一种电力需求预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种电力需求预测方法及系统，其包括：收集影响电力需求的内部因素和外部因素，并将其进行指标量化得到备选指标；将备选指标分为先兆性指标、一致性指标和滞后性指标；从先兆性指标、一致性指标和滞后性指标中筛选影响电力需求的关键指标，剔除无关指标；对关键指标进行处理，分别得到电力需求先兆性指数、电力需求一致性指数和电力需求滞后性指数；对三个指数值进行拟合，得到电力需求指数模型，进而预测得到反映电力需求的变化趋势。本发明专利技术能够更加准确的反映电力需求，便于电力企业对电力需求进行分析预测。

【技术实现步骤摘要】
一种电力需求预测方法及系统
本专利技术涉及一种电力需求分析和预测领域，特别是关于一种基于先兆、一致、滞后性指标的电力需求预测方法及系统。
技术介绍
随着社会的不断发展，人民生活水平的不断提高，电力需求将不再是传统的对电网供电能力的需求，而是要将观念过渡到人民对美好生活用电的需求。电力需求通过定量分析与定性分析，以指数形式对电力需求发展趋势做出系统、客观和准确的评价。目前对于电力需求指数研究，主要集中在对影响电力需求因素的外部因素评价分析上，包括经济、人口、环境等因素，而忽略了影响电力需求的内部因素，指标体系较为简单，分析预测结果不够准确。此外，在应用影响电力需求的指标体系构建电力需求指数时，通常忽略了这些指标与电力需求之间的时差相关性，因此构建的电力需求指数普遍存在较大偏差。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于先兆、一致、滞后性指标的电力需求预测方法及系统，其能较准确的反映电力需求的变化趋势，便于电力企业对电力需求进行分析预测。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种电力需求预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力需求预测方法，其特征在于，包括：/n1)收集影响电力需求的内部因素和外部因素，并将其进行指标量化得到备选指标；/n2)将备选指标分为先兆性指标、一致性指标和滞后性指标；/n3)从先兆性指标、一致性指标和滞后性指标中筛选影响电力需求的关键指标，剔除无关指标；/n4)对关键指标进行处理，分别得到电力需求先兆性指数、电力需求一致性指数和电力需求滞后性指数；/n5)对三个指数值进行拟合，得到电力需求指数模型，进而预测得到反映电力需求的变化趋势。/n

【技术特征摘要】
20200903 CN 20201091419601.一种电力需求预测方法，其特征在于，包括：
1)收集影响电力需求的内部因素和外部因素，并将其进行指标量化得到备选指标；
2)将备选指标分为先兆性指标、一致性指标和滞后性指标；
3)从先兆性指标、一致性指标和滞后性指标中筛选影响电力需求的关键指标，剔除无关指标；
4)对关键指标进行处理，分别得到电力需求先兆性指数、电力需求一致性指数和电力需求滞后性指数；
5)对三个指数值进行拟合，得到电力需求指数模型，进而预测得到反映电力需求的变化趋势。


2.如权利要求1所述预测方法，其特征在于，采用K-L信息量法对备选指标进行分类，包括以下步骤：
2.1)确定基准指标，并对基准指标进行标准化处理得到标准化后的基准序列pt；
2.2)将备选指标序列进行标准化处理得到标准化后的备选指标序列qt；
2.3)根据标准化后的基准序列pt和标准化后的备选指标序列qt，得到K-L信息量的计算公式；当计算出2L+1个K-L信息量后，从这些Kl值中选出一个最小值作为被选指标的K-L信息量，L表示最大延迟数。


3.如权利要求2所述预测方法，其特征在于，所述K-L信息量的计算公式为：



其中，l表示时差，为先行或者滞后时差数，取负数表示先行，取正数表示滞后；Kl表示基准序列pt和备选指标序列qt之间的K-L信息量；t′表示基准序列的计算起始点。


4.如权利要求1所述预测方法，其特征在于，关键指标的筛选方法采用灰色关联度和相关性分析法，包括以下步骤：
3.1)分别计算先兆性指标、一致性指标、滞后性指标与表征电力需求的指标全社会用电量之间的灰色关联度；
3.2)比较电力需求指标与其强相关的指标之间的相关性，若两指标之间的相关性大于预设阈值，则应将其中一个指标剔除。

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【专利技术属性】
技术研发人员：刘一江，霍慧娟，王祺，
申请(专利权)人：国网经济技术研究院有限公司，国网上海市电力公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11