【技术实现步骤摘要】
一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电量的预测方法
本专利技术涉及一种预测方法，尤其是涉及一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电量的预测方法。
技术介绍
居民生活用电是社会用电的重要组成，居民供电保障也是电力企业供电的基础要求。能源经济电力研究学者在居民用电预测领域，多采用时间序列分析法如一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、ARIMA分析法等对居民用电整体进行建模、预测，而无法探究居民用电增长更深层次的动力来源。因此，需要提供一种新的用于预测居民用电的方法。授权公告号为CN103440556B的专利技术专利提供了一种基于经济传导的用电量预测方法，该方法包括以下步骤：(1)根据各类用电量的影响因子，读取历史数据，构建分类预测模型；(2)获取目标季度各解释变量值，对目标季度的各类用电量进行分类预测；(3)计算目标季度的全社会用电量。该专利技术通过对区域内的历史分产业用电量、重点行业用电量进行分析研究，筛分出影响区域用电量变化的主要经济信息，找出与用电量变化关联度较高的系列经济指标，研究其对用电量影响的超前滞后特性，在此基础上构建从经济到用电量的分类传导预测模型，有...
【技术保护点】
1.一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选取居民用电的样本期；S2、对居民用电类别进行划分：根据居民家用电器保有情况并考虑未来发展趋势，将居民用电类别划分为空调用电、冰箱用电、电灯用电、电动汽车用电及其他用电；S3、按步骤S2划分的居民用电类别分别对居民用电量进行提取；S4、终端耗电设备数量预测：采用每百户居民家庭某类家用电器保有量与居民户数的预测值的乘积作为终端耗电设备数量预测值；S5、单位终端耗电设备能耗预测：包括空调单位设备能耗预测、冰箱单位设备能耗预测和其它家用电器单位设备能耗预测；S6、居民用电量预测：根据前述步骤中...
【技术特征摘要】
1.一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选取居民用电的样本期；S2、对居民用电类别进行划分：根据居民家用电器保有情况并考虑未来发展趋势，将居民用电类别划分为空调用电、冰箱用电、电灯用电、电动汽车用电及其他用电；S3、按步骤S2划分的居民用电类别分别对居民用电量进行提取；S4、终端耗电设备数量预测：采用每百户居民家庭某类家用电器保有量与居民户数的预测值的乘积作为终端耗电设备数量预测值；S5、单位终端耗电设备能耗预测：包括空调单位设备能耗预测、冰箱单位设备能耗预测和其它家用电器单位设备能耗预测；S6、居民用电量预测：根据前述步骤中得到的终端耗电设备数量预测值、单位终端耗电设备能耗预测值和居民户数的预测值计算预测期目标地区居民用电量，具体计算公式如下：E＝∑iH×Qi×Ii,其中，E为预测期目标地区居民用电量，H为目标地区居民户数且单位为百户，Qi为第i类电器每百户居民家庭的保有量，Ii为第i类终端耗电设备的单位设备能够，并采用相应终端耗电设备的年耗电量作为单位设备能耗。2.根据权利要求1所述的一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电量的预测方法，其特征在于：在步骤S3中，空调用电量的提取方法如下：结合目标地区月度用电量时间序列与地区气候特征分析，判断其采暖季节与降温季节，与当年基础负荷季节对比日均用电量，取其差额为当年季节性日均用电量，再结合采暖降温季天数计算季节性用电量，并将季节性用电量作为空调用电量，计算公式如下：式中，为空调用电量，为采暖降温季的日均用电量，为基础负荷季节的日均用电量，m为采暖降温季的天数；将分解出的空调用电量结合目标地区居民户数与每百户家庭空调保有量，计算每台空调的年耗电量，计算公式如下：式中，为每台空调年耗电量，Ht为居民户数且单位为百户，为每百户家庭空调保有量。3.根据权利要求2所述的一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电量的预测方法，其特征在于：在步骤S3中，冰箱用电量的提取方法如下：假设一般家庭冰箱全年不间断运行，结合冰箱一般能效水平，计算一台冰箱一年耗电量，再由每台冰箱的年耗电量结合居民户数、每百户家庭冰箱保有量计算冰箱耗电量，计算公式如下：其中，为冰箱用电量，为每台冰箱年耗电量，Ht为居民户数，为每百户居民家庭冰箱保有量。4.根据权利要求3所述的一种基于居民家用电器能耗核算的居民用电...
【专利技术属性】
技术研发人员：白宏坤，李虎军，杨萌，李文峰，尹硕，宋大为，刘军会，邓方钊，赵文杰，邢胜男，卜飞飞，华远鹏，韩丁，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，国网河南省电力公司经济技术研究院，北京经世万方信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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