[發明專利]一種通過經濟增長率預測用電量增長率的方法

在審

• 申請號: 201910123237.1
• 申請日: 2019-02-19
• 公開（公告）號: CN110070201A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 裘華東;陳耀軍;劉強;顏擁;李磊;柳文軒;趙俊華;王偉峰
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司;浙江華云信息科技有限公司;香港中文大學（深圳）;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 浙江翔隆專利事務所(普通合伙) 33206
• 代理人: 王曉燕

1.一種通過經濟增長率預測用電量增長率的方法，其特征在于：包括以下步驟：

一)根據各個部門產業發展與用電量之間的數據，進行相關性檢驗，獲得與用電量相關的產業發展數據；

二)將獲得的產業發展數據輸入經濟預測電力模型中，獲得用電量增長率預測值；

其中經濟預測電力模型的建立包括步驟：

步驟S1：獲取訓練數據，訓練數據包括行業用電量數據Y和行業經濟指標數據X；行業用電量數據Y是某個工業行業的月用電量增量時間序列；行業經濟指標數據X是對應工業行業的月度面板數據，其橫截面序列為行業生產總值X¹，行業凈出口值X²，行業月增長同比X³，即X＝[X¹；X²；X³]；

步驟S2：將訓練數據輸入自回歸滑動平均模型中，對訓練數據X和Y進行對數標準化處理，以降低訓練模型的異方差，提升模型訓練的可靠性；處理后的logX和logY作為模型訓練的輸入數據，其中logX＝[logX¹；logX²；logX³]；

步驟S3：將輸入數據打上時序標識logXⁱ＝[logXⁱ_ti,logXⁱ_ti-1,…,logX₂,logX₁](i＝1,2,3)，logY＝[logY_t,logY_t-1,…,logY₂,logY₁]；對輸入數據進行時序檢驗，得到logXⁱ(i＝1,2,3)對logY的滯后階數n_i，記n＝n₁+n₂+n₃；

步驟S4：構造單隱層的自編碼網絡模型；隱層節點數m的設置方法是：若n≥10，m＝n；若n<10，m＝2n；隱層節點函數h(x)＝[1+exp(-x)]^-1；

步驟S5：訓練單隱層的自編碼網絡模型，得到網絡參數W＝[W₁,W₂,W₃]；對應的損失函數L(X)＝||X–h(X)||²+ρ||h’(X)||²，其中ρ代表正則系數；

步驟S6：單隱層的自編碼網絡模型訓練完成后，提取模型的隱層輸出值logXⁱ*＝W_ilogXⁱ，i＝1,2,3，作為預測模型的自變量訓練數據，即所提取的非線性特征值，其中W_i表示第i層節點的輸出權重；

步驟S7：以行業用電量數據的對數值logY作為因變量訓練數據，構建基于非線性特征提取的回歸模型：logY＝α+alogX¹*+blogX²*+clogX³*；用最小二乘法解得α,a＝[a₁,a₂,…,a_n1],b＝[b₁,b₂,…,b_n2],c＝[c₁,c₂,…,c_n3]為預測模型的參數；從而獲得經濟預測電力模型。