[發明專利]一種服務行業用電量預測分析方法

在審

• 申請號: 201710128012.6
• 申請日: 2017-03-06
• 公開（公告）號: CN107103380A
• 公開（公告）日: 2017-08-29
• 發明（設計）人: 陳志軍;劉彬;詹光明;趙茂;張玉紅;童劍峰;毛芹偉;戚益中;王勇勛
• 申請（專利權）人: 國網浙江開化縣供電公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18;G06F17/30;G06N3/04
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產權代理有限公司11315
• 代理人: 許志勇

1.一種服務行業用電量預測分析方法，其特征在于，所述服務行業用電量預測分析方法包括以下步驟：

步驟一，利用一庫三中心的數理分析中心的時間序列、指數平滑和RBF神經網絡模型，對開化全社會用電量進行了預測分析，并將預測結果與實際值進行對比分析，確定指數平滑模型對服務業用電量進行預測；

步驟二，然后利用預測出來的用電量數據，對社會生產總值、固定資產投入、服務業投入以及電網投入進行擬合分析；

步驟三，獲得的數據為電網規劃、服務業規劃提供數據支持和決策依據。

2.如權利要求1所述的服務行業用電量預測分析方法，其特征在于，所述時間序列利用數理分析中心時間序列中的線性回歸擬合方法，對開化地區全社會用電量進行了預測分析，利用線性回歸的擬合方法，對全社會用電量進行擬合預測。

3.如權利要求1所述的服務行業用電量預測分析方法，其特征在于，所述指數平滑利用數理分析中心的指數平滑法，建立預測工作流，對全社會用電量進行預測分析，利用指數平滑法能夠擬合開化地區全社會用電量，并對擬合結果給出了評估分析表。

4.如權利要求1所述的服務行業用電量預測分析方法，其特征在于，所述RBF神經網絡在數理分析中心建立RBF神經網絡預測工作流，對全社會用電量進行擬合，利用RBF神經網絡對全社會用電量進行擬合。

5.如權利要求1所述的服務行業用電量預測分析方法，其特征在于，所述服務行業用電量預測分析方法具體包括：

對運維數據中心、營銷數據中心、規劃數據中心的數據進行數據搜集；

對搜集的數據進行數據集成、數據清洗、數據選擇、數據變換；

對數據集成、數據清洗、數據選擇、數據變換后的數據利用數理分析中心的時間序列、指數平滑和RBF神經網絡模型，對開化全社會用電量進行了預測分析，并將預測結果與實際值進行對比分析，確定指數平滑模型；根據確定的指數平滑模型對服務業用電量進行預測分析；

然后利用預測出來的用電量數據，對社會生產總值、固定資產投入、服務業投入以及電網投入進行擬合分析；

經擬合分析后獲得為電網規劃、服務業規劃提供數據支持和決策依據的數據。

6.如權利要求5所述的服務行業用電量預測分析方法，其特征在于，數據清洗方法包括：通過對臟數據的產生原因和存在形式進行分析，利用數據挖掘手段和方法去清洗原始數據，將臟數據轉化為滿足數據質量要求或應用要求的數據，滿足數據分析的需求。