售電量預測結果修正方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力技術領域，更具體的說，是涉及一種售電量預測結果修正方法及 裝置。
【背景技術】
[0002] 售電量預測是電力市場的一項基本工作，正確預測出地區(qū)銷售電量的水平，為供 電企業(yè)提供營銷決策支持，對于指導發(fā)電廠、輸配電網的合理運行有著重要的實際指導意 義。
[0003] 發(fā)明人在實現本發(fā)明的過程中發(fā)現，傳統(tǒng)的預測電量的方法的精度較低，其主要 原因是沒有考慮正常情況下的外部影響因素導致的售電量趨勢發(fā)展和異常情況下的外部 影響因素導致的售電量趨勢發(fā)展之間的差別，只對多個外部影響因素下的售電量正常趨勢 進行預測，對異常波動考慮不夠周全，導致預測結果的精度較低。

【發(fā)明內容】

[0004] 有鑒于此，本申請?zhí)峁┝艘环N售電量預測結果修正方法及裝置，以提高售電量預 測結果的精度。
[0005] 為實現上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：
[0006] 一種售電量預測結果修正方法，包括：
[0007] 計算當前年度內預設的若干影響因素指標的預測數據；
[0008] 獲取當前年度內所述若干影響因素指標的情報數據；
[0009] 將待修正的月售電量預測值，所述若干影響因素指標的預測數據和所述若干影響 因素指標的情報數據輸入預置的月售電量調整模型，得到基于各個影響因素指標的月售電 量調整量；
[0010] 將所述待修正的月售電量預測值與基于各個影響因素指標的月售電量調整量的 和值確定為修正后的月售電量預測值；
[0011] 其中，所述預置的月售電量調整模型依據預設時長內的歷史月售電量數據、歷史 月售電量預測值，以及預先確定的若干影響因素指標建立。
[0012] 上述方法，優(yōu)選的，所述預置的月售電量調整模型為：
[0014]其中，Δ(^表示基于第j個影響因素y,的月售電量調整量；y]p表示影響因素。的 預測數據，y]1表示影響因素h的情報數據，j= 1，2, ···,?Αρ表示待修正的月售電量預測 值；f(yi，y2,y3...，yu，QP)為依據所述預設時長內的歷史月售電量數據、歷史月售電量預測 值，以及所述若干影響因素指標建立的月售電量估計模型。
[0015] 上述方法，優(yōu)選的，所述月售電量估計模型依據SVM回歸預測方法建立。
[0016] 上述方法，優(yōu)選的，所述若干影響因素指標包括：月GDP增速，月平均溫度和月節(jié) 假日公休天數。
[0017] 上述方法，優(yōu)選的，計算當前年度內的月GDP增速的預測數據包括：
[0018] 獲取若干年內各個季度的⑶P增速值；
[0019] 計算當前年度各個季度的GDP增速的預測值，其中，第z個季度的GDP增值的預測 值為所述若干年內，第z個季度的⑶P增速值的加權平均值，z= 1，2, 3,4 ;
[0020] 依據所述當前年度的各個季度的GDP增速的預測值計算當前年度各個月的GDP增 速的預測值。
[0021] 上述方法，優(yōu)選的，所述依據所述當前年度的各個季度的GDP增速的預測值計算 當前年度各個月的GDP增速的預測值包括：
[0022] 將第z個季度最后一個月的GDP增速的預測值確定為第z個季度的GDP增速的預 測值；
[0023] 第z個季度其它月份的GDP增速的預測值依據如下公式確定：
[0025] 其中，ezn表示第z個季度中第η個月份的月份值，n= 1，2;ez3表示第z個季度中 第3個月份的月份值；％ 1)3表示第z個季度的前一個季度中第3個月份的月份值；Ez3表示 第z個季度中第3個月份的⑶P增速的預測值；Ezn表示第z個季度中第η個月份的⑶P增 速的預測值；Ε(ζ1)3表示第ζ個季度的前一個季度中第3個月份的GDP增速的預測值。
[0026] 上述方法，優(yōu)選的，計算當前年度內的月平均溫度的預測數據包括：
[0027] 獲取若干年內各個月的平均溫度值；
[0028] 將所述若干年內同一個月份的平均溫度值的平均值確定為當前年度內的該月份 的平局溫度的預測值。
[0029] 上述方法，優(yōu)選的，計算當前年度內的月節(jié)假日公休天數的預測值包括：
[0030] 獲取若干年內各個月的節(jié)假日公休天數；
[0031] 將所述若干年內同一個月份的節(jié)假日公休天數的平均值確定為當前年度內的該 月份的節(jié)假日公休天數的預測值。
[0032] 上述方法，優(yōu)選的，還包括：
[0033] 獲取業(yè)務專家估算出的因為特殊事件引起的售電量調整量；
