一種基于主導(dǎo)行業(yè)的電力需求預(yù)測(cè)及預(yù)警的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)電力需求分析領(lǐng)域，特別涉及一種基于主導(dǎo)行業(yè)的電力需求 預(yù)測(cè)及預(yù)警的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電力需求預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)的一個(gè)重要業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，提高電力需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，以 及在電力需求增長(zhǎng)或下降等異常情況出現(xiàn)時(shí)進(jìn)行準(zhǔn)確地預(yù)警，對(duì)于科學(xué)安排電力系統(tǒng)的檢 修與發(fā)電計(jì)劃，優(yōu)化電網(wǎng)的購(gòu)售電交易計(jì)劃，在電力供需緊張時(shí)及時(shí)啟動(dòng)有序用電工作，降 低電網(wǎng)的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)與運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)等，都具有重要意義。
[0003] 現(xiàn)有的電力需求預(yù)測(cè)方法，大多是基于歷史數(shù)據(jù)的趨勢(shì)外推，并考慮外部因素的 相關(guān)性，對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行修正。這類(lèi)方法在正常情況下是比較奏效的，預(yù)測(cè)精度也比較 高。然而，當(dāng)發(fā)生重大的社會(huì)事件，或者經(jīng)濟(jì)形勢(shì)出現(xiàn)"拐點(diǎn)"時(shí)，將難以通過(guò)趨勢(shì)外推的方 式進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，而面對(duì)大量復(fù)雜的外部相關(guān)因素，也難以從中提煉出真正有意義的預(yù) 警信號(hào)；因此，在此情況下，傳統(tǒng)的方法在進(jìn)行電力需求預(yù)測(cè)、預(yù)警時(shí)將面臨著較大的困難。 [0004] 事實(shí)上，全社會(huì)的電力需求是各行業(yè)電力需求的總和，全社會(huì)電力需求的發(fā)展更 是以行業(yè)電力需求的發(fā)展為支撐的。在國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)中，存在著一些行業(yè)，它們對(duì)當(dāng)前的 全社會(huì)電力需求具有決定性作用而且能夠引導(dǎo)未來(lái)全社會(huì)電力需求的發(fā)展和變化，這些行 業(yè)就是電力需求的預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)。電力需求預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)中隱含著大量的預(yù)警信息，它們 可以清楚地描述全社會(huì)電力需求的發(fā)展走向甚至可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電力負(fù)荷的大小。因此， 研宄如何從國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)中辨識(shí)出電力需求的預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)，并從這些主導(dǎo)行業(yè)中挖掘 出對(duì)于全社會(huì)用電有效的預(yù)警信息具有重要的意義，也能夠有效提高電力需求預(yù)測(cè)的精度 與預(yù)警的及時(shí)性、準(zhǔn)確性。
[0005] 本質(zhì)上，電力需求的主導(dǎo)行業(yè)具有兩個(gè)作用，其一是對(duì)當(dāng)前的全社會(huì)需求具有決 定性作用，g卩"主導(dǎo)"中"主要、關(guān)鍵"的概念，這體現(xiàn)在主導(dǎo)行業(yè)用電量的數(shù)值特征與同期的 全社會(huì)用電量的數(shù)值特征有明顯的相關(guān)關(guān)系；其二是對(duì)未來(lái)的全社會(huì)需求有引導(dǎo)性作用， 艮P"主導(dǎo)"中"導(dǎo)向和引導(dǎo)"的概念，這體現(xiàn)在行業(yè)用電量的某些信息可以應(yīng)用于全社會(huì)用 電量的預(yù)警和預(yù)測(cè)。從概念上來(lái)看，預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)必須同時(shí)具備以上兩個(gè)條件，兩者缺一不 可。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是為解決傳統(tǒng)電力需求預(yù)測(cè)、預(yù)警面臨的困難，提出一種基于主導(dǎo) 行業(yè)的電力需求預(yù)警的方法，本發(fā)明利用歷史用電量數(shù)據(jù)分析來(lái)確定電力需求主導(dǎo)行業(yè)， 從而提高對(duì)電力需求預(yù)測(cè)的科學(xué)性，以及對(duì)于電力需求增長(zhǎng)或下降異常情況辨識(shí)、預(yù)警的 準(zhǔn)確性。本
【發(fā)明內(nèi)容】
技術(shù)方案步驟如下：
[0007] 1)對(duì)行業(yè)用電量與全社會(huì)用電量序列進(jìn)行時(shí)差相關(guān)性分析，初步框定預(yù)警主導(dǎo)行 業(yè)集合；
[0008] 2)基于歷史用電量虛擬估計(jì)后續(xù)月份各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的用電量增長(zhǎng)率；
[0009] 3)虛擬計(jì)算歷史上各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的預(yù)警成功次數(shù)；
[0010] 4)計(jì)算各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的預(yù)警準(zhǔn)確率與預(yù)警覆蓋率，舍棄預(yù)警準(zhǔn)確率和預(yù)警覆 蓋率較低的行業(yè)，修正預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)集合；
