【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，属于电网
。本专利技术首先通过改进灰色预测模型的方法对各社会经济指标数列进行建模，得到各社会经济指标的预测值；同时针对社会经济指标与电力系统月度负荷的变化特点采用偏最小二乘模型，得到月度负荷与各社会经济指标的线性多元回归方程；然后将各社会经济指标的预测值代入线性多元回归方程中，得到月度负荷的预测值；最后根据月度负荷的预测值得出相对误差。本专利技术不仅能很好的把握增长趋势，还能有效的抑制负荷与影响因子之间的波动性问题；同时这种组合预测方法使预测精度明显提高。【专利说明】—种基于社会经济因素影响的电力系统月度负荷的组合预测方法
本专利技术涉及，属于电网
。
技术介绍
负荷预测是电网规划的重要组成部分，提高负荷预测的水平，不仅有利于供电部门进行合理用电管理，还能提高经济效益。负荷预测不准确，将对电力部门以及用户产生很大影响:预测值与真实值过分偏低，无法满足用户需求；而过分偏高时，将会增加电力设施的投资，产生资源的浪费。影响电力系统月度负荷的因素很多，且很多因素与负荷之间存在多重共线性问题，传统线性回归方法难以准确描述变量之间的关系。对于影响因素的处理，由于运行管理制度相对落后以及运行人员水平参差不齐，导致历史资料匮乏，针对小样本数据问题，传统的统计学方法很难发现其变化规律，这样就给预测的精度带来了很大的困难。负荷预测比较经典的方法有时间序列法、回归分析法以及相关分析法等，使用的前提是负荷具有很好的线性化以及确定性。然而电力负荷是非线性、时变性和不确定性的，因此想要简单的通过一个数学关系式来表达影响因子与待预...
【技术保护点】
一种基于社会经济因素影响的电力系统月度负荷的组合预测方法，其特征在于：首先通过改进灰色预测模型的方法对各社会经济指标数列进行建模，得到各社会经济指标的预测值；同时针对社会经济指标与电力系统月度负荷的变化特点采用偏最小二乘模型，得到月度负荷与各社会经济指标的线性多元回归方程；然后将各社会经济指标的预测值代入线性多元回归方程中，得到月度负荷的预测值；最后根据月度负荷的预测值得出相对误差。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志坚，杨志华，杨蕊鑫，宋琪，赵子琦，黄蓉，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南;53
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