[發明專利]一種月度售電量預測方法、裝置及服務器在審
| 申請號： | 201810426255.2 | 申請日： | 2018-05-07 |
| 公開（公告）號： | CN108629625A | 公開（公告）日： | 2018-10-09 |
| 發明（設計）人： | 程霄;劉瑞敏;劉展展;馬朝 | 申請（專利權）人： | 北京中電普華信息技術有限公司;國網天津市電力公司;國網信息通信產業集團有限公司;國家電網公司 |
| 主分類號： | G06Q30/02 | 分類號： | G06Q30/02;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 王寶筠 |
| 地址： | 100192 北京市海*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 電量 因數 電量預測 供電企業 歷史數據 外界因素 服務器 電力系統技術 多元線性回歸 回歸預測模型 服務器存儲 電力數據 影響目標 預測模型 預測目標 綜合考慮 預測 調用 引入 決策 應用 | ||
1.一種月度售電量預測方法，其特征在于，包括：
獲取電力數據服務器存儲的月度售電量歷史數據；
根據所述月度售電量歷史數據，預測目標月份的月度售電量基礎值，其中，所述月度售電量基礎值為作為基礎數據使用的所述目標月份的月度售電量；
獲取所述目標月份的附加因數，其中，所述附加因數表征影響月度售電量的外界因素；
調用月度售電量多元線性回歸預測模型，所述月度售電量多元線性回歸預測模型基于多元線性回歸預測模型得到，可預測所述目標月份的月度售電量；
將所述月度售電量基礎值和所述目標月份的附加因數代入所述月度售電量多元線性回歸預測模型，預測所述目標月份的月度售電量。
2.根據權利要求1所述的月度售電量預測方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲取電力數據服務器存儲的多個樣本月份的月度售電量歷史數據；
根據各所述樣本月份的月度售電量歷史數據，預測各所述樣本月份的月度售電量基礎值；
獲取各所述樣本月份的附加因數；
將各所述樣本月份的月度售電量歷史數據、月度售電量基礎值和附加因數分別代入多元線性回歸預測模型，計算所述多元線性回歸預測模型的回歸系數，得到月度售電量多元線性回歸預測模型。
3.根據權利要求1所述的月度售電量預測方法，其特征在于，所述方法還包括，在所述獲取所述目標月份的附加因數之前，判斷所述目標月份是否包含指定月份；若包含指定月份，所述獲取所述目標月份的附加因數，包括：
獲取所述目標月份的月度采暖強度因數、月度制冷強度因數、隨機變動強度因數以及指定月份影響因數；
若不包含指定月份，所述獲取所述目標月份的附加因數包括：
獲取所述目標月份的月度采暖強度因數、月度制冷強度因數以及隨機變動強度因數。
4.根據權利要求3所述的月度售電量預測方法，其特征在于，所述獲取所述目標月份的月度采暖強度因數，包括：
獲取所述目標月份內每天的最低氣溫預測值；
分別計算預設低溫閾值與所述每天的最低氣溫預測值的差值，得到每天的低溫預測差值；
將所述目標月份內每天的低溫預測差值求和，得到月度采暖強度因數；
所述獲取所述目標月份的月度制冷強度因數，包括：
獲取所述目標月份內每天的最高氣溫預測值；
分別計算所述每天的最高氣溫預測值與預設高溫閾值的差值，得到每天的高溫預測差值；
將所述目標月份內每天的高溫預測差值求和，得到月度制冷強度因數。
5.根據權利要求3或4任一所述的月度售電量預測方法，其特征在于，所述獲取隨機變動強度因數，包括：
計算所述目標月份的月度售電量基礎值相對于前一年度相同月份月度售電量的百分比變化率；
判斷所述百分比變化率是否處于預設變化范圍內；
若處于預設變化范圍內，所述隨機變動強度因數取零；
若不處于預設變化范圍內，求取所述百分比變化率相對于預設基值的整數倍數。
6.根據權利要求1所述的月度售電量預測方法，其特征在于，所述根據所述月度售電量歷史數據，預測目標月份的月度售電量基礎值，包括：
調用月度售電量Holt-Winters季節預測模型，所述月度售電量Holt-Winters季節預測模型基于Holt-Winters季節預測模型得到，可預測所述目標月份的月度售電量基礎值；
確定月份間隔值，其中，所述月份間隔值為目標月份與當前月份之間間隔的月份數量；
將所述月份間隔值代入所述月度售電量Holt-Winters季節預測模型，得到所述目標月份的月度售電量基礎值。
7.根據權利要求6所述的月度售電量預測方法，其特征在于，所述獲取電力數據服務器存儲的月度售電量歷史數據，包括：
獲取電力數據服務器存儲的當前月份以前至少24個連續月度的月度售電量歷史數據。
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