两种考虑温度和经济增长因素的月度统调用电量预测方法技术

本发明专利技术公开了两种考虑温度和经济增长因素的月度统调用电量预测方法，通过构建月度统调用电量与当月平均温度及经济增长指标之间的线性回归方法，预测月度统调用电量,包括获取历史期与预测月同月的统调用电量、月平均温度数据；赋予时间趋势项表示经济增长因素；建立加入时间趋势项的预测模型；获取历史期与预测月同月的规模以上工业增加值增速数据并得出经济增长指数；建立加入经济增长指数的预测模型；最终根据预测模型的两种方程算法计算预测月的统调用电量。本发明专利技术利用考虑温度和经济增长因素的月度统调用电量预测模型得到统调用电量的月度预测值，有助于进行电力规划，以及电网生产调度与电网月度生产计划的制定。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，通过构建月度统调用电量与当月平均温度及经济增长指标之间的线性回归方法，预测月度统调用电量,包括获取历史期与预测月同月的统调用电量、月平均温度数据；赋予时间趋势项表示经济增长因素；建立加入时间趋势项的预测模型；获取历史期与预测月同月的规模以上工业增加值增速数据并得出经济增长指数；建立加入经济增长指数的预测模型；最终根据预测模型的两种方程算法计算预测月的统调用电量。本专利技术利用考虑温度和经济增长因素的月度统调用电量预测模型得到统调用电量的月度预测值，有助于进行电力规划，以及电网生产调度与电网月度生产计划的制定。【专利说明】两种考虑温度和经济增长因轰的月度统调用电量预测方法
本专利技术涉及电网用电量需求预测分析方法
，尤其涉及两种考虑温度和经 济增长因素的月度统调用电量预测方法。
技术介绍
用电量预测是电力系统相关部口日常的重要工作，电力需求预测对电力部口及相 关经济和能源部口的工作具有重要意义，统调用电量是电力需求预测的重要指标之一，准 确预测用电量有助于安排电力生产计划，同时也可W为电网规划设计提供依据。 目前在电力行业内部，统调用电量常用的预测方法主要包括趋势外推法，总量回 归法，ARIM法，增速外推法、灰色预测法等，其中，灰色预测法是详细分析比较各种不同灰 色系统预测模型，总结出各种灰色系统模型的优缺点及其适用范围，同时指出当年用电量 增长率越低，灰色系统模型的预测结果将越准确；总量回归法是通过建立时间趋势项与用 电量之间的回归分析模型，对年度用电量进行预测；ARIM法是通过对模型进行概述，并运 用ARIM模型预测一定年度用电量，结果显示短期预测效果较好，但随着年份越来越长预 测误差也越来越大。 申请号为201210147746. 6的中国专利公开了一种用电量智能预测系统及方法， 该系统包括智能用电终端（1)和分别与智能用电终端（1)连接的管理实时数据采集的电能 采集模块（2)、本地存储管理模块（3)、预测点的预测值分析计算模块（4)、负责数据通信传 输控制的GPRS通信控制模块（5);预测值分析计算模块（4)核也预测处理算法采用BP神 经网络。本专利技术可W让用户提前知道用电情况，并结合用电优化算法，向用户提供有效的用 电优化建议，改善用户用电习惯，避免用户电器不必要的电费支出，在经济上为用户节省电 费；还可降低用户高峰用电造成的电网波动，使电网更加稳定，从而提供更加稳定的电力输 送，提高居民用电的质量，使生产制造等企业电力用户的生产平稳运行。 申请号为201310474089. 0的中国专利提供一种基于季节指数法的用户月用电量 预测方法，包括如下步骤；1)利用用电量历史数据获取单元从用电量历史数据库获取用电 量历史数据，并且保存在用电量历史数据存储单元中；2)季节指数计算单元根据用电量历 史数据求取季节指数；W及3)用电量预测模型构建单元利用季节指数构建用电量预测模 型本专利技术还提供了 一种基于季节指数法的用户月用电量预测系统。 申请号为201410038164. 3的中国专利公开了一种用电量预测方法、装置及处理 器，该方法中，根据预设的预测模型，采用已知用电采集周期对应的历史直供用电量数据， 或已知用电采集周期前预设时间段内的历史经营区用电量数据，和/或历史全国用电量数 据进行预测，获取各已知用电采集周期的经营区用电量数据，和/或全国用电量数据的预 测结果，并获取预测结果对应的平均相对误差；然后根据平均相对误差确定已知用电采集 周期对应的标定预测模型；最后选取与待预测用电采集周期对应的标定预测模型，并通过 标定预测模型，获取待预测用电采集周期对应的经营区用电量数据，和/或全社会用电量 数据的预测值。通过该方法，能够在获取直供用电量后，就预测获取经营区用电量和全国用 电量。 申请号为201310394964.4的中国专利提供一种基于经济传导的用电量预测方 法，该方法包括W下步骤：（1)根据各类用电量的影响因子，读取历史数据，构建分类预测 模型；（2)获取目标季度各解释变量值，对目标季度的各类用电量进行分类预测；（3)计算 目标季度的全社会用电量。本专利技术通过对区域内的历史分产业用电量、重点行业用电量进 行分析研究，筛分出影响区域用电量变化的主要经济信息，找出与用电量变化关联度较高 的系列经济指标，研究其对用电量影响的超前滞后特性，在此基础上构建从经济到用电量 的分类传导预测模型，有效解决了长期W来预测人员无法将历史及未来的经济活动量化到 用电量预测的过程中的问题，提高了用电量预测的精度。 