一种基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法，包括（1）划分用户类型；（2）选择用户类型；（3）进行行业划分；（4）采集划分得到的每个行业的用电总量和电网总用电量；（5）建立总电量多元线性回归预测模型，并用该模型得倒总电量预测值P1：（6）建立总电量灰色GM(1，N)模型，用该模型得倒总电量预测值P2：（7）取P1和P2的平均值作为最后的预测结果，得到总电量的预测值P。本发明原理简单，预测结果精度好，实现了用小样本数据对总电量的预测，大幅降低电量预测过程中的数据收集工作，具有很强的可操作性。
【专利说明】一种基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电网数据处理领域，特别涉及一种基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法。
【背景技术】
[0002]受经济转型、产业结构调整等因素的影响，电网的总用电量也相应发生变化。电量预测是电力市场中的一项基本工作，结合行业用电特点来正确地进行电量预测，为供电企业提供营销决策支持，对电网的安全经济运行以及电力市场的建设和发展都具有十分重要的意义。
[0003]行业用电是电网用电量的基础。不同行业的用电变化趋势，对电网电量的影响不同，甚至某个行业的用电趋势可以主导电网电量的变化趋势。目前，电量和负荷预测方法主要呈现以下两点问题，一是追求对电网总电量原始数据的拟合精度，二是追求基于大容量样本前提的复杂算法，而忽视了电网用户和行业特点。在电量预测工作中，由于影响因素众多且不同行业影响因素各异，导致不同行业的用电趋势也存在较大差异，如果一味追求数据的拟合精度，会降低预测方法的泛化性；如果过于追求复杂算法，则会由于数据需求量太大而降低可操作性。
【发明内容】
[0004]为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法，能有效结合电网用户的行业用电特点，预测结果精度好。
[0005]本发明的目的通过以下技术方案实现:
[0006]一种基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法，包括以下步骤:
[0007](1)根据电价类型和负荷特性进行将电网中的用户划分成不同的用户类型；
[0008](2)选择用户类型:筛选出用电量占电网用电总量的比例超过阈值的用户类型，得到用于预测的用户类型；
[0009](3)根据用户类型的行业性质对步骤(2)筛选得到的用户类型中的所有用户进行行业划分；
[0010](4)采集步骤(3)划分得到的每个行业中用户的用电量和每个行业用电总量，具体为:
[0011](4-1)将步骤(3)划分得到的每个行业中的用户在各自行业中按用电量大小从大到小排序；
[0012](4-2)从排序由小到大对每个用户的用电量进行采集，满足以下条件即可:
【权利要求】
1.一种基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤:(1)根据电价类型和负荷特性进行将电网中的用户划分成不同的用户类型；(2)选择用户类型:筛选出用电量占电网用电总量的比例超过阈值的用户类型，得到用于预测的用户类型；(3)根据用户类型的行业性质对步骤(2)筛选得到的用户类型中的所有用户进行行业划分；(4)采集步骤(3)划分得到的每个行业中用户的用电量和每个行业用电总量，具体为:(4-1)将步骤(3)划分得到的每个行业中的用户在各自行业中按用电量大小从大到小排序；(4-2)从排序由小到大对每个用户的用电量进行采集，满足以下条件即可:
2.根据权利要求1所述的基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法，其特征在于，步骤(1)所述根据电价类型和负荷特性进行将电网中的用户将电网中的用户划分成不同的用户类型，具体为:将电网中的用户将电网中的用户划分成5种用户类型:工业用户、商业用户、非工业用户、居民用户及其它用户。
3.根据权利要求1所述的基于行业分类与主导行业数据的电网电量预测方法，其特征在于，步骤(2)所述选择用户类型，具体为:筛选出用电量占电网用电总量的比例超过10%的用户类型，得到用于预测的用户类型。
【文档编号】G06Q10/04GK103729689SQ201310711314
【公开日】2014年4月16日 申请日期:2013年12月20日 优先权日:2013年12月20日
【发明者】冯天瑞, 欧阳森, 石怡理 申请人:华南理工大学