[发明专利]一种基于智能算法的用户用电偏差分析方法

摘要

本发明公开了一种基于智能算法的用户用电偏差分析方法。它包括：S1：绘制每个影响因素与预测区域年生活用电总量联立的二维散点图，排除离散程度较高或者呈非线性的影响因素，剩下的影响因素即为偏差影响因素；S2：计算每个偏差影响因素与预测区域年生活用电总量的皮尔森系数，将皮尔森系数的绝对值大于或等于设定值K的偏差影响因素作为最终偏差影响因素；S3：利用灰色神经网络建立用电量预测模型；S4：采用用电量预测模型对预测区域的年生活用电总量进行预测。本发明将客观存在的影响因素考虑为可能对用电产生偏差的原因，挖掘出与用电量存在较高影响程度的数据，利用强关联数据作为输入建立灰色神经网络用电量预测模型，提高预测的准确性。

主权项

1.一种基于智能算法的用户用电偏差分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选定可能对预测区域的年生活用电总量产生偏差的影响因素，选取预测区域M年的影响因素数据及年生活用电总量数据，绘制每个影响因素与预测区域年生活用电总量联立的二维散点图，排除离散程度较高或者呈非线性的影响因素，剩下的影响因素即为偏差影响因素；S2：计算每个偏差影响因素与预测区域年生活用电总量的皮尔森系数，将皮尔森系数的绝对值大于或等于设定值K的偏差影响因素作为最终偏差影响因素；S3：根据预测区域年生活用电总量数据和最终偏差影响因素数据，利用灰色神经网络建立用电量预测模型；S4：采用用电量预测模型对预测区域的年生活用电总量进行预测。