结合W上实际方案，我们在采用趋势外推法、线性回归法和灰色模型法分别预测 一定年限用电量时，对H种预测方法进行对比分析，结果可W得出不同的预测方法其预测 精度不同，该里灰色模型预测法精度相对较高，并且上述该些研究大多基于年度数据进行 年度预测，其中，趋势外推法、ARIM法、灰色预测法和增速外推法都是根据过去和现在的发 展趋势推断未来的一类方法，只能反映月度统调用电量自身的变化趋势，无法反映和预测 经济发展对其影响，其中的线性回归法也只考虑了年份变化对用电量的影响，因此都无法 准确预测未来的月度统调用电量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决上述技术问题，提供考虑温度和经济增长因素的月度统调 用电量预测方法，综合考虑温度和经济增长因素对月统调用电量的影响，建立两种考虑温 度和经济增长因素的预测模型，对月度统调用电量进行预测。 为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是；两种考虑温度和经济增长因素的月 度统调用电量预测方法，包括如下步骤： 1) 建立考虑温度和经济增长因素的预测模型，模型包括采样数据库单元、数据分析 单元和统计报表生成单元，其中，采样数据库单元与电网信息数据库连接，采集电网信息数 据；数据分析单元包括预测模型生成单元与计算单元，统计报表生成单元用来导出预测值 并生成预测分析报表； 2) 利用预测模型进行第一种方法预测，通过采样数据库单元调取电网信息数据库数 据，包括历史期与预测月同月的统调用电量数据、月平均温度数据，并将数据按照年份先后 顺序排列； 3) 按照年份顺序，对各组数据赋予时间趋势项； 4) 在数据分析单元中，建立加入时间趋势项的预测模型：W月度统调用 电量为因变量，时间趋势项和月平均温度为自变量，建立线性回归方程，即 馬=J +扔+ cr,，其中，￡为月统调用电量，！为时间趋势项，r,为月平均温度，A为常数 项，B为时间趋势项的系数，C为：Ti的系数； 5) 通过计算单元，求出预测月的平均温度预测值；将本期月平均温度的平均值作为预 测月的平均温度预测值，并根据预测模型回归得到的常数项和系数值，将预测月的平均温 度预测值、时间趋势项代入式中，可得到预测月统调用电量的预测值； 6) 通过统计报表生成单元，将第一种方法预测的月统调用电量导出并生成第一种分析 报表； 7) 利用预测模型进行第二种方法预测，通过采样数据库单元调取历史期与预测月 同月的规模W上工业增加值增速数据，并将其折算成W基期为100的经济增长指数： 1;= 巧）= 其中，为月度经济增长指数，巧为当月的规模W上工 业增加值增速，/e为本文档来自技高网...

【技术保护点】
两种考虑温度和经济增长因素的月度统调用电量预测方法,其特征在于：包括如下步骤:1）建立考虑温度和经济增长因素的预测模型,模型包括采样数据库单元、数据分析单元和统计报表生成单元，其中，采样数据库单元与电网信息数据库连接，采集电网信息数据；数据分析单元包括预测模型生成单元与计算单元，统计报表生成单元用来导出预测值并生成预测分析报表；2）利用预测模型进行第一种方法预测，通过采样数据库单元调取电网信息数据库数据，包括历史期与预测月同月的统调用电量数据、月平均温度数据，并将数据按照年份先后顺序排列；3）按照年份顺序，对各组数据赋予时间趋势项；4）在数据分析单元中，建立加入时间趋势项的预测模型：以月度统调用电量为因变量，时间趋势项和月平均温度为自变量，建立线性回归方程，即，其中，为月统调用电量，为时间趋势项，为月平均温度，为常数项，为时间趋势项的系数，为的系数；5）通过计算单元，求出预测月的平均温度预测值：将本期月平均温度的平均值作为预测月的平均温度预测值，并根据预测模型回归得到的常数项和系数值，将预测月的平均温度预测值、时间趋势项代入式中，可得到预测月统调用电量的预测值；6）通过统计报表生成单元，将第一种方法预测的月统调用电量导出并生成第一种分析报表；7）利用预测模型进行第二种方法预测，通过采样数据库单元调取历史期与预测月同月的规模以上工业增加值增速数据，并将其折算成以基期为100的经济增长指数：；，其中，为月度经济增长指数，为当月的规模以上工业增加值增速，为基期的经济增长指数；8）在数据分析单元中，建立加入经济增长指数的预测模型：以步骤2）中的月度统调用电量为因变量，月平均温度和月度经济增长指数为自变量，建立线性回归方程，即；其中，为月统调用电量，为月平均温度，为常数项，为的系数，为的系数；9）通过计算单元，求出预测月的平均温度预测值：取样本期平均温度的平均值作为预测月的平均温度预测值；求预测月的经济增长指数：根据相关经济研究部门给出的预测月规模以上工业增加值增速预测值，折算成预测月的经济增长指数；计算预测月的统调用电量：根据步骤8）经济增长指数的预测模型回归得到的常数项和系数，并将预测月的平均温度预测值、经济增长指数预测值代入回归方程中，可计算得到预测月统调用电量的预测值；10）通过统计报表生成单元，将第二种方法预测的月统调用电量导出并生成第二种分析报表；11）对比两种方法的分析报表，并根据实际情况进行择优选用。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，白宏坤，邢胜男，毛玉宾，刘永民，李文峰，杨萌，李宗，金曼，马任远，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河南省电力公司经济技术研究院，北京经世万方信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11