[0034] 將所述修正后的月售電量預測值與所述業(yè)務專家估算出的因為特殊事件引起的 售電量調整量的和值確定為進一步修正后的月售電量預測值。
[0035] 一種售電量預測結果修正裝置，包括：
[0036] 第一計算模塊，用于計算當前年度內預設的若干影響因素指標的預測數據；
[0037] 第一獲取模塊，用于獲取當前年度內所述若干影響因素指標的情報數據；
[0038] 第二計算模塊，用于將待修正的月售電量預測值，所述若干影響因素指標的預測 數據和所述若干影響因素指標的情報數據輸入預置的月售電量調整模型，得到基于各個影 響因素指標的月售電量調整量；
[0039] 第一修正模塊，用于將所述待修正的月售電量預測值與基于各個影響因素指標的 月售電量調整量的和值確定為修正后的月售電量預測值；
[0040] 其中，所述預置的月售電量調整模型由模型建立模塊依據預設時長內的歷史月售 電量數據、歷史月售電量預測值，以及預先確定的若干影響因素指標建立。
[0041] 上述裝置，優(yōu)選的，所述預置的月售電量調整模型為：
[0043] 其中，Λ表示基于第j個影響因素y]的月售電量調整量；y]p表示影響因素。的 預測數據，y]1表示影響因素h的情報數據，j= 1，2, ···,?Αρ表示待修正的月售電量預測 值；f(yi，y2,y3...，yu，QP)為所述模型建立模塊依據所述預設時長內的歷史月售電量數據、 歷史月售電量預測值，以及所述若干影響因素指標建立的月售電量估計模型。
[0044] 上述裝置，優(yōu)選的，所述若干影響因素指標包括：月GDP增速，月平均溫度和月節(jié) 假日公休天數。
[0045] 上述裝置，優(yōu)選的，所述第一計算模塊包括：
[0046] 第一獲取單元，用于獲取若干年內各個季度的GDP增速值；
[0047] 第一計算單元，用于計算當前年度各個季度的GDP增速的預測值，其中，第z個季 度的GDP增值的預測值為所述若干年內，第z個季度的GDP增速值的加權平均值，z= 1，2， 3,4 ；
[0048] 第二計算單元，用于依據所述當前年度的各個季度的GDP增速的預測值計算當前 年度各個月的GDP增速的預測值。
[0049] 上述裝置，優(yōu)選的，所述第二計算單元包括：
[0050] 確定子單元，用于將第z個季度最后一個月的GDP增速的預測值確定為為第z個 季度的GDP增速的預測值；
[0051] 計算子單元，用于依據如下公式確定第z個季度其它月份的GDP增速的預測值：
[0053] 其中，ezn表示第z個季度中第η個月份的月份值，n= 1，2;ez3表示第z個季度中 第3個月份的月份值；％ 1)3表示第z個季度的前一個季度中第3個月份的月份值；Ez3表示 第z個季度中第3個月份的⑶P增速的預測值；Ezn表示第z個季度中第η個月份的⑶P增 速的預測值；Ε(ζ1)3表示第ζ個季度的前一個季度中第3個月份的GDP增速的預測值。
[0054] 上述裝置，優(yōu)選的，所述第一計算模塊包括：
[0055] 第二獲取單元，用于獲取若干年內各個月的平均溫度值；
[0056] 第一確定單元，用于將所述若干年內同一個月份的平均溫度值的平均值確定為當 前年度內的該月份的平局溫度的預測值。
[0057] 上述裝置，優(yōu)選的，所述第一計算模塊包括：
[0058] 第三獲取單元，用于獲取若干年內各個月的節(jié)假日公休天數；
[0059] 第二確定單元，用于將所述若干年內同一個月份的節(jié)假日公休天數的平均值確定 為當前年度內的該月份的節(jié)假日公休天數的預測值。
[0060] 上述裝置，優(yōu)選的，還包括：
[0061] 第二獲取模塊，用于獲取業(yè)務專家估算出的因為特殊事件引起的售電量調整量；
[0062] 第二修正模塊，用于將所述第一修正模塊輸出的修正后的月售電量預測值與所述 業(yè)務專家估算出的因為特殊事件引起的售電量調整量的和值確定為進一步修正后的月售 電量預測值。
[0063] 經由上述的技術方案可知，本發(fā)明實施例公開的一種售電量預測結果修正方法及 裝置，依據預設時長內的歷史月售電量數據、歷史月售電量預測值，以及預先確定的若干影 響因素指標預置月售電量調整模型，在得到月售電量預測結果（即待修正的月售電量預測 值）后，將當前年度內上述若干影響因素指標的預測數據和情報數據輸入月售電量調整模 型得到基于各個影響因素指標的月售電量調整量（該基于各個影響因素指標的月售電量 調整量即為各個影響因素指標的異常導致的售電量調整量），用基于各個影響因素指標的 月售電量調整量對月售電量預測結果進行修正，提高了售電量預測結果的精度。
【附圖說明】
[0064] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述