的计算公式；当计算出2L+1个K-L信息量后，从这些K_l值中选出一个最小值作为被选指标的K-L信息量，L表示最大延迟数。

进一步，所述K-L信息量的计算公式为：

其中，l表示时差，为先行或者滞后时差数，取负数表示先行，取正数表示滞后；K_l表示基准序列p_t和备选指标序列q_t之间的K-L信息量；t′表示基准序列的计算起始点。

进一步，关键指标的筛选方法采用灰色关联度和相关性分析法，包括以下步骤：

3.1)分别计算先兆性指标、一致性指标、滞后性指标与表征电力需求的指标全社会用电量之间的灰色关联度；

3.2)比较电力需求指标与其强相关的指标之间的相关性，若两指标之间的相关性大于预设阈值，则应将其中一个指标剔除。

进一步，大于预设阈值为0.9。

进一步，选取关联度大于等于0.7的指标作为与电力需求强相关的指标。