基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法技术
Prediction method of daily electricity consumption in Taiwan area based on human comfort
A prediction method based on human comfort zone daily consumption, through the acquisition of Taiwan area forecasting and prediction for the specified parameters on a few days ago, brought into the model to calculate the average prediction on the body temperature, body temperature, the highest temperature and the lowest somatosensory forecast average body on a few days ago the sense of temperature, the highest body temperature, minimum body temperature; according to the formula to estimate the highest prediction on body temperature, body temperature and the lowest predicted to be highest on the body a few days ago, the average temperature temperature minimum body average interval comfort the human body; according to the determined interval the calculation of compensation amount, calculated according to the area to be issued; access to non forecast revised daily forecast daily consumption of a linear correction a few proportional coefficient regression model based on, and the amount of compensation and superposition. The invention calculates the air temperature compensation amount according to the body temperature, and corrects the daily electricity consumption, thereby improving the accuracy of prediction.
【技术实现步骤摘要】
基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法
本专利技术涉及一种基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法，属于电网用电
技术介绍
用电量预测是电网公司制定生产综合计划制定经营计划的关键基础，合理准确的预测结论会给公司的经营决策带来正向效应，反之就会导致公司经营策略的背离，因此对未来季度或者年度的用电量预测显得至关重要。纵览国内外市场预测技术可知，现有的用电量预测技术可以归结为三类，但是都不能解决用电量预测的关键问题。第一类用电量预测技术是依据历史用电量的实际发生值进行趋势外推，预测结论所包含的信息就是基于预测期的经济环境沿袭上一周期的发展模式，例如中国专利101976301。但是如果预测周期内的用电形势发生了较大改变或者方向性的掉头，该方法无法预测，因此在当前经济不稳定时期，该类方法的预测结论常常较实际发生的偏差较大。第二类用电量预测技术是基于预测人员的经验判断预测年的增长幅度，预测人员会根据当前的经济形势、和自己的预测经验开展预测，这种对经济形势的判断仅局限于定性分析层面，而无法定量到具体的预测模型上，而对于预测的经验增长则更加依赖于预测人员个人的综合判断能力...
【技术保护点】
基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取台区待预测日的平均温度、最高温度、最低温度、湿度、风速参数和台区待预测日前几日的对应参数，带入指定的模型中计算出台区待预测日的平均体感温度、最高体感温度、最低体感温度以及台区待预测日前几日的平均体感温度、最高体感温度、最低体感温度；S2、根据公式判断待预测日的最高体感温度、最低体感温度以及待预测日前几日的最高体感温度平均值、最低体感温度平均值所处的人体舒适度区间V(i)；S3、根据确定的待预测日的最高体感温度、最低体感温度以及待预测日前几日的最高体感温度平均值、最低体感温度平均值所处的人体舒适度区间...
【技术特征摘要】
2016.06.30 CN 20161050551411.基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取台区待预测日的平均温度、最高温度、最低温度、湿度、风速参数和台区待预测日前几日的对应参数，带入指定的模型中计算出台区待预测日的平均体感温度、最高体感温度、最低体感温度以及台区待预测日前几日的平均体感温度、最高体感温度、最低体感温度；S2、根据公式判断待预测日的最高体感温度、最低体感温度以及待预测日前几日的最高体感温度平均值、最低体感温度平均值所处的人体舒适度区间V(i)；S3、根据确定的待预测日的最高体感温度、最低体感温度以及待预测日前几日的最高体感温度平均值、最低体感温度平均值所处的人体舒适度区间，按照指定公式计算补偿量的大小；S4、获取根据基于周几系数修正的一元线性回归模型(平均体感温度影响因子)计算出的台区待预测日的非修正预测日用电量，并将非修正预测日用电量与得到的补偿量进行叠加，计算得到台区的修正预测日用电量。2.根据权利要求1所述的基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法，其特征在于，在S1中，平均体感温度、最高体感温度、最低体感温度的计算满足如下公式：其中，Tg为平均体感温度，Tgm为最高体感温度，Tgn为最低体感温度，T为日平均气温，Tm为日最高气温，Tn为日最低气温，U为平均相对湿度，V为平均风速。3.根据权利要求1所述的基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法，其特征在于，在S1中，所述待预测日前几日为所述待预测日前4-10天。4.根据权利要求1所述的基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法，其特征在于，在S2中，台区待预测日的最高体感温度、最低体感温度以及台区待预测日前几日的最高体感温度平均值、最低体感温度平均值的人体舒适度区间满足如下公式：其中，Tgmi为最高体感温度，Tgni为最低体感温度。5.根据权利要求1所述的基于人体舒适度的台区日用电量的预测方法，其特征在于，在S3中，(1)当待预测日的最高体感温度对应的温度区间为4，待预测日之前几日的最高体感温度平均值、最低体感温度平均值对应的温度区间为3时，在非修正预测日用电量上叠加正补偿量△L1，且满足如下公式：△L1＝k1*(Tgmi-34.5)其中，k1为气温补偿系数；(2)当待预测日的最高体感温度、最低体感温度对应的温度区间为3，待预测日之前几日最高体感温度平均值对应的温度区间为4时，在非修正预测日用电量上叠加负补偿量△L2，且满足如下公式：△L2＝k2*(Tgmi-34.5)其中，k2为气温补偿系数；(3)当待预测日的最高体感温度对应的温度区间为5，待预测日之前几日的最高体感温度平均值对应的温度区间为4，在非修正预测日用电量上叠加正补偿量△L3，且满足如下公式：△L3＝k3*(Tgmi-37.5)其中，k3为气温补偿系数；(4)当待预测日的最高体感温度和待预测日之前几日的最高体感温度平均值对应的温度区间均大于等于4，且待预测日的最大气温小于待预测日之前几日的最高体感温度的平均值Tgmp，在非修正预测日用电量上叠加正补偿量△L4，且满足如下公式：△L4＝k4*(Tgmp-Tgmi)其中，k4为气温补偿系数；(5)当待预测日最低体感温度对应的温度区间为2，待预测日之前几日的最高体感温度平均值、最低体感温度平均值对应的温度区间为3，在非修正预测日用电量上叠加正补偿量△L5，且满足如下公式：△L5＝k5*(5-Tgni)其中，k5为气温补偿系数；(6)当待预测日最高体感温度、最低体感温度对应的温度区间为3，待预测日之前几日的最低体感温度的平均值对应的温度区间为2，在非修正预测日用电量上叠加负补偿量△L6，且满足如下公式：△L6＝k6*(Tgni-5)其中，k6为气温补偿系数；(7)当待预测日的最低体感温度Tgn...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈启忠，吉宇，曹伟新，王宏巍，陆晓冬，张春，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司南通供电公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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