本發(fā)明涉及電力數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法，還涉及一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

月度售電量預(yù)測(cè)是電力需求側(cè)管理重要的市場預(yù)測(cè)技術(shù)手段，精準(zhǔn)的售電量預(yù)測(cè)有利于公司制定有效的經(jīng)營計(jì)劃，能否準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)售電量，對(duì)電力公司全年經(jīng)營管理及全年經(jīng)濟(jì)效益有著較大影響。短期售電量由于受天氣、經(jīng)濟(jì)等外部因素的波動(dòng)影響較大，在目前外部因素波動(dòng)難以預(yù)測(cè)的情況下，短期售電量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不高，特別是出現(xiàn)外部因素異常時(shí)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度無法滿足電力公司的要求，預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確容易對(duì)決策者造成誤導(dǎo)，導(dǎo)致公司效益受損。

目前，對(duì)于短期售電量預(yù)測(cè)，主要有環(huán)比預(yù)測(cè)法與同比預(yù)測(cè)法兩種方法：第一，環(huán)比預(yù)測(cè)法，環(huán)比預(yù)測(cè)法是通過分析兩個(gè)相鄰月份(當(dāng)月及前一個(gè)月)的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，預(yù)測(cè)當(dāng)月售電量的方法。例如，今日為2016年10月22日，公司已獲取10月21日的發(fā)行電量數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)2016年10月的月度售電量，記2016年10月21日日累計(jì)發(fā)行電量為x_20161021與2016年9月21日日累計(jì)發(fā)行電量為x_20160921，令K₁為二者的比值利用該比值K₁，可以預(yù)測(cè)2016年10月的月度售電量為K₁*P₂₀₁₆₀₉，其中P₂₀₁₆₀₉為2016年9月的月度售電量。該方法的缺點(diǎn)是：1、受天氣和節(jié)假日天數(shù)變化影響較大；2、受各月天數(shù)不同影響較大；3、由于預(yù)測(cè)結(jié)果完全依賴于一天的累計(jì)電量數(shù)據(jù)，每天的預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)較大，該方法的預(yù)測(cè)結(jié)果誤差也較大。第二，同比預(yù)測(cè)法，同比預(yù)測(cè)法是通過分析當(dāng)月日累計(jì)發(fā)行電量和去年相同月份的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，預(yù)測(cè)當(dāng)月售電量的方法。例如今日為2016年10月22日，公司已獲取10月21日的發(fā)行電量數(shù)據(jù)。若要預(yù)測(cè)2016年10月的月度售電量，記2016年10月21日日累計(jì)發(fā)行電量為x_20161021與2015年10月21日日累計(jì)發(fā)行電量為x_20151021，令K₂為二者的比值利用該比值K₂，可以預(yù)測(cè)2016年10月的月度售電量為K₂*P₂₀₁₅₁₀，其中，P₂₀₁₅₁₀為2015年10月月度售電量。該方法的缺點(diǎn)是：由于預(yù)測(cè)結(jié)果完全依賴于一天的累計(jì)電量數(shù)據(jù)，每天的預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)較大，預(yù)測(cè)誤差也較大。

現(xiàn)有的基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法，存在的問題如下：1、在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，并沒有做異常值剔除、缺失值處理等操作，影響了預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性；2、在預(yù)測(cè)方法方面，由于僅利用一天的日累計(jì)電量數(shù)據(jù)，同比預(yù)測(cè)法與環(huán)比預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)誤差較大并且預(yù)測(cè)結(jié)果的波動(dòng)也較大；3、預(yù)測(cè)結(jié)果的修正方面，目前方法并沒有考慮對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差修正。

因此，如何提高基于日累計(jì)發(fā)行電量的預(yù)測(cè)短期售電量的準(zhǔn)確率是本領(lǐng)域技術(shù)人員急需要解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法，提高基于日累計(jì)發(fā)行電量的預(yù)測(cè)短期售電量的準(zhǔn)確率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法，包括：

