[发明专利]基于时间分解改进算法的电力运行监测方法及系统

权利要求书

1.基于时间分解改进算法的电力运行监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、选取衡量主体运行的经济发展指标，计算该主体经济发展指标与该主体用电量的关系系数、该主体经济发展指标与该主体用电量一阶差分的关系系数；

步骤2、选取主体经济发展指标与主体用电量、主体经济发展指标与主体用电量一阶差分两组关系系数中最大的一组关系；

步骤3、结合选取的关系，计算指数波动因子、指数趋势因子，将指数波动因子和指数趋势因子相乘得到最终的电力指数，用于监测当前主体的电力运行情况；

步骤4、根据历史电力指数值，采用改进的时间分解模型对未来电力指数进行预测，预判主体未来电力运行情况；

所述改进的时间分解模型包括趋势分解项、季节分解项和随机分解项，电力指数的预测值为三种分解项的权重组合值；

趋势分解项反映电力指数值长期的平稳趋势，趋势分解项Y_t的预测公式为：

式中，ω_t-k为电力指数趋势分解项序列；d为时序被差分次数；B为滞后算子；Y_t为平稳的趋势分解；Y_t-k为k阶趋势分解项；ε_t为预测残差；μ为序列均值；p为自回归阶数，θ₁....θ_q为移动平均系数；β₁....β_p为自回归系数；q为移动平均阶数；

在预测季节分解项时，对非季节拐点和季节拐点分情况考虑；随机分解项为无明显变化趋势，采用平均法预测序列的随机分解项；

步骤4在预测季节分解项时，对于非季节拐点时间点，季节分解采用周期性分解，预测的季节分解与历史同期的季节分解相同；对于季节拐点时间点，季节分解采用非周期性分解，历史同期的季节分解变化较大，对季节分解的历史同期值赋予权重时遵从近大远小的规则，其和作为当期电力指数的季节分解项；

对于季节拐点时间点，第i年第j月的季节分解项为：

其中α为加权系数，n为使用的历史同期季节分量的个数；

步骤4的电力指数预测值Y为：

其中，为季节分解项，为随机分解项；

步骤3中指数波动因子计算公式以步骤2选取的关系而定，若所选取关系为主体经济发展指标与主体用电量，参考均值归一化计算指数波动因子；若所选取关系为主体经济发展指标与主体用电量一阶差分，参考同比计算指数波动因子，同时对初始化波动因子进行计算，并剔除电量周期性、季节性变动造成的波动，添加波动抑制系数，最终指数波动因子的计算公式为：

其中，波动抑制系数取值范围为[0,1)；初始化波动因子计算公式为：

步骤3中指数趋势因子代表指数长期增长趋势，为用电趋势因子和容量趋势因子的加权和；用电趋势因子的计算公式为：

容量趋势因子的计算公式为：

2.根据权利要求1所述的电力运行监测方法，其特征在于，用电趋势因子或容量趋势因子的权重k_i采用客观赋权的变异系数法确定：

其中v_i表示用电趋势因子或容量趋势因子的变异系数，计算公式为：

SD_i表示预设时间范围内用电趋势因子或容量趋势因子的标准差，mean_i表示预设时间范围内用电趋势因子或容量趋势因子的平均值。

3.根据权利要求1所述的电力运行监测方法，其特征在于，波动抑制系数取值为0.8。

4.根据权利要求1所述的电力运行监测方法，其特征在于，指数波动因子以100为分界线，大于100表明指数增长呈扩张态势，小于100表明指数增长呈现收缩态势。

5.根据权利要求1所述的电力运行监测方法，其特征在于，当季节分解有明显变化特征时，加权系数α取0.6-0.8的数值；季节分解是否出现明显的变化特征通过绘制图表来观察。