[发明专利]一种基于大数据的大区域用电量预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于大数据的大区域用电量预测方法及系统，包括预测服务器、接口设备和数据库；所述预测服务器中的处理器首先获得参数向量的集合，接着获得参数向量的最优先行时间向量，然后获得最优先行参数和用电量之间的关联向量，最后获得下一个时间周期内大区域的预测用电量。本发明实时性强，并且充分考虑到了大区域用电量相对稳定的特点，将用电量看成包括基本不变量和可变量两者，使用用电量变化率间接预测用电量，使得用电量变化率的误差类似于用电量的误差，基本避免了不变量造成的干扰。

主权项

1.一种基于大数据的大区域用电量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：采集大区域用电量相关的N组先行数据向量的集合X＝{X1,X2,...,XN}，每个向量Xi＝(xi(‑ti),xi(‑ti+1),...,xi(‑1))，i的取值范围从1到N；采集用电量向量E＝(e‑te,e‑te+1,...,e‑1)；所述向量Xi与E的统计周期相同，所述向量Xi中的每个值为相应统计时间周期内的先行数据值，所述向量E内的每个值为相应统计时间周期内的用电量；步骤S2：根据集合X获得参数向量的集合P＝{P₁,P₂,...P_i,...,P_N}，每个参数向量其中，m的取值范围为1到t_i‑1；步骤S3：根据用电量向量E和参数向量的集合P，获得参数向量的最优先行时间向量T＝(T1,T2,...Ti,...,TN)，其中Ti为参数向量Pi中最优先行参数所对应的先行时间；步骤S4：获得最优先行参数和用电量变化率之间的关联向量K＝(k1,k2,...,ki...,kN)；步骤S5：获得下一个时间周期内大区域的预测用电量其中，e_‑1为当前时间周期内大区域的实际用电量。