步驟S1：建立關(guān)于預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量與去年同期日累計(jì)發(fā)行電量的線性函數(shù)關(guān)系，其中所述預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量作為應(yīng)變量，所述去年同期日累計(jì)發(fā)行電量為自變量；

步驟S2：將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，計(jì)算模型參數(shù)；

步驟S3：將所述模型參數(shù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，得到短期售電量線性模型；

步驟S4：將去年同期月份最后一天的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述短期售電量線性模型中，得到預(yù)測(cè)月售電量。

優(yōu)選的，在上述方法中，所述步驟S2中，采用最小二乘法算法計(jì)算所述模型參數(shù)。

優(yōu)選的，在上述方法中，所述步驟S4之后，還包括：

若所述預(yù)測(cè)日發(fā)生了變化，則相應(yīng)的對(duì)建模數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到更新后的短期售電量線性模型。

優(yōu)選的，在上述方法中，所述步驟S2之前，還包括：

將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值識(shí)別以及缺失值填補(bǔ)。

優(yōu)選的，在上述方法中，利用箱線圖法對(duì)所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值識(shí)別。

優(yōu)選的，在上述方法中，所述步驟S4之后，還包括：利用馬爾科夫鏈對(duì)所述預(yù)測(cè)月售電量進(jìn)行誤差修正。

本發(fā)明提供了一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：

函數(shù)關(guān)系建立模塊，用于建立關(guān)于預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量與去年同期日累計(jì)發(fā)行電量的線性函數(shù)關(guān)系，其中所述預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量作為應(yīng)變量，所述去年同期日累計(jì)發(fā)行電量為自變量；

計(jì)算模塊：用于將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，計(jì)算模型參數(shù)；

模型建立模塊：用于將所述模型參數(shù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，得到短期售電量線性模型；

預(yù)測(cè)模塊，用于將去年同期月份最后一天的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述短期售電量線性模型中，得到預(yù)測(cè)月售電量。

優(yōu)選的，在上述系統(tǒng)中，還包括：

更新模塊，用于若所述預(yù)測(cè)日發(fā)生了變化，則相應(yīng)的對(duì)建模數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到更新后的短期售電量線性模型。

優(yōu)選的，在上述系統(tǒng)中，還包括：

數(shù)據(jù)處理模塊，用于將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值識(shí)別以及缺失值填補(bǔ)。

優(yōu)選的，在上述系統(tǒng)中，還包括：

誤差修正模塊，用于利用馬爾科夫鏈對(duì)所述預(yù)測(cè)月售電量進(jìn)行誤差修正。

從上述技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明所提供的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法，包括：步驟S1：建立關(guān)于預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量與去年同期日累計(jì)發(fā)行電量的線性函數(shù)關(guān)系，其中所述預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量作為應(yīng)變量，所述去年同期日累計(jì)發(fā)行電量為自變量；步驟S2：將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，計(jì)算模型參數(shù)；步驟S3：將所述模型參數(shù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，得到短期售電量線性模型；步驟S4：將去年同期月份最后一天的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述短期售電量線性模型中，得到預(yù)測(cè)月售電量。

利用從每月首日開始至預(yù)測(cè)日的所有日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)和去年同期月份的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到短期售電量線性模型，避免了由于一天的電量數(shù)據(jù)波動(dòng)較大導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)也大的問題，使得每天加入最新日期累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)后的預(yù)測(cè)結(jié)果保持穩(wěn)定。由于日累計(jì)電量曲線與去年同期月份的日累計(jì)電量曲線相關(guān)性較強(qiáng)，有明顯的規(guī)律，因此將去年同期月份最后一天的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述短期售電量線性模型中，得到預(yù)測(cè)月售電量，能夠?qū)﹄娏镜亩唐谑垭娏窟M(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的2016年10月日累計(jì)售電量發(fā)展規(guī)律示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請(qǐng)參閱圖1，圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法示意圖。

