[發明專利]一種基于大數據分析的電網增量負荷預測方法在審
| 申請號： | 201811301273.4 | 申請日： | 2018-11-02 |
| 公開（公告）號： | CN109447358A | 公開（公告）日： | 2019-03-08 |
| 發明（設計）人： | 余建平 | 申請（專利權）人： | 國網上海市電力公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 上海信好專利代理事務所(普通合伙) 31249 | 代理人： | 朱成之;周乃鑫 |
| 地址： | 200126 上*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 負荷預測 擬合 電量 負荷數據 關系趨勢 電量數據 回歸模型 大數據 電網 回歸分析 擬合曲線 數據基礎 精細化 分析 規劃 采集 精細 編制 預測 評估 | ||
1.一種基于大數據分析的電網增量負荷預測方法，其特征在于，該方法包含以下步驟：
S1、將人均售電量數據和負荷作為變量，并采集人均售電量數據和負荷數據；
S2、采取相關性分析，建立時間與負荷的關系趨勢，用于剔除異常數據或者填充缺失數據；
S3、采取相關性分析，建立人均售電量與負荷的關系趨勢；
S4、根據所述人均售電量與負荷的關系趨勢，初步確定擬合所用的回歸模型；
S5、基于回歸模型對人均售電量數據和負荷數據進行擬合，得到負荷-人均售電量擬合曲線；
S6、對擬合曲線的擬合效果進行評估，將擬合效果最好的方程作為預測方程式。
2.如權利要求1所述的基于大數據分析的電網增量負荷預測方法，其特征在于，
所述步驟S1中進一步包含：
確定采集數據的相關地區以及時間段，得到對應的負荷數據和與之匹配的人均售電量數據。
3.如權利要求1或2所述的基于大數據分析的電網增量負荷預測方法，其特征在于，
所述步驟S1中進一步包含：
對采集到的所述人均售電量數據和所述負荷數據進行清洗工作。
4.如權利要求1所述的基于大數據分析的電網增量負荷預測方法，其特征在于，
所述步驟S2中進一步包含：
畫出時間與負荷的散點圖，并通過觀察該散點圖，得到負荷的分布情況并得出異常數據或缺失數據。
5.如權利要求1所述的基于大數據分析的電網增量負荷預測方法，其特征在于，
所述步驟S4中，所述回歸模型為線性回歸模型、對數回歸模型、二次回歸模型、S型回歸模型、指數回歸模型中的任意一種。
6.如權利要求1所述的基于大數據分析的電網增量負荷預測方法，其特征在于，
所述步驟S6中進一步包含：
選擇決定系數作為模型擬合效果的評價標準，所述決定系數的取值在0-1之間，當所述決定系數越接近于1，則回歸方程的擬合效果越好，反之，當所述決定系數越遠離1，則回歸方程的擬合效果越差。
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