基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法及装置制造方法及图纸

技术编号:21548971 阅读:26 留言:0更新日期:2019-07-06 22:04
本申请涉及一种基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法及装置,属于电量统计技术领域,该方法包括:获取第n年第m月之前居民小区月度用电量;根据居民小区月度用电量确定居民小区月度用电量的稳定情况;获取稳定情况对应的电量预测算法;使用电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值;可以解决不同居民小区使用同一电量预测算法预测月度用电量,得到的预测结果不准确的问题;由于通过先确定居民小区月度用电量的稳定情况,根据该稳定情况选取对应的电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,可以提高预测结果的准确性。

Prediction Method and Device of Monthly Electricity Consumption in Residential Areas Based on Stability Analysis

【技术实现步骤摘要】
基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法及装置
本专利技术涉及一种基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法,属于电量统计

技术介绍
近些年来,随着人民生活水平的不断提高,消费观念的不断转变,城市居民生活用电量增长迅速,居民生活用电量在社会总用电量中的比重逐年上升,因此,分析城市居民生活用电量的增长趋势和规律,做出精准的城市居民用电量预测,是预测全社会用电量增长趋势、了解城镇化进程、能源消费结构的基础,也是发电、输配电、智能电网建设等电力系统相关企业进行精细化管理的内在要求。目前,对于居民月度用电量预测的方法包括:线性回归、人工智能、动态分析等,或这些方法之间的有效组合。但是,对于不同小区的用电情况,使用同一方法得到的预测结果可能不够准确。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法及装置,可以解决不同居民小区使用同一电量预测算法预测月度用电量,得到的预测结果不准确的问题。为达到上述目的,本专利技术提供如下技术方案:第一方面,提供一种基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法,所述方法包括:获取第n年第m月之前居民小区月度用电量,所述n和所述m为正整数;根据所述居民小区月度用电量确定所述居民小区月度用电量的稳定情况;获取所述稳定情况对应的电量预测算法;其中,不同的稳定情况对应的电量预测算法不同;使用所述电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值。可选地,所述根据所述居民小区月度用电量确定所述居民小区月度用电量的稳定情况,包括:计算所述第m月之前第一年份的居民小区月度用电量与第二年份的居民小区月度用电量之间的相关系数,所述相关系数用于反映不同年之间月度用电量变化的相关性,所述相关系数与所述居民小区月度用电量的预测难度呈负相关关系;计算所述第m月之前第三年份的居民小区月度用电量的变异系数,所述变异系数用于反映一年中居民小区月度用电量的波动性,变异系数与所述居民小区月度用电量的预测难度呈正相关关系;在所述相关系数大于或等于第一系数阈值且所述变异系数小于或等于第二系数阈值时,确定所述稳定情况为稳定;在所述相关系数小于第一系数阈值或者所述变异系数大于第二系数阈值时,确定所述稳定情况为不稳定。可选地,所述计算所述第m月之前第一年份的居民小区月度用电量与第二年份的居民小区月度用电量之间的相关系数,包括:计算所述第一年份的居民小区月度用电量的第一平均值;计算所述第二年份的居民小区月度用电量的第二平均值;对于所述第一年份和所述第二年份中的第i个月,计算所述第一年份的第i个月的居民小区月度用电量与所述第一平均值之间的第一差值;计算所述第二年份的第i个月的居民小区月度用电量与所述第二平均值之间的第二差值;计算所述第一差值与所述第二差值的乘积;所述i依次取1至j的整数,j为小于或等于12的正整数;计算j个月的乘积的平均值;计算所述第一年份的居民小区月度用电量的第一标准差;计算所述第二年份的居民小区月度用电量的第二标准差;计算所述平均值除以所述第一标准差和所述第二标准差的乘积,得到所述相关系数。可选地,所述计算所述第m月之前第三年份的居民小区月度用电量的变异系数,包括:计算所述第三年份的居民小区月度用电量的第三平均值;计算所述第三年份的居民小区月度用电量的标准差;计算所述标准差与所述第三平均值之间的比值,得到所述变异系数。可选地,在所述稳定情况为稳定时,所述电量预测算法为指数平滑算法,所述使用所述电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值,包括:获取第n年前m-1个月的居民小区月度用电量;对于前m-1个月中的第k月,计算所述第k月的居民小区月度用电量与第一平滑系数的第一乘积;计算第k-1月的电量平滑值与第二平滑系数的第二乘积;计算所述第一乘积与所述第二乘积之和,得到第k月的电量平滑值;其中,第1月的电量平滑值为第1月的居民小区月度用电量,k依次取2至m-1;将第m-1月的电量平滑值设置为所述第n年第m月的月度用电量预测值。可选地,在所述稳定情况为不稳定时,所述电量预测算法为频域分量算法,所述使用所述电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值,包括:获取所述第m月之前的s天的日用电量,得到历史日用电量时间序列;所述s为正整数;对所述历史日用电量时间序列进行傅里叶分解及重构,得到重构序列;所述重构序列包括月周期分量、年周期分量和随机分量;所述随机分量不具有周期性;所述月周期分量的角频率为:所述年周期分量的角频率为:其中,N为历史日用电量时间序列的负荷序列长度,K的取值依次为1至N-1的整数;在所述重构序列中计算第n年第m月的月周期分量和年周期分量;获取所述第n年之前的第m月的随机分量平均值,得到第n年第m月的随机分量;计算所述第n年第m月的月周期分量、所述第n年第m月的年周期分量和所述第n年第m月的随机分量之和,得到所述第n年第m月的月度用电量预测值。第二方面,提供一种基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测装置,所述装置包括:用电量获取模块,用于获取第n年第m月之前居民小区月度用电量,所述n和所述m为正整数;稳定情况确定模块,用于根据所述居民小区月度用电量确定所述居民小区月度用电量的稳定情况;算法确定模块,用于获取所述稳定情况对应的电量预测算法;其中,不同的稳定情况对应的电量预测算法不同;电量预测模块,用于使用所述电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值。可选地,所述稳定情况确定模块,用于:计算所述第m月之前第一年份的居民小区月度用电量与第二年份的居民小区月度用电量之间的相关系数,所述相关系数用于反映不同年之间月度用电量变化的相关性,所述相关系数与所述居民小区月度用电量的预测难度呈负相关关系;计算所述第m月之前第三年份的居民小区月度用电量的变异系数,所述变异系数用于反映一年中居民小区月度用电量的波动性,变异系数与所述居民小区月度用电量的预测难度呈正相关关系;在所述相关系数大于或等于第一系数阈值且所述变异系数小于或等于第二系数阈值时,确定所述稳定情况为稳定;在所述相关系数小于第一系数阈值或者所述变异系数大于第二系数阈值时,确定所述稳定情况为不稳定。可选地,所述稳定情况确定模块,用于:计算所述第一年份的居民小区月度用电量的第一平均值;计算所述第二年份的居民小区月度用电量的第二平均值;对于所述第一年份和所述第二年份中的第i个月,计算所述第一年份的第i个月的居民小区月度用电量与所述第一平均值之间的第一差值;计算所述第二年份的第i个月的居民小区月度用电量与所述第二平均值之间的第二差值;计算所述第一差值与所述第二差值的乘积;所述i依次取1至j的整数,j为小于或等于12的正整数;计算j个月的乘积的平均值;计算所述第一年份的居民小区月度用电量的第一标准差;计算所述第二年份的居民小区月度用电量的第二标准差;计算所述平均值除以所述第一标准差和所述第二标准差的乘积,得到所述相关系数。可选地,所述稳定情况确定模块,用于:计算所述第三年份的居民小区月度用电量的第三平均值;计算所述第三年份的居民小区月度用电量的标准差本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取第n年第m月之前居民小区月度用电量,所述n和所述m为正整数;根据所述居民小区月度用电量确定所述居民小区月度用电量的稳定情况;获取所述稳定情况对应的电量预测算法;其中,不同的稳定情况对应的电量预测算法不同;使用所述电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值。

