【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于用电预测，涉及一种电量预测修正方法，尤其是一种基于温度修正系数的电量预测修正方法。
技术介绍
1、电力系统负荷预测在电网规划设计、电网运行和电力市场建设等诸多领域都有着举足轻重的作用，是现代电网研究的重点。用电预测一方面可以更好地掌握用电量的变化，进而调整用电量，另一方面还可以帮助企业进行更好的分配电力资源。进行更加准确的用电预测可以帮助企业更好地规划电力供应，提高电力供应的可靠性和可持续性，从而改善用电环境。而在电力市场中，随着电力制度的不断深化，市场的不断开放，电能的交易也越来越多，因此，电力公司必须要有更准确的负荷预测，才能更好地指导企业的发展，从而提高企业的经济效益。
2、今年入夏以来，我国多地频出现极端性高温天气，多个国家级气象站的日最高气温突破历史极值，实属历史罕见。在这种高温天气下，居民对于降温的需求大大提高，这就不能忽视这种连续的极高温天气对于用电量的影响。传统方法和智能预测方法是当前电力系统负荷预测的主要方法。而现有的针对极端性高温天气的电量预测方法存在如下缺陷：
3、一方面，传统的回归分析法没有充分考虑温度等因素，会使预测的准确度受到限制，尤其是罕见的连续高温天气会使预测结果产生更大的偏差，另一方面人工神经网络等智能预测方法对数据的依赖性较强，对于数据受限的预测准确度较低，难以使用智能预测方法。可以得出，在数据量较少的情况下，这两者预测方法都存在一定的不足。
4、因此，本专利技术提出了一种在考虑极端高温天气对用电量的影响下的基于温度修正系数的电量预测修正方法，
5、经检索，未发现与本专利技术相同或相似的现有技术中的文献。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种设计合理、简易可行且能够确保预测结果准确的基于温度修正系数的电量预测修正方法。
2、本专利技术解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
3、一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，包括以下步骤：
4、s101：获取用户若干历史日的实际用电量、实际气温和待预测时间的温度数据；
5、s102：基于步骤s101所获取的数据，分析用户若干历史日的实际气温与用电数据的相关性；
6、s103：通过s102相关性检验之后，采用线性回归方法对于用户历史若干日进行用电预测，建立用电预测模型，对用户若干历史日的用电量进行预测；
7、s104：对s103中用户若干历史日的用电量预测结果与实际用电量进行预测误差计算；
8、s105：根据预设的温度修正系数公式计算气温修正系数；
9、s106、采用s105的温度修正系数公式，对预测用电数据进行修正。
10、s107、对修正后的电量预测结果与实际值进行预测误差计算；
11、s108将修正前后的预测误差进行比较，检验温度修正系数的有效性；
12、s109：根据s105计算得到的温度修正系数，通过待预测日温度数据和步骤s103构建的用电预测模型对后续用电量预测并进行修正。
13、而且，所述步骤s102的具体步骤包括：
14、(1)记x为某地区当日最高气温，记y为当日全社会用电量总计；
15、(2)计算最高气温和全社会用电量总计的pearson相关系数：
16、
17、而且，所述s103的用电预测模型的表达式为：y’＝297292.518+4264.216*x；其中x为某地区当日最高气温，y’表示当日全社会用电量的预测值。
18、而且，所述步骤s104的具体方法为：
19、均方根误差公式如下：
20、
21、其中y表示当日全社会用电量的实际值，y’表示当日全社会用电量的预测值，i表示该地区6月的第i日，n表示天数总计；
22、在本实施例中，经计算，某地区6月当日全社会用电量预测结果与实际结果均方根误差为20.17，单位亿千瓦时/日。
23、而且，所述s105的预设的温度修正系数计算公式如下：
24、
25、其中，x为某地区当日最高气温，y为某地区当日全社会用电总计，i表示该地区6月的第i日，n表示天数总计；
26、而且，所述s106的具体方法为：
27、对s105的温度修正系数公式变形，对某地区预测用电数据进行修正；
28、其用电量修正公式如下：
29、其中，x为某地区当日最高气温，y’表示当日全社会用电量的预测值，y”为修正后的用电量，i表示该地区6月的第i日；
30、而且，所述s107的具体方法为：
31、通过均方根误差公式对预测电量的误差进行计算，均方根误差公式如下：
32、
33、其中，y表示用电量实际值，y”表示修正后的用电量预测值，i表示该地区6月的第i日，n表示天数总计。
34、本专利技术的优点和有益效果：
35、1.本专利技术基于用户历史若干日用电数据和最高温度数据，得出连续高温的月份最高温度于用电数据间存在较强的相关性，这样可以看出在现有的传统用电预测方法中不考虑温度的影响是不合理的。
36、2.本专利技术根据二者之间的相关性强提出温度修正系数公式，来计算温度修正系数，为后续进行全社会用电数据的预测修正打下基础。
37、3.本专利技术通过对温度修正系数公式进行变形，进而对全社会用电预测数据进行修正。在用电量预测中考虑了气温以及气温累计效应的影响，通过对于全社会用电数据的预测与预测后修正的误差结果比较，验证该温度修正系数的有效性。可以在数据受限的情况下，提高传统方法用电预测的准确性。
38、4.本专利技术适用于多个领域在数据有限的情况下进行短期用电预测，如：工商业以及居民用电等。该专利技术提高用电量预测的精度和准确度，为电网调度控制提供依据，进一步保障电网的安全运行。
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1.一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述步骤S102的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述S103的用电预测模型的表达式为：Y’＝297292.518+4264.216*X；其中X为某地区当日最高气温，Y’表示当日全社会用电量的预测值。
4.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述步骤S104的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述S105的预设的温度修正系数计算公式如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述S106的具体方法为：
7.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述S107的具体方法为：
【技术特征摘要】
1.一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述步骤s102的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于温度修正系数的用电量预测修正方法，其特征在于：所述s103的用电预测模型的表达式为：y’＝297292.518+4264.216*x；其中x为某地区当日最高气温，y’表示当日全社会用电量的预测值。
4.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：王少林，曹正，陈菲，汪鸿，谢枫，田健，周辛南，范秀云，何佳美，张颖，杨彩月，胡蕊，胡淏，王茜，蒋英慧，牛诚东，侯欣怡，李威仪，秦家乐，刘敦楠，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司计量中心，
类型：发明
国别省市：
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