[發明專利]一種基于工業業擴報裝的月度工業用電量預測方法

有效

• 申請號: 201310394969.7
• 申請日: 2013-09-04
• 公開（公告）號: CN103413188A
• 公開（公告）日: 2013-11-27
• 發明（設計）人: 石雪梅;李周;葛斐;季超;榮秀婷;葉彬;楊欣
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網安徽省電力公司經濟技術研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 合肥天明專利事務所 34115
• 代理人: 金凱

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技術領域

本發明涉及電網短期電量預測技術領域，具體是一種基于工業業擴報裝的月度工業用電量預測方法。

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背景技術

工業用電量與經濟發展的關系緊密，在全社會用電量中的比重較大。通過對工業用電量進行研判、預測，可以在很大程度上了解未來經濟的發展趨勢，也可以對全社會用電量的發展形勢做出判斷。在對工業用電量的預測中，業擴報裝容量是不可忽視的直接影響因素，而且是具有先行意義的指標。

月度用電量的預測是難度較大的一項工作，選擇合理的指標是分析預測的關鍵所在。長期以來，在電力系統的實際工作中，對于工業用電量與工業業擴報裝的關系都是以定性分析為主，尚未建立工業用電量與工業業擴報裝之間的預測模型，所以不能準確預測出工業用電量。

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發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于工業業擴報裝的月度工業用電量預測方法，以克服現有分析方法的不足，能夠對工業用電量做出準確有效的預測，為全社會用電量的分析、電網的調控和運營提供依據。

本發明的技術方案為：

一種基于工業業擴報裝的月度工業用電量預測方法，包括以下步驟：

（1）獲取歷史數據樣本區間各個月度的工業用電量、工業業擴報裝凈完成容量數據；

（2）分別對歷史數據樣本區間各個月度的工業用電量、工業業擴報裝凈完成容量進行季節性分解，得到趨勢項、季節項、隨機項三部分；

（3）用分解得到的歷史數據樣本區間各個月度的工業用電量和工業業擴報裝凈完成容量趨勢項數據，構建月度工業用電量趨勢項預測模型；?

（4）通過對模型殘差的自相關函數與偏相關函數進行分析，引入ARMA算法對上述月度工業用電量趨勢項預測模型進行改進，得到改進的月度工業用電量趨勢項預測模型：

（5）根據上述改進的月度工業用電量趨勢項預測模型，對目標月度工業用電量趨勢項進行預測，得到目標月度工業用電量趨勢項的預測值；

（6）計算目標月度歷史同期工業用電量季節項的平均值，作為目標月度工業用電量季節項的預測值；

（7）將上述目標月度工業用電量趨勢項的預測值與季節項的預測值累加，得到目標月度工業用電量預測值。

所述的基于工業業擴報裝的月度工業用電量預測方法，所述各個月度的工業業擴報裝凈完成容量等于月度工業業擴報裝實際完成增容與月度工業業擴報裝實際完成減容的差。

所述的基于工業業擴報裝的月度工業用電量預測方法，對歷史數據樣本區間各個月度的工業用電量和工業業擴報裝凈完成容量趨勢項數據進行一階差分處理，用一階差分處理后的數據構建月度工業用電量趨勢項預測模型，其回歸方程為：

D（Y_1t，1）=A+B*D（X_1t-n，1）+?u_1t；

其中，Y_1t表示目標月度當期的工業用電量趨勢項，X_1t-n表示超前目標月度當期n期的工業業擴報裝凈完成容量趨勢項，D（Y_1t，1）、D（X_1t-n，1）分別表示對Y_1t、X_1t-n作一階差分，u_1t為殘差項，A、B為常數，是將一階差分處理后的歷史數據代入所述回歸方程中擬合得到的；

通過對模型殘差的自相關函數與偏相關函數進行分析，引入ARMA算法對上述月度工業用電量趨勢項預測模型進行改進，得到改進的月度工業用電量趨勢項預測模型，其回歸方程為：

D（Y_1t，1）=E+F*D（X_1t-n，1）+﹝AR（p）=c1，MA（q）=c2﹞+v_1t?；

其中，v_1t為殘差項，E、F為常數，是將一階差分處理后的歷史數據代入所述改進的回歸方程中擬合得到的；p、q為自然數，c1、c2為常數。

所述的基于工業業擴報裝的月度工業用電量預測方法，步驟（2）中，分別對歷史數據樣本區間各個月度的工業用電量、工業業擴報裝凈完成容量用Census?X12算法進行季節性分解。