一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型制造技术

一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，属电网运行管理领域。包括下列步骤：数据预处理，收集历史资料，加以整理，编成时间序列；对时间序列进行稳定性检验；对时间序列进行分解，把时间序列用函数的形式表达出来；将预测时期数代入到函数表达式中，实现预测。其基于综合能源服务业务实际拓展需要，结合时间序列，对综合能源业务潜力进行预测，从新的角度对综合能源业务进行研究，所得出的预测结果，可应用于新能源接入电网的管理、综合能源服务潜力项目挖掘、业务推荐等实际工作，也可用于电力公司所辖业务管辖范围内新能源接入、综合能源服务业务发展、提升经济效益。可广泛用于电网运行管理领域领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型
本专利技术属于电网运行管理领域，尤其涉及一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型。
技术介绍
能源互联网技术，分布式发电供能技术，能源系统监视、控制和管理技术，以及新的能源交易方式的快速发展和广泛应用，使得综合能源服务近年来在全球迅速发展，引发了能源系统的深刻变革，成为各国及各企业新的战略竞争和合作的焦点。国家在这一轮电改推动中，也出台了一系列的促进综合能源服务产业发展的政策文件。国网公司也确定了向综合能源服务转型的基本方向。目前，国内外不同研究单位和相关企业围绕综合能源服务的理论研究和实践工作进行了研究。《国内外综合能源服务发展现状及商业模式研究》文献对国内外综合能源服务情况进行了较为详细的研究与介绍，指出两类发展路径，总结电力企业进行综合能源服务的几种主要商业模式；英国HDPS项目关注大量可再生能源与电力网间的协同，HDEF项目关注智能电网框架下集中式能源系统和分布式能源系统的协同等；日本NEDO于2010年4月发起成立的JSCA，主要致力于智能社区技术的研究与示范，实现与交通、供水、信息和医疗系统的一体化集成。基于国内外综合能源业务相关理论，本专利技术从新的角度对综合能源业务进行研究，助力电力公司综合能源服务业务拓展。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型。通过本专利技术的技术方案得出的预测结果可应用于新能源接入电网的管理、综合能源服务潜力项目挖掘、业务推荐等实际工作，也可用于电力公司市业务管辖范围内新能源接入、综合能源服务业务发展、提升经济效益。本专利技术的技术方案是：提供一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是：1)数据预处理，收集历史资料，加以整理，编成时间序列；2)对时间序列进行稳定性检验；3)对时间序列进行分解，把时间序列用函数的形式表达出来；4)将预测时期数代入到函数表达式中，实现预测。具体的，所述的数据预处理包括样本数据预处理。具体的，所述的对时间序列进行稳定性检验包括时序图检验和自相关图检验。具体的，所述的把时间序列用函数的形式表达出来包括：将时间序列分解成4个因素，具体包括趋势变动A、季节变动B、周期变动C和不规则变动D，由此得到时间序列的函数的表达式，如下：Yt＝f(At,Bt,Ct,Dt)其中，t为时间；分解预测模型表达式如下：Yt＝At·Bt·Ct·Dt。进一步的，所述的季节指数B计算包括：步骤1：基于各年历史数据为基础，计算四个季度的移动平均值，然后组成序列TC。步骤2：再利用各年相对应的季度数据除以TC，得到序列SI；步骤3：重新排列SI，通过季平均法求出同季平均数，再对其加以修正，得到各季节指数S1，S2,S3,S4的值。进一步的，所述的长期趋势A计算包括：将求取长期趋势A问题转化为求回归直线方程T＝kt+b的问题，其中t为时期数。作出散点图，使得直线方程到各点(1,Y1)、(2,Y2)、...、[4(i-1)+j]、...、Y4(i-1)+j、...、(4n-1,Y4n-1)、(4n,Y4n)的距离和最小，从而得到回归方程T＝kt+b的解析式。进一步的，在所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型中，案构建的时间序列综合能源业务潜力分解预测模型不考虑该值，以降低计算复杂性。本专利技术技方案中的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型的表达式如下：Y4(i-1)+j'＝Y4(i-1)+j·Bj·C4(i-1)+j其中，C4(i-1)+j根据它的历史周期变化情况估计得到。将综合能源业务潜力测试输入带入到综合能源业务潜力预测模型的表达式中，即可得出想要的预测值。进一步的。所述的样本数据预处理，包括异常值剔除、缺失值补足、数据标准化和时间序列编写等，检验预处理后检验时间序列平稳性，判断时间序列是否具有应用资格，分解时间序列，构建分解预测模型，输入测试数据到模型中，实现综合能源业务潜力预测。与现有技术比较，本专利技术的优点是：1.