[發(fā)明專利]一種基于日特征向量?jī)?yōu)化的灰色模型電量預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710702936.2
• 申請(qǐng)日: 2017-08-16
• 公開（公告）號(hào): CN107563544A
• 公開（公告）日: 2018-01-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周琪;方超;仲春林;劉燁;熊政;季聰;李昆明;呂輝;邵俊;鄭飛;徐明珠;張開振
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇方天電力技術(shù)有限公司;國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司;國(guó)家電網(wǎng)公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 南京縱橫知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司32224
• 代理人: 董建林,張賞

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于日特征向量?jī)?yōu)化的灰色模型電量預(yù)測(cè)方法，屬于電力營(yíng)銷智能應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

電力電量預(yù)測(cè)是電網(wǎng)企業(yè)科學(xué)合理安排各項(xiàng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要基礎(chǔ)工作，也是政府部門制定電力相關(guān)政策的重要依據(jù)。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整日益深化，電力市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)電力電量的需求呈現(xiàn)新的變化態(tài)勢(shì)，特別是電力體制改革不斷深化，市場(chǎng)開放程度日益擴(kuò)大，電力市場(chǎng)主體增加，如何有效提高電量預(yù)測(cè)特別是中短期電量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性成為各市場(chǎng)主體面臨的共同課題。月用電量數(shù)據(jù)的中短期預(yù)測(cè)有多種方法，其中灰色等維遞補(bǔ)預(yù)測(cè)是一種較為有效的方法。但是，使用某一種預(yù)測(cè)方法會(huì)加大預(yù)測(cè)的不確定性，多種方法的組合預(yù)測(cè)可以降低單一方法的預(yù)測(cè)缺陷帶來(lái)的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種基于日特征向量?jī)?yōu)化的灰色模型電量預(yù)測(cè)方法，運(yùn)用日特征向量法及等維遞補(bǔ)灰色模型方法，實(shí)現(xiàn)月用電量的預(yù)測(cè)。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于日特征向量?jī)?yōu)化的灰色模型電量預(yù)測(cè)方案。首先用日特征向量法預(yù)測(cè)未來(lái)十天的日用電量，然后以12個(gè)月的歷史月用電量為預(yù)測(cè)序列，根據(jù)灰色模型方法預(yù)測(cè)出當(dāng)月的月用電量，利用預(yù)測(cè)出的未來(lái)十天的日用電量結(jié)果調(diào)整當(dāng)月用電量預(yù)測(cè)結(jié)果，依據(jù)等維遞補(bǔ)的概念構(gòu)建灰色模型，進(jìn)而預(yù)測(cè)出下個(gè)月的月用電量。

本發(fā)明所采用的技術(shù)手段如下：

一種基于日特征向量?jī)?yōu)化的灰色模型電量預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

1)根據(jù)日特征向量法計(jì)算出從預(yù)測(cè)日開始未來(lái)十天的日用電量數(shù)據(jù)；

2)通過(guò)灰色模型算法預(yù)測(cè)當(dāng)月的月用電量；

3)基于等維遞補(bǔ)和灰色模型算法預(yù)測(cè)下月的月用電量。

前述的步驟1)日用電量數(shù)據(jù)的計(jì)算方法為：

1-1)計(jì)算氣象因子，分別計(jì)算各歷史日最高溫度、最低溫度、平均溫度和濕度四個(gè)子因素與預(yù)測(cè)日的匹配系數(shù)，計(jì)算公式如下：

其中，S_j為第j個(gè)子因素的匹配系數(shù)，j＝1,2,3,4，分別代表最高溫度、最低溫度、平均溫度和濕度，min_j為第j個(gè)子因素預(yù)測(cè)日與歷史日差值的最小絕對(duì)值，max_j為第j個(gè)子因素預(yù)測(cè)日與歷史日差值的最大絕對(duì)值，value_j為第j個(gè)子因素預(yù)測(cè)日與歷史日差值的絕對(duì)值，ρ為調(diào)整系數(shù)；

然后對(duì)每個(gè)子因素的匹配系數(shù)做加權(quán)平均即得到氣象因子T：

1-2)計(jì)算時(shí)間因子D，計(jì)算公式如下：

D＝β₁^mod(t，7)β₂^int(t/7) (3)

其中，β₁為日衰減系數(shù)，β₂為周衰減系數(shù)，t為預(yù)測(cè)日與歷史日的日期差值，mod為取余函數(shù)，int為取整函數(shù)；

1-3)計(jì)算星期因子W，計(jì)算公式如下：

W＝1-|f(X₁)-f(X₀)| (4)

其中，f(X₁)為歷史日的星期類型，f(X₀)為預(yù)測(cè)日的星期類型，X₁的取值為周一，周二，周三，周四，周五，周六，周日，f(X₁)的取值為：f(周一)＝0.1，f(周二)＝f(周三)＝f(周四)＝0.2，f(周五)＝0.3，f(周六)＝0.7，f(周日)＝1；

1-4)計(jì)算綜合相似系數(shù)，采用氣象因子、時(shí)間因子、星期因子相乘的方式得到綜合相似系數(shù)，取綜合相似系數(shù)最大的前5名作為相似日集合，對(duì)相似日的日用電量以相似系數(shù)作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均后作為預(yù)測(cè)日的日用電量。

前述的歷史日為預(yù)測(cè)日前35天內(nèi)的日期。

前述的ρ取值為0.5。

前述的β₁取值為0.96，β₂取值為0.94。

前述的步驟2)預(yù)測(cè)當(dāng)月的月用電量的過(guò)程如下：

2-1)計(jì)算平滑系數(shù)，用前三年每月的平均月用電量除以平均年用電量計(jì)算每月的平滑系數(shù)；

2-2)利用歷史12個(gè)月的月用電量數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)序列x⁽⁰⁾，用月用電量除以平滑系數(shù)的方式對(duì)預(yù)測(cè)序列進(jìn)行平滑處理；

2-3)通過(guò)灰色GM(1,1)模型公式預(yù)測(cè)當(dāng)月月用電量；