[发明专利]一种基于相关系数的行业用电量规律预测方法

摘要

本发明公开了一种基于相关系数的行业用电量规律预测方法，包括采集设定区域设定行业内各用户的用电量数据；形成用电量历史数据序列并进行归一化；分别求取各用户用电量与行业整体用电量的相关系数，确定各用户的用电量变化与该行业总体用电规律间的关联特性；选取电力负荷变化趋势与行业整体负荷变化一致性最高的用户，预测行业整体的用电量数据变化规律。本发明有益效果能够实现从某用户电力负荷的异常能够推导出具体某行业的异常甚至是全社会电力负荷异常的预测，提高电力负荷预测结果的准确性，为电力系统进行合理经济调度、降低生产成本、防止电网大面积停电或者电网崩溃提供了的有力保障。

主权项

一种基于相关系数的行业用电量规律预测方法，其特征是，包括以下步骤：(1)通过电力调控中心电网能量管理系统采集设定区域设定行业内各用户的用电量数据，存入用电量数据库，并对数据进行预处理；(2)根据采集到的用电量数据，得出设定区域设定行业整体用电量变化趋势以及各用户日用电变化量趋势；(3)将日负荷电量数据按照时序进行分段，形成用电量历史数据序列并进行归一化；(4)采用差分最小日、差分最大日方法确定波动最大日，并对引起电量波动异常的主要因素进行分析，并求得对波动贡献度最大的关键用户；差分最小日具体为：较上一日用电量减小最多的三天；差分最大日具体为：较上一日用电量增加最多的三天；分别将确定的差分最小日和差分最大日确定为波动最大日，对其成因进行分析，并求得对波动贡献度最大的关键用户；(5)分别求取各用户用电量与行业整体用电量的相关系数，并按照相关系数由大到小对用户进行排序；根据相关系数确定各用户的用电量变化与该行业总体用电规律间的关联特性；(6)根据各用户间的相关系数，按照各用户的用电规律对其进行分类，确定每一类用户的日用电量变化曲线；(7)在每一类用户的用电变化量曲线中，选取用电变化量趋势与行业整体用电变化量趋势一致性最高的用户，通过该用户的用电量变化规律来预测行业整体的用电量数据变化规律；在对行业用电量规律进行预测的同时，增加对于不规范用电行为的检测，具体方法为：1)将日负荷电量数据按照时序分成四段，形成用电量历史数据序列并进行归一化；2)建立预测模型，对归一化得到的历史数据进行预测；预测模型具体为：定义拉格朗日乘子：在最优解处，其中，ω、b分别是权系数向量及偏置，φ：Rn—→Γ，其中Γ表示高维特征空间，C为平衡系数，yi为训练数据的目标值，xi为训练样本，ξi为惩罚函数；yi,b都为m维列向量，φ(xi)是k维列向量，ω是m×k维矩阵；αi、βi均为拉格朗日算子；3)将预测得到的结果按照负荷水平归一化到实测数据，并与实测数据进行比对，找出不规范用电嫌疑比较大的用户；4)考虑实际情况，对嫌疑名单进行进一步的排除，确定不规范用电用户的最终名单。