在一種具體實(shí)施方式中，為了有足夠的樣本構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，從每月16日起利用本發(fā)明提出的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行當(dāng)月的售電量預(yù)測(cè)，后續(xù)每天增加一個(gè)數(shù)據(jù)樣本，隨著樣本數(shù)量增多，售電量預(yù)測(cè)精度將不斷提高。此外，經(jīng)過調(diào)研和對(duì)歷史數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，電力公司的抄表例日和電量電費(fèi)發(fā)行日期幾乎沒有變化，因此本發(fā)明將電力公司去年同期月份的發(fā)行完日期作為今年預(yù)測(cè)月份的發(fā)行完日期，獲得今年發(fā)行完日期的日累計(jì)電量后，將該電量作為本月的售電量預(yù)測(cè)值，不再對(duì)當(dāng)月的售電量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

提供一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：

步驟S1：建立關(guān)于預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量與去年同期日累計(jì)發(fā)行電量的線性函數(shù)關(guān)系，其中，所述預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量作為應(yīng)變量，所述去年同期日累計(jì)發(fā)行電量為自變量。

記預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)為y_i，這里i為日期，如2016年10月21日的日累計(jì)發(fā)行電量為y_20161021；記去年同期的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)為x_i，這里i為日期，如2015年10月21日的日累計(jì)發(fā)行電量為x_20151021，建立線性模型y_i＝kx_i+b，k和b為常數(shù)系數(shù)。

步驟S2：將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，計(jì)算模型參數(shù)；

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法之一。變量間的相關(guān)關(guān)系若果存在線性相關(guān)關(guān)系，則由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)將散布在某一條直線周圍，可以用一條直線近似表示。

采用最小二乘法算法估計(jì)線性模型中的系數(shù)k和b的值，對(duì)于線性模型，最小二乘法公式為：

其中n為數(shù)據(jù)條數(shù)，例如，當(dāng)利用了當(dāng)月1-21日和去年同期月份1-21日的數(shù)據(jù)建立線性模型時(shí)，n為21，求解方程(1)可得到模型系數(shù)為：

若獲取了2016年10月1-21日的日累計(jì)售電量，則可以利用2016年10月1日至10月21日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)和2015年10月1日至2015年10月21日的日

累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，得到如下所示21組數(shù)據(jù)對(duì)作為訓(xùn)練集建立線性模型：(x_20151001,y_20161001),(x_20151002,y_20161002)......(x_20151021,y_20161021)。

步驟S3：將所述模型參數(shù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，得到短期售電量線性模型。

步驟S4：將去年同期月份最后一天的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述短期售電量線性模型中，得到預(yù)測(cè)月售電量。

得到線性模型后，將同期月份月末日的日累計(jì)電量(月末日的累計(jì)電量即為該月的售電量)代入線性模型中，記為第i日預(yù)測(cè)的當(dāng)月月度售電量數(shù)值，這里i為日期，如為利用了2016年10月1-21日的日累計(jì)電量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的2016年10月售電量預(yù)測(cè)結(jié)果：

此外，利用構(gòu)建的線性模型可以對(duì)后續(xù)每天的日累計(jì)電量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而得到當(dāng)月后續(xù)幾天的日累計(jì)售電量發(fā)展規(guī)律，如圖2所示。

進(jìn)一步的，在上述方法中，所述步驟S2中，采用最小二乘法算法計(jì)算所述模型參數(shù)。最小二乘法又稱最小平方法，通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法可以簡便的求得未知數(shù)據(jù)，并使的這些求得的數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差平方和為最小，最小二乘法一般用于曲線擬合。

在上述方法的基礎(chǔ)上，所述步驟S4之后，還包括：

若所述預(yù)測(cè)日發(fā)生了變化，則相應(yīng)的對(duì)建模數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到更新后的短期售電量線性模型。

當(dāng)有新增數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行增量式預(yù)測(cè)，如新增了2016年10月22日的數(shù)據(jù)，將最新數(shù)據(jù)對(duì)(x_20151022,y_20161022)加入模型訓(xùn)練集中，利用更新后的數(shù)據(jù)重新建立線性模型。得到更新后的線性模型后，將2015年10月31日的發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入線性模型中，可更新得到利用了2016年10月1-22日的日累計(jì)電量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的月度售電量結(jié)果：

