[發明專利]一種計及多影響因素的電量預測方法

在審

• 申請號: 201911345296.X
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111126696A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 周建華;臧振東
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 王安琪

1.一種計及多影響因素的電量預測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)對用電量時間序列季節分解；

(2)利用上述步驟(1)中篩選出的變量X₁,X₂,...,X_n分別對用電量趨勢分量建立一元回歸模型，并逐一進行回歸系數的F檢驗，保留F檢驗結果中的最大值所對應的自變量X_m，并將自變量X_m和用電量趨勢分量TC_t建立一元回歸模型，在此基礎上，將除變量X_m之外的經濟因素量X₁,X₂,...,X_i...,X_n(i≠m)逐一引入已建立的一元回歸方程中，并進行F檢驗，保留F檢驗結果中的最大值F_s⁽²⁾所對應的自變量X_s；

(3)建立用電量趨勢分量TC_t關于自變量X_m和X_s的回歸方程，實現對用電量趨勢分量TC_t的預測；

(4)對于第一季度不規則分量值的預測建立在春節一直位于2月份的假設之上，通過輸入第一季度各月距離除夕的天數，輸出不規則分量值實現對第一季度不規則分量的預測；對某些不規則分量值偏差較大的月份，篩選出來進行對比歷史數據分析，通過對比與該月影響因素，政策、溫度條件相似的月份的占季比，實現對不規則分量值的修正；

(5)將分別預測得到的趨勢循環分量、季節分量和不規則分量相乘，還原為用電量預測值，在此基礎上，獲得用電量預測誤差值；

(6)將歷史預測值以四個季度劃分，將同一季度的歷史預測值的預測誤差組成新的時間序列Y₁,Y₂,Y₃,Y₄，引入步驟(1)中的各經濟因素變量，在此基礎上引入氣溫、降雨量氣候變量，分別對時間序列Y₁,Y₂,Y₃,Y₄逐個通過主成分分析方法對各影響因素變量進行降維，篩選出具有主要影響作用的影響因素變量作為自變量，建立多元回歸模型，實現對時間序列Y₁,Y₂,Y₃,Y₄的預測，即實現對預測誤差值的預測。

2.如權利要求1所述的計及多影響因素的電量預測方法，其特征在于，步驟(1)中，對用電量時間序列季節分解具體為：采用X-12-ARIMA乘法模型，將用電量時間序列分解為趨勢循環分量TC_t、季節分量S_t和不規則分量I_t，采用乘法模型故不需要對季節分量S_t進行預測；各經濟因素量經X-12-ARIMA乘法模型分解，得到各經濟因素量的趨勢循環分量，對各經濟因素量的趨勢循環分量和用電量趨勢循環分量進行格蘭杰因果檢驗，篩選出與用電量趨勢循環分量具有因果關系的經濟因素量X₁,X₂,...,X_n。