[發(fā)明專利]基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110853704.3 | 申請日： | 2021-07-28 |
| 公開（公告）號： | CN113689079A | 公開（公告）日： | 2021-11-23 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 賀青;莊葛巍;顧臻;周磊;張靜月;蘇鵬濤;潘曄;李鑫;李冰融;高常愷;任嬋娟;張雍斌 | 申請（專利權(quán)）人： | 國網(wǎng)上海市電力公司;上海欣能信息科技發(fā)展有限公司;上海恒能泰企業(yè)管理有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/06 | 分類號： | G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200122 上海市浦*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 多元 線性 回歸 聚類分析 臺區(qū)線損 預(yù)測 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測方法，其特征在于，包括：
采集臺區(qū)的若干組歷史日線損數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)成線損樣本數(shù)據(jù)集，每組歷史日線損數(shù)據(jù)包括歷史日線損率以及對應(yīng)時(shí)間段的歷史線損特征集，所述的線損特征集包括若干類線損相關(guān)特征；
通過聚類算法對線損樣本數(shù)據(jù)集中所有的歷史線損特征集進(jìn)行聚類，獲得若干個(gè)聚類；
對于每個(gè)聚類，根據(jù)其包含的歷史日線損數(shù)據(jù)，建立日線損率關(guān)于線損相關(guān)特征的多元線性回歸模型；
采集待預(yù)測日期的待測線損特征集，通過距離計(jì)算確定待測線損特征集所屬的聚類；
將待測線損特征集代入其所屬聚類對應(yīng)的多元線性回歸模型，求得臺區(qū)在待預(yù)測日期的預(yù)測日線損率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測方法，所述的線損相關(guān)特征包括月線損率均值、臺區(qū)居民用戶數(shù)量和月線損電量均值中的一種或多種。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測方法，其特征在于，所述的聚類算法為kmeans聚類算法。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：
刪除缺失值和異常值，保留重復(fù)值的第一條記錄。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測方法，其特征在于，通過嶺回歸算法建立多元線性回歸模型。
6.一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：
數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集臺區(qū)的若干組歷史日線損數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)成線損樣本數(shù)據(jù)集，每組歷史日線損數(shù)據(jù)包括歷史日線損率以及對應(yīng)時(shí)間段的歷史線損特征集，所述的線損特征集包括若干類線損相關(guān)特征；
特征聚類模塊，用于通過聚類算法對線損樣本數(shù)據(jù)集中所有的歷史線損特征集進(jìn)行聚類，獲得若干個(gè)聚類；
回歸分析模塊，用于對于每個(gè)聚類，根據(jù)其包含的歷史日線損數(shù)據(jù)，建立日線損率關(guān)于線損相關(guān)特征的多元線性回歸模型；
線損預(yù)測模塊，用于獲取待預(yù)測日期的待測線損特征集，通過距離計(jì)算確定待測線損特征集所屬的聚類，將待測線損特征集代入其所屬聚類對應(yīng)的多元線性回歸模型，求得臺區(qū)在待預(yù)測日期的預(yù)測日線損率。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述的線損相關(guān)特征包括月線損率均值、臺區(qū)居民用戶數(shù)量和月線損電量均值中的一種或多種。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述的聚類算法為kmeans聚類算法。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：
所述的數(shù)據(jù)采集模塊刪除缺失值和異常值，保留重復(fù)值的第一條記錄。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于多元線性回歸和聚類分析的臺區(qū)線損預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述的回歸分析模塊通過嶺回歸算法建立多元線性回歸模型。
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的處理系統(tǒng)或方法
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