每天新增日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)后,通過回歸預(yù)測(cè)可得到從10月16日開始直到發(fā)行日期前一天的月度售電量預(yù)測(cè)序列，發(fā)行日期的累計(jì)電量數(shù)據(jù)獲取后由于當(dāng)月電量已經(jīng)發(fā)行完，因此發(fā)行日期后不再進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用本發(fā)明提出的方法可以從每月的16號(hào)后，每日對(duì)月售電量進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用增量式預(yù)測(cè)，可以在越接近發(fā)行日期時(shí)，預(yù)測(cè)精度越高。以2016年10月為例，利用本發(fā)明的預(yù)測(cè)方法可以得到月度售電量預(yù)測(cè)序列：

在上述方法的基礎(chǔ)上，所述步驟S2之前，還包括：

將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值識(shí)別以及缺失值填補(bǔ)。

其中，為了避免個(gè)別異常值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響，需要對(duì)歷史日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)中的異常值進(jìn)行識(shí)別和處理。

用箱型圖法進(jìn)行異常值識(shí)別和處理，具體算法過程如下：

設(shè)X＝x(i)(i為日期)為日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)，其中i為日期，如x(20161010)為第2016年10月10日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)。

由于日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)為累計(jì)數(shù)據(jù)，因此肯定有x(i+1)>＝x(i)，對(duì)于不滿足該不等式的數(shù)據(jù)，利用插值法進(jìn)行替換，如若存在x(i+1)<x(i)，則令x(i+1)＝(x(i+2)+x(i))/2對(duì)x(i+1)進(jìn)行填補(bǔ)。

對(duì)于參與建模的日累計(jì)發(fā)行數(shù)據(jù)x(i)進(jìn)行一階差分，即得到日發(fā)行電量u(i)＝x(i)-x(i-1)，這里對(duì)所有一階差分?jǐn)?shù)據(jù)除去要判斷是否為異常值的數(shù)據(jù)進(jìn)行分箱，確定其上下邊界，即:

up＝Q2+1.5*(Q3-Q1) (5)

down＝Q2-1.5*(Q3-Q1) (6)

其中，Q2表示u(i)的均值，Q3表示u(i)的上四分位數(shù)，Q1表示u(i)的下四分位數(shù)。

判斷目標(biāo)差分?jǐn)?shù)據(jù)是否在界限內(nèi)，若存在連續(xù)兩個(gè)差分?jǐn)?shù)據(jù)都不在界限內(nèi)，則判定兩個(gè)中的第一個(gè)差分?jǐn)?shù)據(jù)所在時(shí)間點(diǎn)的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)為異常值。識(shí)別出異常值后，采用插值法進(jìn)行替換。

對(duì)于數(shù)據(jù)中缺失值，如若數(shù)據(jù)x(i)缺失，則令x(i)＝(x(i-2)+x(i+1))/2對(duì)x(i)進(jìn)行填補(bǔ)，若第一個(gè)數(shù)據(jù)x(j)(j為序列中第一個(gè)數(shù)據(jù)的日期)缺失，令x(j)＝x(j+1)進(jìn)行填補(bǔ)；若最后一個(gè)數(shù)據(jù)x(k)(k為序列中最后一個(gè)數(shù)據(jù)的日期)缺失，令x(k)＝x(k-1)進(jìn)行填補(bǔ)。

進(jìn)一步的，在上述方法中，利用箱線圖法對(duì)所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值識(shí)別。

其中，箱型圖又稱為箱線圖、盒式圖，是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計(jì)圖，因形狀如箱子而得名，在各種領(lǐng)域中也經(jīng)常被使用，常見于品質(zhì)管理。箱型圖利用數(shù)據(jù)中五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和最大值來描述數(shù)據(jù)，可以看出數(shù)據(jù)是否具有對(duì)稱性，分布的分散情況等信息，也可以直觀明了的識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值。

利用箱線圖法進(jìn)行異常值識(shí)別，并對(duì)異常值和缺失值進(jìn)行處理，從而提高建模數(shù)據(jù)質(zhì)量，避免異常值和缺失值干擾預(yù)測(cè)結(jié)果。當(dāng)然，需要指出的是，包括但不限于箱線圖法對(duì)其進(jìn)行異常值識(shí)別，還可以利用其它方法，均在保護(hù)范圍內(nèi)。

