一种行业电量需求预测模型的构建方法及预测方法技术

本发明专利技术公开了一种行业电量需求预测模型的构建方法及预测方法，行业电量需求预测模型的构建方法：根据设定的行业电量相关性分析程序，获取行业电量增长的第一主导因素；其中，所述行业电量相关性分析程序为关联规则挖掘程序和主成分分析程序相结合；根据预先建立的历史行业电量相关性分析数据集，提取行业电量增长的第二主导因素；根据所述第一主导因素和所述第二主导因素，分别对ARIMA模型和多元回归模型进行修正并耦合，得到行业电量需求预测模型。与传统方法相比，本发明专利技术在预测精度上有较大提升，且可推广到其他行业，具有较强的适用性和可行性。

The construction method and forecast method of an industry electricity demand forecast model

【技术实现步骤摘要】
一种行业电量需求预测模型的构建方法及预测方法
本专利技术涉及电力系统
，尤其涉及一种行业电量需求预测模型的构建方法及预测方法。
技术介绍
电量需求预测是制定电力电量平衡及能源布局规划的重要基础，随着我国供给侧改革的推进，地区用电量亟需更加精细化的预测模式。目前关于行业电量需求的预测方法主要有灰色模型、线性回归模型、BP神经网络和向量误差修正模型等。但，现有技术下的电量需求预测精度仍有待提高，而电量需求预测精度对电力系统经济运行具有十分重要的意义。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种行业电量需求预测模型的构建方法及预测方法，与传统方法相比，本专利技术在预测精度上有较大提升，且可推广到其他行业，具有较强的适用性和可行性。为解决上述问题，本专利技术实施例提供一种行业电量需求预测模型的构建方法，包括：根据设定的行业电量相关性分析程序，获取行业电量增长的第一主导因素；其中，所述行业电量相关性分析程序为关联规则挖掘程序和主成分分析程序相结合；根据预先建立的历史行业电量相关性分析本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行业电量需求预测模型的构建方法，其特征在于，包括：/n根据设定的行业电量相关性分析程序，获取行业电量增长的第一主导因素；其中，所述行业电量相关性分析程序为关联规则挖掘程序和主成分分析程序相结合；/n根据预先建立的历史行业电量相关性分析数据集，提取行业电量增长的第二主导因素；/n根据所述第一主导因素和所述第二主导因素，分别对ARIMA模型和多元回归模型进行修正并耦合，得到行业电量需求预测模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种行业电量需求预测模型的构建方法，其特征在于，包括：
根据设定的行业电量相关性分析程序，获取行业电量增长的第一主导因素；其中，所述行业电量相关性分析程序为关联规则挖掘程序和主成分分析程序相结合；
根据预先建立的历史行业电量相关性分析数据集，提取行业电量增长的第二主导因素；
根据所述第一主导因素和所述第二主导因素，分别对ARIMA模型和多元回归模型进行修正并耦合，得到行业电量需求预测模型。


2.根据权利要求1所述的行业电量需求预测模型的构建方法，其特征在于，基于所述关联规则挖掘程序获取行业电量增长的第一主导因素，包括：
S11、利用爬虫从外网和相关网页库链接抓取网页URL网址信息，并抽取相关信息建立历史数据集；其中，所述相关信息包括统计年鉴、电力年鉴、行业的历史用电量及相应的社会经济发展指标；
S12、利用模糊理论中的隶属度函数对所述历史数据集进行预处理，对指标增长速度的不同属性分别赋值，获得具有可比性的不同指标；
S13、采用Apriori算法，通过计算关联规则的置信度提取出行业电量增长的第一主导因素。


3.根据权利要求2所述的行业电量需求预测模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S11，具体的：
选取行业用电量增速和社会经济指标增速作为对比指标，增加指标的可比性；
采用隶属度函数对指标进行赋值预处理，通过此函数对数据项的属性从低到高分别赋值为λ1、λ2、λ3、λ4；隶属度函数的表达式如下：












其中，采用隶属度函数对用电量和社会经济指标进行赋值；由式(1)～式(4)可知，对任意a，有λ1+λ2+λ3+λ4＝1，即任意数据项通过隶属度函数所得的4个隶属度之和一定为1；临界点P1～P6的选取决定了位于模糊区域[P1～P2)，[P3～P4)，[P5～P6)的样本个数，进而影响隶属度的取值；实际分析中为便于赋值，上述三个模糊区域均收缩为一点，原增速数据均隶属于λ1、λ2、λ3、λ4四个函数区间中的一个。

【专利技术属性】
技术研发人员：董楠，席云华，姜颖达，
申请(专利权)人：南方电网能源发展研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44