本专利技术的技术方案，从新的角度对综合能源业务进行研究，助力电力公司综合能源服务业务拓展，所得出的预测结果可应用于新能源接入电网的管理、综合能源服务潜力项目挖掘、业务推荐等实际工作，也可用于供电公司范围内新能源接入、综合能源服务业务发展、提升经济效益；2.本模型应用后，能得出综合能源业务潜力值，且与系统给出的数据接近，证明了模型可用性和有效性。附图说明图1是时序图示意图；图2是自相关函数图形示意图；图3是本专利技术仿真实验中的样本数据示意图；图4是本专利技术自相关图检验结果示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步说明。为更好开展综合能源业务，综合能源业务潜力预测是必要的。为此，结合时序分析，本专利技术的技术方案，提出了一种综合能源业务潜力预测模型。其样本数据预处理包括异常值剔除、缺失值补足、数据标准化和时间序列编写等，检验预处理后检验时间序列平稳性，判断时间序列是否具有应用资格，分解时间序列，构建分解预测模型，输入测试数据到模型中，实现综合能源业务潜力预测。本模型应用后，能得出综合能源业务潜力值，且与系统给出的数据接近，证明了本模型的可用性和有效性。一、基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型综合能源业务横向打通冷、热、电、气等多种能源供应，整合了区域内煤炭、石油、天然气、电能、热能等多种能源，使得能源供应质量和效率更高。国网公司于2017年正式提出将综合能源服务作为第二主业进行市场拓展，三年产值达到500亿。在此背景下，为了对服务区域的新能源接入客户的综合能源服务潜力与需求有一个较为清晰的把握，为实施新能源接入客户的综合能源服务业务拓展提供支撑，设计综合能源业务潜力预测模型。本技术方案综合能源业务潜力预测模型设计主要依据时序分析来进行。时间数列由于彼此之间存在着统计上的依赖关系，因此可以通过历史值来预测未来值。基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型设计主要分为四部分：第一部分数据预处理，收集历史资料，加以整理，编成时间序列；第二部分对时间序列进行稳定性检验；第三部分对时间序列进行分解，把时间序列用函数的形式表达出来；第四部分将预测时期数代入到函数表达式中，实现预测。1.1样本数据预处理要想对综合能源业务潜力进行预测，需要以庞大的历史数据作为支撑，因此在构建模型之前，首要做的的就是收集历史资料，加以整理，编成时间序列。下面进行具体分析。综合能源业务潜力是指国家电网公司能够提供满足用户对综合能源需求的能力。而综合能源业务潜力相关数据主要由电力企业产值数据、用户需求数据、气象数据、资金投入数据以及当地经济发展水平数据等组成。这些数据并不是“完美”的，在利用之前需要对其处理，包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是：/n1)数据预处理，收集历史资料，加以整理，编成时间序列；/n2)对时间序列进行稳定性检验；/n3)对时间序列进行分解，把时间序列用函数的形式表达出来；/n4)将预测时期数代入到函数表达式中，实现预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是：
1)数据预处理，收集历史资料，加以整理，编成时间序列；
2)对时间序列进行稳定性检验；
3)对时间序列进行分解，把时间序列用函数的形式表达出来；
4)将预测时期数代入到函数表达式中，实现预测。


2.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的数据预处理包括样本数据预处理。


3.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的对时间序列进行稳定性检验包括时序图检验和自相关图检验。


4.按照权利要求1所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的把时间序列用函数的形式表达出来包括：
将时间序列分解成4个因素，具体包括趋势变动A、季节变动B、周期变动C和不规则变动D，由此得到时间序列的函数的表达式，如下：
Yt＝f(At,Bt,Ct,Dt)
其中，t为时间；
分解预测模型表达式如下：
Yt＝At·Bt·Ct·Dt。


5.按照权利要求4所述的基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型，其特征是所述的季节指数B计算包括：
步骤1：基于各年历史数据为基础，计算四个季度的移动平均值，然后组成序列TC。
步骤2：再利用各年相对应的季度数据除以TC，得到序列SI；
步骤3：重新排列SI，通过季平均法求出同季平均数，再对其加以修正，得到各季节指数S1，S2,S3,S4的值。


6.按照权利要求4所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王卫公，朱佳盈，江晶晶，周璿，赵敏，赵锋，高亦凌，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：上海;31