進(jìn)一步的，在上述方法中，所述步驟S4之后，還包括：利用馬爾科夫鏈對(duì)所述預(yù)測(cè)月售電量進(jìn)行誤差修正。

其中，馬爾科夫鏈?zhǔn)侵笖?shù)學(xué)中具有馬爾科夫性質(zhì)的離散事件隨機(jī)過程。馬爾科夫性質(zhì)是指在已知當(dāng)前狀態(tài)(現(xiàn)在)的條件下，它的未來演變(將來)不依賴于它以前的演變(過去)。

利用馬爾科夫鏈對(duì)歷史預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行建模，構(gòu)建誤差修正模型，對(duì)預(yù)測(cè)月售電量進(jìn)行誤差修正，從而提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。當(dāng)然，需要指出的是，包括但不限于馬爾科夫鏈對(duì)其進(jìn)行誤差修正，還可以利用其它方法，均在保護(hù)范圍內(nèi)。

本發(fā)明中用馬爾科夫進(jìn)行預(yù)測(cè)誤差修正，具體步驟如下：

步驟1：獲取絕對(duì)誤差序列樣本。

對(duì)2016年10月a日的售電量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正，首選需要獲取2014年9月開始的每個(gè)a日的預(yù)測(cè)誤差，記a日的預(yù)測(cè)結(jié)果絕對(duì)誤差序列為

β_a＝{δ_201409a，δ_201410a，...，δ_201609a} (7)

例如，對(duì)于每個(gè)月，利用當(dāng)月日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)和歷史同期數(shù)據(jù)均可以形成對(duì)月度售電量的一個(gè)預(yù)測(cè)序列(i為日期)，預(yù)測(cè)序列從每月16日開始直至發(fā)行日期前一天：

若需要預(yù)測(cè)2016年10月的月度售電量，計(jì)算從2014年9月至2016年9月的月度預(yù)測(cè)序列令

這里P_j為j月的月度售電量真實(shí)值，j為i日的月份，β_i為預(yù)測(cè)值的誤差，根據(jù)上述方法可計(jì)算得到2014年9月至2016年9月的所有預(yù)測(cè)值的誤差δ_i。

由于每個(gè)誤差值均是從16日開始直至發(fā)行日期前一天結(jié)束，因此可按照日期篩選出從16日至發(fā)行日期前一天的誤差集合：{β₁₆，β₁₇，...，β_{發(fā)行日期-1}}，這里β_a為從2014年9月至2016年9月所有月份a日的誤差集合，例如21日的誤差集合為：

β₂₁＝{δ_20140921，δ_20141021，...，δ_20160921} (9)

步驟2：利用均值方差法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的絕對(duì)誤差序列狀態(tài)區(qū)間劃分；

對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果的絕對(duì)誤差序列β_a，記其均值為均方差為s，利用均值-均方差分級(jí)法后，一般可將序列劃分為5級(jí)：其中a₁，a₄取值在[1.0,1.5]中取值，a₂，a₃在[0.3，0.6]中取值。

步驟3：計(jì)算馬爾科夫預(yù)測(cè)誤差狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣；

根據(jù)馬爾科夫理論，考慮樣本的絕對(duì)誤差數(shù)據(jù)，每一天有多個(gè)誤差狀態(tài)可能發(fā)生，若誤差在E_i的范圍內(nèi)，則事件處于狀態(tài)E_i；誤差從第一天的E_i變成第二天的E_j的概率，也就是狀態(tài)E_i經(jīng)過1步變成E_j的概率為：

式中：為樣本中預(yù)測(cè)誤差從E_i一步轉(zhuǎn)移到E_j的轉(zhuǎn)移次數(shù)；N_i為狀態(tài)E_i出現(xiàn)的總次數(shù)(若N_i＝0，則)，則1步狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣為

k步狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣，P^k＝(P⁽¹⁾)^k，狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣是一個(gè)n階方陣，具有兩個(gè)特點(diǎn)：

