一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法技术

本申请公开了一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，通过获取能源供需数据，利用灰色关联度分析算法，根据能源供需数据，计算每种能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果；提取关联度排序结果中目标关联度对应的目标能源供需数据，并将目标能源供需数据作为影响能源供需平衡的条件变量；利用模糊集定性比较分析算法，计算每种条件变量的重要度，得到重要度排序结果；对比关联度排序结果和重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析。实现使用灰色关联度分析算法有效弥补模糊集定性比较分析算法的不足，使得分析结果更具说服力与科学性。与科学性。与科学性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法


[0001]本申请涉及能源供应
，尤其涉及一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法。

技术介绍

[0002]能源的持续可靠供应是保障国民经济快速发展的重要支撑，但因气候变化、地缘政治、外部经济环境变化较大、能源价格剧烈波动、供需形势复杂多变等极易造成能源供需不平衡，将对社会经济和民生产生重大影响，所以对能源供需平衡影响进行分析具有重要意义。
[0003]目前，通常仅采用面板数据的线性关系或过往经验简单分析能源供需平衡影响，而能源供需平衡的影响结果往往由多因素共同决定，所以当前影响分析方法无法保证识别分析结果的准确性。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，以解决当前能源供需平衡影响分析结果存在准确度低的技术问题。
[0005]为了解决上述技术问题，第一方面，本申请提供了一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，包括：
[0006]获取能源供需数据，能源供需数据包括多种供应数据和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，包括：获取能源供需数据，所述能源供需数据包括多种供应数据和多种需求数据；利用灰色关联度分析算法，根据所述能源供需数据，计算每种所述能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果；提取所述关联度排序结果中目标关联度对应的目标能源供需数据，并将所述目标能源供需数据作为影响能源供需平衡的条件变量；利用模糊集定性比较分析算法，计算每种所述条件变量的重要度，得到重要度排序结果；对比所述关联度排序结果和所述重要度排序结果，并利用满足预设一致性条件的目标条件变量组合，对目标能源进行供需平衡影响分析。2.如权利要求1所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述利用灰色关联度分析算法，根据所述能源供需数据，计算每种所述能源供需数据与能源供需平衡结果之间的关联度，得到关联度排序结果，包括：对所述能源供需数据进行归一化处理；利用预设的关联系数计算公式，根据归一化后的所述能源供需数据，计算每种所述能源供需数据在不同时间段与所述能源供需平衡结果之间的关联系数；利用预设的关联度计算公式，根据不同时间段对应的所述关联系数，计算每种所述能源供需数据对应的关联度，得到所述关联度排序结果。3.如权利要求2所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述关联系数计算公式为：其中，ξ
i
(k)为第i个能源供需数据在时间段k的关联系数，y(k)为所述能源供需平衡结果，x
i
(k)为在时间段k的第i个能源供需数据，ρ为分辨系数。4.如权利要求2所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述关联度计算公式为：其中，r
i
为第i个能源供需数据对应的关联度，ξ
i
(k)为第i个能源供需数据在时间段k的关联系数。5.如权利要求1所述的基于融合分析辨识影响因素的能源供需平衡分析方法，其特征在于，所述利用模糊集定性比较分析算法，计算每种所述条件变量的重要度，得到重要度排序结果，包括：基于预设模糊集，对每种所述条件变量进行编码，得到编码表，所述编码表包括多种所述条件变量的编码值；...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚贤夫，彭勃，李耀东，陈深，肖建华，廖晖，黄玉萍，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：