电网投资规模组合预测模型的确定方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种电网投资规模组合预测模型的确定方法及装置，其中，方法包括：获取过去N年每年的电网投资额实际值；利用多种预测方法预测过去N年每年的电网投资额；利用多种误差指标对每种预测方法的预测结果进行评价；根据误差指标的评价结果计算各误差指标的权重；利用未知系数组合每种预测方法的预测结果以得到过去N年每年的组合预测结果；利用所述误差指标对组合预测结果进行评价；根据误差指标的权重和组合预测结果对应的误差指标的评价结果构造目标函数；计算目标函数最优时未知系数的具体值，利用未知系数的具体值组合所述预测方法从而得到组合预测函数。本申请能够提高电网投资额预测结果的可信度。

【技术实现步骤摘要】
电网投资规模组合预测模型的确定方法及装置
本申请属于电网投资规模预测领域，尤其涉及一种电网投资规模组合预测模型的确定方法及装置、电网投资规模预测方法及装置。
技术介绍
随着建设坚强电网战略目标的提出，特别是近年来智能电网建设的深入，电网投资增速不断提升。在这一背景下，电网公司亟需提高电网规划的科学性，增强优化能源资源配置的能力，以及提高电网企业的抗风险能力。研究电网投资理论与方法，规范电网企业的投资行为，建立一套科学的电网投资决策体系对于降低投资决策风险、提升投资决策水平、提高电网投资效益、增强电网企业的持续发展能力至关重要。国内传统上，电力公司在制定投资规模的时候，将电网规划和投资预算分别进行，然而，采用这种方式，往往很难真正实现最有效地资源调配，实现规划目标。近年来电力公司逐步开始推行“项目的计划和预算”的方法。该方法是一种将规划—计划—预算结合在一起的系统控制方法，摒弃了按各个部门往年预算基数为基础的预算方法，很好地规避或减轻了传统上由于投资规划和预算分开执行而导致的诸多弊端，例如预算执行力不足、脱离企业本身特点、缺少弹性等。但现有技术中常用的一种电网投资规模测算是从下往上开展的加和汇总，该种方法得到的电网投资规模未以历史数据为依据，具有投资规模确定不准确的问题。现有技术中另一常用的电网投资规模测算方法为采用单一投资规模测算方法进行投资预算，这种方法存在考虑问题不全面，可靠度低的问题。
技术实现思路
本申请提供一种电网投资规模组合预测模型的确定方法及装置、电网投资规模预测方法及装置，用于解决现有技术中单一投资规模测算方法存在可靠度低的问题。为了解决上述技术问题，本申请的一实施例提供一种电网投资规模组合预测模型的确定方法，包括：获取过去N年每年的电网投资额实际值；利用多种预测方法预测过去N年每年的电网投资额；利用多种误差指标对每种预测方法的预测结果进行评价；根据误差指标的评价结果计算各误差指标的权重；利用未知系数组合所述预测方法的预测结果以得到过去N年每年的组合预测结果；利用所述误差指标对组合预测结果进行评价；根据误差指标的权重和组合预测结果对应的误差指标的评价结果构造目标函数；计算目标函数最优时未知系数的具体值，利用未知系数的具体值组合所述预测方法从而得到组合预测函数。本申请另一实施例还提供一种电网投资规模预测方法，包括：利用上一实施例得到组合预测函数；利用所述多种预测方法预测电网投资额，将所述多种预测方法的预测结果代入组合预测函数中得到组合预测结果。本申请再一实施例提供一种电网投资规模组合预测模型的确定装置，包括：获取模块，用于获取过去N年每年的电网投资额实际值；预测模块，用于利用多种预测方法预测过去N年每年的电网投资额；第一评价模块，用于利用多种误差指标对每种预测方法的预测结果进行评价；权重计算模块，用于根据误差指标的评价结果计算各误差指标的权重；组合模块，用于利用未知系数组合所述预测方法的预测结果以得到过去N年每年的组合预测结果；第二评价模块，用于利用所述误差指标对组合预测结果进行评价；目标函数构建模块，用于根据误差指标的权重和组合预测结果对应的误差指标的评价结果构造目标函数；建模模块，用于计算目标函数最优时未知系数的具体值，利用未知系数的具体值组合所述预测方法从而得到组合预测函数。本申请又一实施例还提供一种电网投资规模预测装置，包括：组合预测函数确定模块，用于利用上一实施例所述的电网投资规模组合预测装置得到组合预测函数；预测模块，用于利用所述多种预测方法预测电网投资额，将所述多种预测方法的预测结果代入组合预测函数中得到组合预测结果。本申请能够将多种预测方法的预测结果进行最优组合，提高了电网投资预测结果的可信度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例的电网投资规模组合预测模型的确定方法流程图；图2为本申请实施例的误差指标权重计算过程流程图；图3为本申请实施例的电网投资规模组合预测装置的结构图；图4为本申请实施例的电网投资规模预测装置的结构图。具体实施方式为了使本申请的技术特点及效果更加明显，下面结合附图对本申请的技术方案做进一步说明，本申请也可有其他不同的具体实例来加以说明或实施，任何本领域技术人员在权利要求范围内做的等同变换均属于本申请的保护范畴。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。