矩陣各元素非負(fù)性；

即矩陣每行之和為1。

步驟4：根據(jù)狀態(tài)概率轉(zhuǎn)移矩陣計(jì)算出未來時(shí)刻預(yù)測(cè)誤差的狀態(tài)概率，得到誤差預(yù)測(cè)值。

以2016年09月a日的預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差δ_201609a所在的狀態(tài)作為初始狀態(tài)，計(jì)算2016年10月a日的預(yù)測(cè)誤差狀態(tài)向量，初始狀態(tài)向量假設(shè)δ_201609a所在狀態(tài)為E₃，則

誤差狀態(tài)轉(zhuǎn)移一次后的預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差的狀態(tài)向量為

誤差狀態(tài)轉(zhuǎn)移兩次后的預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差的狀態(tài)向量為

分別找到或中概率最大的值：

找到一個(gè)概率最大的值所在的位置即是待預(yù)測(cè)的誤差所處的區(qū)間，取區(qū)間的均值即為誤差的預(yù)測(cè)值，E₁取的一半即可，E₅同理。若概率最大的值超過1個(gè)，那么取誤差的預(yù)測(cè)值為這幾個(gè)最大值對(duì)應(yīng)區(qū)間的均值。

由于日發(fā)行電量數(shù)據(jù)中包含了本月天氣、經(jīng)濟(jì)等外部因素和售電量的變化信息，本發(fā)明提出了一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法，其基本思路分為三步：第一步，選擇預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)與去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)，對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括利用箱線圖方法識(shí)別異常值，對(duì)異常值和缺失值進(jìn)行處理等。第二步，利用建立關(guān)于預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量與去年同期日累計(jì)發(fā)行電量的線性函數(shù)關(guān)系，構(gòu)建短期售電量線性模型，并利用最小二乘法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行求解。第三步，利用馬爾科夫鏈誤差修正模型對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行誤差修正。避免了由于一天的電量數(shù)據(jù)波動(dòng)較大導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果波動(dòng)也大的問題，使得每天加入最新日期累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)后的預(yù)測(cè)結(jié)果保持穩(wěn)定，能夠?qū)﹄娏镜亩唐谑垭娏窟M(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

下面對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行介紹，下文描述的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)與上文描述的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)方法可相互對(duì)應(yīng)參照。

請(qǐng)參考圖3，圖3為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種基于日累計(jì)發(fā)行電量的短期售電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

函數(shù)關(guān)系建立模塊100，用于建立關(guān)于預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量與去年同期日累計(jì)發(fā)行電量的線性函數(shù)關(guān)系，其中所述預(yù)測(cè)月份的日累計(jì)發(fā)行電量作為應(yīng)變量，所述去年同期日累計(jì)發(fā)行電量為自變量；

計(jì)算模塊200：用于將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，計(jì)算模型參數(shù)；

模型建立模塊300：用于將所述模型參數(shù)代入所述線性函數(shù)關(guān)系，得到短期售電量線性模型；

預(yù)測(cè)模塊400，用于將去年同期月份最后一天的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)代入所述短期售電量線性模型中，得到預(yù)測(cè)月售電量。

進(jìn)一步的，在上述系統(tǒng)中，還包括：

更新模塊，用于若所述預(yù)測(cè)日發(fā)生了變化，則相應(yīng)的對(duì)建模數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，得到更新后的短期售電量線性模型。

進(jìn)一步的，在上述系統(tǒng)中，還包括：

數(shù)據(jù)處理模塊，用于將所述預(yù)測(cè)月份的首日至預(yù)測(cè)日的日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)以及去年同期日累計(jì)發(fā)行電量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值識(shí)別以及缺失值填補(bǔ)。

進(jìn)一步的，在上述系統(tǒng)中，還包括：

誤差修正模塊，用于利用馬爾科夫鏈對(duì)所述預(yù)測(cè)月售電量進(jìn)行誤差修正。

本說明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見即可。

對(duì)所公開的實(shí)施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。