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
【专利摘要】本发明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
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电网用电量需求预测分析方法【技术领域】，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。
【背景技术】
[0002] 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。
[0003] 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。
[0004] 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。本发明可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。
[0005] 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 型本发明还提供了 一种基于季节指数法的用户月用电量预测系统。
[0006] 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。
[0007] 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。本发明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。
[0008] 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。
【发明内容】
[0009] 本发明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。
[0010] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是；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：W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 ￡ = A + ^ C/j ;其中，￡为月统调用电量，r,为月平均温度，A为常数项，B为r,的系数， C为/j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口给出的预测月 规模W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。
[0011] 所述电网信息数据库包括多层数据库，数据库后台连接电网GIS平台，并将电网 信息数据构建为数据存储层，提供通用数据存储服务，并提供基于标准的通用数据交换， 实现信息互联和信息访问。
[0012] 所述采样数据库单元包括可W与所述电网信息数据库连接的多路通信通道，所述 通信通道采用无线传输或有限光纤连接。
[0013] 所述预测模型生成单元包括模型仿真软件，根据电网温度参数及经济增长参数构 件参数模型，并生成过程文件；所述计算单元包括处理器芯片。
[0014] 所述模型仿真软件为matl油仿真程序，所述处理器芯片为单片机或DSP芯片。
[0015] 所述统计报表生成单元提供预测报表，可分为日报、月报、季报和年报，并提出月 度统调用电量预测方案与分析方案。
[0016] 在步骤3)中，按照年份顺序对各组数据赋予时间趋势项时，如数据样本从07-13 年，则依次赋予时间趋势项1、2、3、4、5、6、7，预测期如为14年，赋予时间趋势项即8。
[0017] 本发明考虑温度和经济增长对统调用电量的影响，对月度统调用电量进行预测 时，建立考虑经济增长趋势因素的预测模型，经济增长趋势的量化方式可W是加入时间趋 势项，也可w用由月度工业增加值增速转换得到的经济增长指数来表示。因为二产增加值 增速与GDP增速走势高度一致，而规模W上工业增加值在二产增加值中占比很大，考虑到 数据的可获得性，月度层面选用规模W上工业增加值增速表示月度经济增长趋势情况。
[0018] 本发明方法的有益效果可主要体现在W下几个方面： 1、实用性。本方法根据针对性的电网数据汇集，W电网温度与经济增长因素指标进行 分析与评论，是在大量的电网现有数据库设备基础上扩展出的分析模型，易于建立，方法均 针对电网实际情况，因此具有很高的实用性。
[0019] 2、指导性。本系统具有指导性的体系结构，统计报表生成单元提供预测报表，可 分为日报、月报、季报和年报，并提出月度统调用电量预测方案与分析方案，不仅满足了用 户当前的需要，而且还适应行业的发展、管理模式的变化W及技术的更新等。
[0020] 3、灵活性。系统的预测模型根据两种方法的不同，可W生成并使用不同的线性方 程，便于使用者根据实际情况灵活选用，为用户提供能够全面满足不同需求的分析方案，能 满足电力规划、生产调度等的各种要求。
[0021] 本发明通过分别构建月度统调用电量电量与平均温度、用时间趋势项或经济增长 指数表示经济增长趋势的量化指标之间的线性回归方程，得到月度统调用电量预测值，W 有助于月度电力规划，W及电网生产调度与电网月度生产计划的制定。
【专利附图】
【附图说明】
[0022] 图1是本发明的第一种方法预测步骤流程图。
[0023] 图2是本发明的第二种方法预测步骤流程图。
[0024] 图3是实施例中某省2007 -2013年历年6月统调用电量与平均温度、时间趋势项 走势图。
[00巧]图4是实施例中某省2007 -2013年历年6月统调用电量与平均温度、经济增长指 数走势图。
【具体实施方式】
[0026] 如图1、图2所示，为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各 自的预测步骤流程图，其实施基础在于预测模型的建立，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；电网信息数据库包括多层数据库，数据库后台连接电网GIS平台， 并将电网信息数据构建为数据存储层，提供通用数据存储服务，并提供基于标准的通用数 据交换，实现信息互联和信息访问；采样数据库单元包括可W与电网信息数据库连接的 多路通信通道，通信通道采用无线传输或有限光纤连接；预测模型生成单元包括模型仿真 软件，根据电网温度参数及经济增长参数构件参数模型，并生成过程文件；计算单元包括处 理器芯片；模型仿真软件为matl油仿真程序，处理器芯片为单片机或DSP芯片；统计报表 生成单元提供预测报表，可分为日报、月报、季报和年报，并提出月度统调用电量预测方案 与分析方案。
[0027] 下面W某省14年6月统调用电量预测为例，由图3、图4走势图可知，6月份的统 调用电量不仅受温度因素影响，还受经济增长因素的影响。本发明通过构建考虑温度和经 济增长因素的月度统调用电量预测模型，预测统调用电量。
[0028] 如图1所示，第一种考虑温度和经济增长的月度统调用电量预测方法，包括W下 步骤2)至步骤6)所示： 本实施例中采用某省相关月度数据，数据来源于某省统计局和某省电力经济技术研究 院，W 2007-2013年6月作为样本期，将某省2007-2013年6月的数据来源于某省统计局和 某省电力经济技术研究院，统调用电量、月平均温度数据按照年份先后顺序排列；
【权利要求】
1.两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 ￡ +Crf ,其中，巧为月统调用电量，《为时间趋势项，Fi为月平均温度，A为常数 项，B为时间趋势项的系数，C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 hGYi 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 乓=A十BFe + ;其中，乓为月统调用电量，K为月平均温度,A为常数项，B为Fe的系数， C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。
2. 如权利要求1所述的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：所述电网信息数据库包括多层数据库，数据库后台连接电网GIS平台，并将电网 信息数据构建为数据存储层，提供通用数据存储服务，并提供基于标准的通用数据交换， 实现信息互联和信息访问。
3. 如权利要求1所述的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：所述采样数据库单元包括可以与所述电网信息数据库连接的多路通信通道，所 述通信通道采用无线传输或有限光纤连接。
4. 如权利要求1所述的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：所述预测模型生成单元包括模型仿真软件，根据电网温度参数及经济增长参数 构件参数模型，并生成过程文件；所述计算单元包括处理器芯片。
5. 如权利要求4所述的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：所述模型仿真软件为matlab仿真程序，所述处理器芯片为单片机或DSP芯片。
6. 如权利要求1所述的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：所述统计报表生成单元提供预测报表，可分为日报、月报、季报和年报，并提出月 度统调用电量预测方案与分析方案。
【文档编号】G06Q50/06GK104504619SQ201510001099
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2015年1月5日 优先权日:2015年1月5日
【发明者】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