[發明專利]一種月度售電量預測方法、裝置及服務器

在審

• 申請號: 201810426255.2
• 申請日: 2018-05-07
• 公開（公告）號: CN108629625A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發明（設計）人: 程霄;劉瑞敏;劉展展;馬朝
• 申請（專利權）人: 北京中電普華信息技術有限公司;國網天津市電力公司;國網信息通信產業集團有限公司;國家電網公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本發明提供的月度售電量預測方法、裝置及服務器，應用于電力系統技術領域，所述方法需獲取電力數據服務器存儲的月度售電量歷史數據，根據獲得的歷史數據，預測目標月份的月度售電量基礎值，同時，獲取表征影響目標月份月度售電量的外界因素的附加因數，在獲取月度售電量基礎值及附加因數后，調用月度售電量多元線性回歸預測模型，將月度售電量基礎值和附加因數代入該回歸預測模型，即可得到目標月份的月度售電量預測值，本發明提供的方法，在初步預測得到月度售電量基礎值的基礎上，引入附加因數，綜合考慮外界因素對售電量的影響，實現對月度售電量的預測，使供電企業能很好地掌握售電市場的情況，為供電企業進行決策提供一定的依據。

技術領域

本發明涉及電力系統技術領域，具體涉及一種月度售電量預測方法、裝置及服務器。

背景技術

售電量是電網經營管理的重要經濟指標，是售電電價、銷售利潤等一系列指標的計算基礎，售電量預測是電力市場中的一項基本工作，正確預測出地區銷售電量的水平，為供電企業提供營銷決策支持，對于指導發電廠、輸配電網的合理運行，推動電力市場的發展和建設都具有十分重要的意義。

售電量預測工作包括對月度售電量的預測，由于月度售電量預測涉及時間周期長、供電區域廣、影響因素較多，造成月度售電量預測的難度較大；此外，預測月度售電量能很好地為供電企業掌握售電市場的情況提供依據，通過月度售電量預測了解各種類型客戶的生產運行、資金周轉情況，以及政府的各項宏觀調控政策，為供電企業進行決策提供一定的依據。

因此，如何提供一種月度售電量預測方法，能夠實現對月度售電量的預測，成為目前急待解決的關鍵問題之一。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種月度售電量預測方法、裝置及服務器，能夠實現對月度售電量的預測。

為實現上述目的，本發明實施例提供如下技術方案：

第一方面，一種月度售電量預測方法，包括：

獲取電力數據服務器存儲的月度售電量歷史數據；

根據所述月度售電量歷史數據，預測目標月份的月度售電量基礎值，其中，所述月度售電量基礎值為作為基礎數據使用的所述目標月份的月度售電量；

獲取所述目標月份的附加因數，其中，所述附加因數表征影響月度售電量的外界因素；

調用月度售電量多元線性回歸預測模型，所述月度售電量多元線性回歸預測模型基于多元線性回歸預測模型得到，可預測所述目標月份的月度售電量；

將所述月度售電量基礎值和所述目標月份的附加因數代入所述月度售電量多元線性回歸預測模型，預測所述目標月份的月度售電量。

可選的，本發明申請提供的月度售電量預測方法，還包括：

獲取電力數據服務器存儲的多個樣本月份的月度售電量歷史數據；

根據各所述樣本月份的月度售電量歷史數據，預測各所述樣本月份的月度售電量基礎值；

獲取各所述樣本月份的附加因數；

將各所述樣本月份的月度售電量歷史數據、月度售電量基礎值和附加因數分別代入多元線性回歸預測模型，計算所述多元線性回歸預測模型的回歸系數，得到月度售電量多元線性回歸預測模型。

可選的，本發明申請提供的月度售電量預測方法，還包括，在所述獲取所述目標月份的附加因數之前，判斷所述目標月份是否包含指定月份；若包含指定月份，所述獲取所述目標月份的附加因數，包括：

獲取所述目標月份的月度采暖強度因數、月度制冷強度因數、隨機變動強度因數以及指定月份影響因數；

若不包含指定月份，所述獲取所述目標月份的附加因數包括：