[發明專利]一種電力需求預測方法及系統

在審

• 申請號: 202010946228.5
• 申請日: 2020-09-10
• 公開（公告）號: CN112116139A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 劉一江;霍慧娟;王祺
• 申請（專利權）人: 國網經濟技術研究院有限公司;國網上海市電力公司;上海交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06F17/18;G06Q50/06
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 孫楠

1.一種電力需求預測方法，其特征在于，包括：

1)收集影響電力需求的內部因素和外部因素，并將其進行指標量化得到備選指標；

2)將備選指標分為先兆性指標、一致性指標和滯后性指標；

3)從先兆性指標、一致性指標和滯后性指標中篩選影響電力需求的關鍵指標，剔除無關指標；

4)對關鍵指標進行處理，分別得到電力需求先兆性指數、電力需求一致性指數和電力需求滯后性指數；

5)對三個指數值進行擬合，得到電力需求指數模型，進而預測得到反映電力需求的變化趨勢。

2.如權利要求1所述預測方法，其特征在于，采用K-L信息量法對備選指標進行分類，包括以下步驟：

2.1)確定基準指標，并對基準指標進行標準化處理得到標準化后的基準序列p_t；

2.2)將備選指標序列進行標準化處理得到標準化后的備選指標序列q_t；

2.3)根據標準化后的基準序列p_t和標準化后的備選指標序列q_t，得到K-L信息量的計算公式；當計算出2L+1個K-L信息量后，從這些K_l值中選出一個最小值作為被選指標的K-L信息量，L表示最大延遲數。

3.如權利要求2所述預測方法，其特征在于，所述K-L信息量的計算公式為：

其中，l表示時差，為先行或者滯后時差數，取負數表示先行，取正數表示滯后；K_l表示基準序列p_t和備選指標序列q_t之間的K-L信息量；t′表示基準序列的計算起始點。

4.如權利要求1所述預測方法，其特征在于，關鍵指標的篩選方法采用灰色關聯度和相關性分析法，包括以下步驟：

3.1)分別計算先兆性指標、一致性指標、滯后性指標與表征電力需求的指標全社會用電量之間的灰色關聯度；

3.2)比較電力需求指標與其強相關的指標之間的相關性，若兩指標之間的相關性大于預設閾值，則應將其中一個指標剔除。

5.如權利要求4所述預測方法，其特征在于，預設閾值為0.9。

6.如權利要求4所述預測方法，其特征在于，選取關聯度大于等于0.7的指標作為與電力需求強相關的指標。

7.如權利要求1所述預測方法，其特征在于，所述電力需求先兆性指數、電力需求一致性指數和電力需求滯后性指數的獲取方法為：對篩選后的先兆性指標、一致性指標、滯后性指標進行多重共線性檢驗，通過檢驗后，采用多元線性回歸分別將先兆性指標、一致性指標、滯后性指標與全社會用電量進行擬合，得到電力需求先兆性指數、電力需求一致性指數和電力需求滯后性指數。

8.如權利要求1所述預測方法，其特征在于，所述電力需求指數模型的獲取采用最小二乘法，包括以下步驟：

5.1)將基于外部因素和內部因素的電力需求先兆、一致、滯后性指數通過權重進行合成；

5.2)將電力需求先兆性指數、電力需求一致性指數和電力需求滯后性指數取對數，并將電力需求先兆性、一致性、滯后性指數的對數值與全社會用電量標準化值的對數值進行線性多元回歸，得到最終的電力需求綜合指數模型。

9.如權利要求8所述預測方法，其特征在于，外部因素的影響力與內部因素的影響力權重之比為7:3。

10.一種電力需求預測系統，其特征在于，包括：備選指標獲取模塊、指標劃分模塊、指標篩選模塊、指數獲取模塊和預測模塊；

所述備選指標獲取模塊收集影響電力需求的內部因素和外部因素，并將其進行指標量化得到備選指標；

所述指標劃分模塊將備選指標分為先兆性指標、一致性指標和滯后性指標；

所述指標篩選模塊從先兆性指標、一致性指標和滯后性指標中篩選影響電力需求的關鍵指標，剔除無關指標；

所述指數獲取模塊對關鍵指標進行處理，分別得到電力需求先兆性指數、電力需求一致性指數和電力需求滯后性指數；

所述預測模塊對三個指數值進行擬合，得到電力需求指數模型，進而預測得到反映電力需求的變化趨勢。