【技术特征摘要】
1.一种基于稳定性分析的居民小区月度用电量预测方法,其特征在于,所述方法包括:获取第n年第m月之前居民小区月度用电量,所述n和所述m为正整数;根据所述居民小区月度用电量确定所述居民小区月度用电量的稳定情况;获取所述稳定情况对应的电量预测算法;其中,不同的稳定情况对应的电量预测算法不同;使用所述电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述居民小区月度用电量确定所述居民小区月度用电量的稳定情况,包括:计算所述第m月之前第一年份的居民小区月度用电量与第二年份的居民小区月度用电量之间的相关系数,所述相关系数用于反映不同年之间月度用电量变化的相关性,所述相关系数与所述居民小区月度用电量的预测难度呈负相关关系;计算所述第m月之前第三年份的居民小区月度用电量的变异系数,所述变异系数用于反映一年中居民小区月度用电量的波动性,变异系数与所述居民小区月度用电量的预测难度呈正相关关系;在所述相关系数大于或等于第一系数阈值且所述变异系数小于或等于第二系数阈值时,确定所述稳定情况为稳定;在所述相关系数小于第一系数阈值或者所述变异系数大于第二系数阈值时,确定所述稳定情况为不稳定。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算所述第m月之前第一年份的居民小区月度用电量与第二年份的居民小区月度用电量之间的相关系数,包括:计算所述第一年份的居民小区月度用电量的第一平均值;计算所述第二年份的居民小区月度用电量的第二平均值;对于所述第一年份和所述第二年份中的第i个月,计算所述第一年份的第i个月的居民小区月度用电量与所述第一平均值之间的第一差值;计算所述第二年份的第i个月的居民小区月度用电量与所述第二平均值之间的第二差值;计算所述第一差值与所述第二差值的乘积;所述i依次取1至j的整数,j为小于或等于12的正整数;计算j个月的乘积的平均值;计算所述第一年份的居民小区月度用电量的第一标准差;计算所述第二年份的居民小区月度用电量的第二标准差;计算所述平均值除以所述第一标准差和所述第二标准差的乘积,得到所述相关系数。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算所述第m月之前第三年份的居民小区月度用电量的变异系数,包括:计算所述第三年份的居民小区月度用电量的第三平均值;计算所述第三年份的居民小区月度用电量的标准差;计算所述标准差与所述第三平均值之间的比值,得到所述变异系数。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述稳定情况为稳定时,所述电量预测算法为指数平滑算法,所述使用所述电量预测算法对第n年第m月的居民小区月度用电量进行预测,得到第n年第m月的月度用电量预测值,包括:获取第n年前m-1个月的居民小区月度用电量;对于前m-1个月中的第k月,计算所述第k月的居民小区月度用电量与第一平滑系数的第一乘积;计算第k-1月的电量平滑值与第二平滑系数的第二乘积;计算所述第一乘积与所述第二乘积之和,得到第k月的电量平滑值;其中,第1月的电量平滑值为第1月的居民小区月度用电量,k依次取2至m-1;将第m-1月的电量平滑值设置为所述第n年第m月的月度用电量预测值。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述稳定情况为不稳定时,所述电量...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴飞唐志强陈思
申请(专利权)人:江苏安纳泰克能源服务有限公司
类型:发明
国别省市:江苏,32

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1