[0011] 5)計(jì)算新的預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)集合中各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)與社會(huì)用電量序列之間的互 信息值；
[0012] 6)結(jié)合互信息值，確定面向電力需求的最終預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)集合；
[0013] 7)計(jì)算預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的電力需求增長(zhǎng)率預(yù)警閾值；
[0014] 8)檢測(cè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)電力需求增長(zhǎng)率的實(shí)際數(shù)值，當(dāng)其超出預(yù)警數(shù)值區(qū)間時(shí)，發(fā) 出預(yù)警信號(hào)，對(duì)后續(xù)的電力需求預(yù)測(cè)進(jìn)行滾動(dòng)修正，以達(dá)到更為精確的預(yù)測(cè)結(jié)果信息值。
[0015] 本發(fā)明的技術(shù)特點(diǎn)及有益效果：
[0016] 本發(fā)明通過(guò)相關(guān)性分析確定可能的預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)，通過(guò)對(duì)行業(yè)用電量數(shù)據(jù)的增長(zhǎng) 率、衰減率進(jìn)行比較分析，將相關(guān)事件視為隨機(jī)變量，用統(tǒng)計(jì)頻率代替事件概率，確定隨機(jī) 變量的概率分布；計(jì)算行業(yè)用電量與全社會(huì)用電量的互信息量，比較互信息量的大小，以完 成面向電量需求預(yù)警的主導(dǎo)行業(yè)辨識(shí)功能；基于主導(dǎo)行業(yè)所產(chǎn)生的預(yù)警信號(hào)，可對(duì)后續(xù)的 電力需求預(yù)測(cè)進(jìn)行滾動(dòng)修正，從而提高電力需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，以及對(duì)于電力需求增長(zhǎng)或 下降異常情況辨識(shí)的準(zhǔn)確性；這對(duì)于科學(xué)安排電力系統(tǒng)的檢修與發(fā)電計(jì)劃，優(yōu)化電網(wǎng)的購(gòu) 售電交易計(jì)劃，在電力供需緊張時(shí)及時(shí)啟動(dòng)有序用電工作，降低電網(wǎng)的供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)與運(yùn)行風(fēng) 險(xiǎn)等，都具有重要意義。
【附圖說(shuō)明】
[0017] 圖1是本發(fā)明的方法實(shí)施流程框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018] 下面結(jié)合附圖1和實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描 述的【具體實(shí)施方式】可用以解釋本發(fā)明，但并不限定本發(fā)明。
[0019] 本發(fā)明提供的一種基于主導(dǎo)行業(yè)的電力需求預(yù)測(cè)及預(yù)警的方法，包括以下步驟：
[0020] 1)對(duì)行業(yè)用電量與全社會(huì)用電量序列進(jìn)行時(shí)差相關(guān)性分析，初步框定預(yù)警主導(dǎo)行 業(yè)集合：
[0021] 該步驟的【具體實(shí)施方式】為：對(duì)任意一個(gè)行業(yè)的月用電量數(shù)據(jù)序列ei(j)與全社會(huì) 的月用電量數(shù)據(jù)序列etl(j)進(jìn)行先行/滯后時(shí)差相關(guān)性分析，其中i代表行業(yè)序號(hào)，i= l，2，...，n，共n個(gè)待分析行業(yè)；j代表月份，j= 1，2，...，N，行業(yè)i(月）用電量領(lǐng)先全社 會(huì)（月）用電量u期（一個(gè)月份對(duì)應(yīng)為一期，即分析&(」+11)與eQ(j)的相關(guān)性，n，N，u均 為正整數(shù)）的先行時(shí)差相關(guān)系數(shù)如式（1)所示：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于主導(dǎo)行業(yè)的電力需求預(yù)測(cè)及預(yù)警的方法，其特征在于，該方法包括w下步 驟： 1) 對(duì)行業(yè)用電量與全社會(huì)用電量序列進(jìn)行時(shí)差相關(guān)性分析，初步框定預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)集 合； 2) 基于歷史用電量虛擬估計(jì)后續(xù)月份各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的用電量增長(zhǎng)率； 3) 虛擬計(jì)算歷史上各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的預(yù)警成功次數(shù)； 4) 計(jì)算各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的預(yù)警準(zhǔn)確率與預(yù)警覆蓋率，舍棄預(yù)警準(zhǔn)確率和預(yù)警覆蓋率 較低的行業(yè)，修正預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)集合； 5) 計(jì)算新的預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)集合中各個(gè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)與社會(huì)用電量序列之間的互信息 值； 6) 結(jié)合互信息值，確定面向電力需求的最終預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)集合； 7) 計(jì)算預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)的電力需求增長(zhǎng)率預(yù)警闊值； 8) 檢測(cè)預(yù)警主導(dǎo)行業(yè)電力需求增長(zhǎng)率的實(shí)際數(shù)值，當(dāng)其超出預(yù)警數(shù)值區(qū)間時(shí)，發(fā)出預(yù) 警信號(hào)