如图1所示，图1为本申请实施例的电网投资规模组合预测模型的确定方法流程图。本实施例所述的方法能够将多种预测方法的预测结果以最优的方式进行组合，为后续电网投资规模确定提供依据。具体的，包括：步骤101：获取过去N年每年的电网投资额实际值。N为自然数，本申请对N的具体取值不作限定，例如过去N年可以为过去14年(2003年至2016年)。步骤102：利用多种预测方法预测过去N年每年的电网投资额。步骤103：利用多种误差指标对每种预测方法的预测结果进行评价。误差指标以函数的形式体现，误差指标的评价结果即为误差指标的函数值，例如表三中的数据。步骤104：根据误差指标的评价结果计算各误差指标的权重。实施时，根据各误差指标的评价结果所提供信息量的大小来确定权重，具体计算方法将在后续实施方式中继续说明，此处不再赘述。步骤105：利用未知系数组合上述预测方法的预测结果以得到过去N年每年的组合预测结果。实施时，通过如下公式组合每年的预测结果：其中，yc表示组合预测结果，xk表示第k个预测方法的系数(在本步骤中，xk为未知量)，yk表示第k个预测方法的预测结果，m表示预测方法种数。步骤106：利用上述多个误差指标对组合预测结果进行评价，以得到组合预测结果对应的误差指标的评价结果。步骤107：根据误差指标的权重和组合预测结果对应的误差指标的评价结果构造目标函数。详细的说，目标函数的表达式为：其中，wi表示第i个误差指标的权重，fi(yc)表示组合预测结果对应的第i个误差指标的评价结果，fi(yc)为未知系数xk,k∈[1,2,···,m]的函数，n表示误差指标种数，yc表示组合预测结果。步骤108：计算目标函数最优时未知系数的具体值，利用未知系数的具体值组合上述多个预测方法从而得到组合预测函数。详细的说，组合预测函数的表达式为：其中，yc表示组合预测结果，xk表示第k个预测方法的系数(通过步骤107的计算，xk已为已知量)，yk表示第k个预测方法的预测结果，m表示预测方法种数。本实施例将多种方法的测算结果进行了最优组合，能够提高电网投资测算结果的可信度。一些实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网投资规模组合预测模型的确定方法，其特征在于，包括：获取过去N年每年的电网投资额实际值；利用多种预测方法预测过去N年每年的电网投资额；利用多种误差指标对每种预测方法的预测结果进行评价；根据误差指标的评价结果计算各误差指标的权重；利用未知系数组合所述预测方法的预测结果以得到过去N年每年的组合预测结果；利用所述误差指标对组合预测结果进行评价；根据误差指标的权重和组合预测结果对应的误差指标的评价结果构造目标函数；计算目标函数最优时未知系数的具体值，利用未知系数的具体值组合所述预测方法从而得到组合预测函数。

【技术特征摘要】
1.一种电网投资规模组合预测模型的确定方法，其特征在于，包括：获取过去N年每年的电网投资额实际值；利用多种预测方法预测过去N年每年的电网投资额；利用多种误差指标对每种预测方法的预测结果进行评价；根据误差指标的评价结果计算各误差指标的权重；利用未知系数组合所述预测方法的预测结果以得到过去N年每年的组合预测结果；利用所述误差指标对组合预测结果进行评价；根据误差指标的权重和组合预测结果对应的误差指标的评价结果构造目标函数；计算目标函数最优时未知系数的具体值，利用未知系数的具体值组合所述预测方法从而得到组合预测函数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合预测函数的表达式为：其中，yc表示组合预测结果，xk表示第k个预测方法的系数，yk表示第k个预测方法的预测结果，m表示预测方法种数。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数的表达式为：其中，wi表示第i个误差指标的权重，fi(yc)表示组合预测结果对应的第i个误差指标的评价结果，n表示误差指标种数，yc表示组合预测结果。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测方法包括：比例系数预测法、二次指数平滑预测法、回归预测模型法及灰色预测模型法。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述误差指标包括：平均绝对误差指标、均方误差指标、平均绝对百分比误差指标及均方百分比误差指标。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用熵权法根据误差指标的评价结果计算各...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩丰，李晖，彭冬，李金超，李金颖，张鹏飞，龙望成，薛雅玮，侍剑峰，李树林，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网北京经济技术研究院，国网浙江省电力公司，华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京,11