电网投资预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种电网投资预测方法及系统，所述预测方法包含：获取电网投资时间序列信号，通过EMD方法将所述电网投资时间序列信号分解为复数个IMF信号和余项；将所述IMF信号的特征时间尺度大小进行比较，获得高频分量IMF信号和低频分量IMF信号；通过神经网络预测方法分析所述高频分量IMF信号，获得第一预测结果；通过时间序列预测方法分析所述低频分量IMF信号，获得第二预测结果；通过回归模型分析所述余项，获得第三预测结果；根据所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述第三预测结果，获得电网投资预测结果。

Forecasting method and system of power grid investment

The present invention provides a method and system for prediction of power grid investment, the prediction method includes: obtaining the power grid investment time series signal, through the EMD method of the power grid investment time series signal is decomposed into a plurality of IMF signals and the characteristic time scale of the remainder; the size of the IMF signal are compared to obtain high frequency component IMF the low frequency component signal and IMF signal; the prediction method of the high frequency component of IMF signals by neural network, the prediction results obtained first; prediction method analysis of the low frequency components of IMF signals based on the time series, won the second prediction results by regression analysis; the remainder, third prediction results; the prediction results based on the first prediction results second, the forecast result and the third prediction results obtained, the power grid investment.

【技术实现步骤摘要】
电网投资预测方法及系统
本专利技术涉及投资预测领域，尤指一种电网投资预测方法及系统。
技术介绍
现有的关于电网投资预测的研究，主要从两个思路对电网投资进行预测。部分研究是通过分析电网投资历年的变化趋势，对未来的电网投资进行直接的预测。这种预测方法简单且需要的数据较少，但在预测过程中没有考虑电网投资的变化是多种因素共同作用的，因此在预测精度上存在明显不足。还有一部分研究是基于考虑不同因素对电网投资量的影响，然后通过研究电网投资与因素之间的依存关系从而对电网投资进行预测。由于各个影响因素的在未来的变化趋势较容易掌握，因此通过研究电网投资与因素之间的关系能有效提高预测精度。电网投资的影响因素主要有GDP总量、社会总用电量和能源生产总量，能源消费总量等，又逐渐被细分为第二产业比例、第三产业比例、人均用电量、能源结构等多个因素。由于影响电网投资的因素众多，简单的线性回归以及时间序列则很难满足预测精度的要求。
技术实现思路
本专利技术目的在于基于经验模态分解理论使用混合预测方法，利用各因素变化量影响之下电网投资时间序列的发展趋势，从而对电网投资进行更为精确的预测。为达上述目的，本专利技术具体提供一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电网投资预测方法，其特征在于，所述预测方法包含：获取电网投资时间序列信号，通过EMD方法将所述电网投资时间序列信号分解为复数个IMF信号和余项；将所述IMF信号与预定阈值比较，获得高频分量IMF信号和低频分量IMF信号；通过神经网络预测方法分析所述高频分量IMF信号，获得第一预测结果；通过时间序列预测方法分析所述低频分量IMF信号，获得第二预测结果；通过回归模型分析所述余项，获得第三预测结果；根据所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述第三预测结果，获得电网投资预测结果。

【技术特征摘要】
1.一种电网投资预测方法，其特征在于，所述预测方法包含：获取电网投资时间序列信号，通过EMD方法将所述电网投资时间序列信号分解为复数个IMF信号和余项；将所述IMF信号与预定阈值比较，获得高频分量IMF信号和低频分量IMF信号；通过神经网络预测方法分析所述高频分量IMF信号，获得第一预测结果；通过时间序列预测方法分析所述低频分量IMF信号，获得第二预测结果；通过回归模型分析所述余项，获得第三预测结果；根据所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述第三预测结果，获得电网投资预测结果。2.根据权利要求1所述的电网投资预测方法，其特征在于，所述通过神经网络预测方法分析所述高频分量IMF信号，获得第一预测结果包含：根据所述高频分量IMF信号，利用神经网络模型分析所述高频分量，获得第一预测结果。3.根据权利要求1所述的电网投资预测方法，其特征在于，将所述IMF信号与预定阈值比较，获得高频分量IMF信号和低频分量IMF信号包含：将所述IMF信号的特征时间尺度大小与预定阈值比较，获得高频分量IMF信号和低频分量IMF信号；其中高于所述预定阈值的所述IMF信号为低频分量IMF信号，低于所述预定阈值的所述IMF信号为高频分量IMF信号。4.根据权利要求1所述的电网投资预测方法，其特征在于，通过EMD方法将所述电网投资时间序列信号分解为复数个IMF信号包含：利用EMD方法中IMF信号定义，筛选所述电网投资时间序列信号中符合IMF信号定义的信号，获得符合所述IMF信号定义的复数个IMF信号。5.根据权利要求4所述的电网投资预测方法，其特征在于，所述利用EMD方法中IMF信号定义，筛选所述电网投资时间序列信号中符合IMF信号定义的信号包含：根据所述电网投资时间序列信号获得所述电网投资时间序列信号的极大值点和极小值点，通过三次样条差值函数分别绘制所述极大值点和所述极小值点所对应的上包络线和下包络线；计算所述上包络线和所述下包络线的均值，获得均值包络线；通过原始序列减去所述...

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