專利名稱：獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)的方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電力領(lǐng)域，具體而言，涉及一種獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)的方法及裝置。
背景技術(shù)：
經(jīng)濟(jì)的周期波動(dòng)是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中客觀存在的現(xiàn)象，是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中不以人的意志為轉(zhuǎn)移的客觀規(guī)律，企圖通過(guò)各種人為手段強(qiáng)制消除周期波動(dòng)是不現(xiàn)實(shí)的，甚至在某些條件下人為強(qiáng)制消除周期波動(dòng)還會(huì)加劇波動(dòng)。通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)周期運(yùn)行規(guī)律的研究，可以把 握經(jīng)濟(jì)周期的波動(dòng)規(guī)律，從而采取適當(dāng)?shù)氖侄蝸?lái)降低經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的幅度，延長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的周期，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的目的。作為宏觀經(jīng)濟(jì)研究的一個(gè)核心問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)周期的研究一直受到各國(guó)政府以及眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)家的重視。隨著經(jīng)濟(jì)理論的發(fā)展和計(jì)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)的進(jìn)步，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者開始運(yùn)用定量的方法對(duì)經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)測(cè)，目的是盡量準(zhǔn)確地把握周期各個(gè)階段持續(xù)時(shí)間的長(zhǎng)短、轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)的具體時(shí)間以及擴(kuò)張和收縮的力度等，從而為政府和企業(yè)針對(duì)不同周期特點(diǎn)和形成機(jī)理制定科學(xué)、合理的應(yīng)對(duì)措施，減緩周期波動(dòng)的幅度，降低周期波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成的破壞程度。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是電力需求的推動(dòng)力，因此電力需求也會(huì)出現(xiàn)周期定波動(dòng),但在電力需求領(lǐng)域，分析電力需求周期性波動(dòng)的手段是對(duì)比多年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)曲線和用電量增長(zhǎng)曲線，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的劃分，較為主觀地判斷電力需求的波動(dòng)周期是9-11年，還沒(méi)有研究短期電力需求周期性波動(dòng)的方法。為了解決上述問(wèn)題，可以用預(yù)測(cè)技術(shù)直接預(yù)測(cè)未來(lái)的電力需求增長(zhǎng)速度，分析其波動(dòng)情況。但是，預(yù)測(cè)技術(shù)存在很多缺陷I、所采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)未經(jīng)季節(jié)調(diào)整，春節(jié)、月內(nèi)雙休日天數(shù)、節(jié)假日天數(shù)、閏年都對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有很大影響，以此為基礎(chǔ)預(yù)測(cè)的波動(dòng)趨勢(shì)將是失真的；2、無(wú)論使用回歸、人均用電量、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等因果關(guān)系模型，還是采用ARIMA、邏輯斯蒂等時(shí)間序列模型，都是根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的歷史趨勢(shì)做合理的外推，相當(dāng)于重點(diǎn)關(guān)注圖I中長(zhǎng)期趨勢(shì)的變化規(guī)律，根據(jù)長(zhǎng)期趨勢(shì)的變化規(guī)律并不能迅速地做出合理的復(fù)合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的應(yīng)對(duì)措施。目前針對(duì)相關(guān)技術(shù)中在電力需求領(lǐng)域采用預(yù)測(cè)技術(shù)獲取短期周期性波動(dòng)失真，無(wú)法獲取得到符合電力需求的預(yù)警參數(shù)，從而導(dǎo)致無(wú)法制定合理的應(yīng)對(duì)周期性波動(dòng)的措施的問(wèn)題，目如尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)相關(guān)技術(shù)中在電力需求領(lǐng)域采用預(yù)測(cè)技術(shù)獲取短期周期性波動(dòng)失真，無(wú)法獲取得到符合電力需求的預(yù)警參數(shù)，從而導(dǎo)致無(wú)法制定合理的應(yīng)對(duì)周期性波動(dòng)的措施的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案，為此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)的方法及裝置，以解決上述問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)的方法，該方法包括獲取用于生成預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)序列；根據(jù)調(diào)整參數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行篩選，以獲取包含有趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列；計(jì)算包含有趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)指數(shù)，并根據(jù)趨勢(shì)指數(shù)對(duì)包含有趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行過(guò)濾，以得到預(yù)警指標(biāo)序列，預(yù)警指標(biāo)序列為數(shù)據(jù)序列中趨勢(shì)指數(shù)為增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)；提取預(yù)警指標(biāo)序列中的發(fā)電量為基準(zhǔn)指標(biāo)，并提取除發(fā)電量以外的指標(biāo)為被選擇指標(biāo)；根據(jù)時(shí)差分析模型和/或K-L信息量模型對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，以獲取每個(gè)被選擇指標(biāo)和基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)相關(guān)性系數(shù)對(duì)被選擇指標(biāo)進(jìn)行篩選，以獲取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)；根據(jù)合成指數(shù)模型將先行指標(biāo)和一致指標(biāo)進(jìn)行合成，以獲取作為預(yù)警參數(shù)的先行合成指數(shù)和一致合成指數(shù)。 進(jìn)一步地，利用時(shí)差分析模型和/或K-L信息量模型對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，以每個(gè)被選擇指標(biāo)和基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)相關(guān)性系數(shù)對(duì)被選擇指標(biāo)進(jìn)行篩選，以獲取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)的步驟包括根據(jù)如下公式獲取每個(gè)被選擇指標(biāo)和基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)J:
權(quán)利要求
1.一種獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)的方法，其特征在于，包括 獲取用于生成預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)序列； 根據(jù)調(diào)整參數(shù)對(duì)所述數(shù)據(jù)序列進(jìn)行篩選，以獲取包含有趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列；計(jì)算所述包含有所述趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)指數(shù)，并根據(jù)所述趨勢(shì)指數(shù)對(duì)所述包含有所述趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行過(guò)濾，以得到預(yù)警指標(biāo)序列，所述預(yù)警指標(biāo)序列為所述數(shù)據(jù)序列中趨勢(shì)指數(shù)為增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)； 提取所述預(yù)警指標(biāo)序列中的發(fā)電量為基準(zhǔn)指標(biāo)，并提取除所述發(fā)電量以外的指標(biāo)為被選擇指標(biāo)； 根據(jù)時(shí)差分析模型和/或κ-L信息量模型對(duì)所述預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，以獲取每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)對(duì)所述被選擇指標(biāo)進(jìn)行篩選，以獲取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)； 根據(jù)合成指數(shù)模型將所述先行指標(biāo)和一致指標(biāo)進(jìn)行合成，以獲取作為預(yù)警參數(shù)的先行合成指數(shù)和一致合成指數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，利用時(shí)差分析模型和/或K-L信息量模型對(duì)所述預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，以每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)對(duì)所述被選擇指標(biāo)進(jìn)行篩選，以獲取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)的步驟包括 根據(jù)如下公式獲取每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)^ 其中，I = O, ±1, ±2, ···, ±12, Y= (Y1, J2, ···, yn)為基準(zhǔn)指標(biāo)，X=U1, X2,…，xn)為被選擇指標(biāo)，I為時(shí)差，Ii1為所有指標(biāo)的個(gè)數(shù)，t=l, 2，…，η為月份數(shù)； 將所述時(shí)差取值在第一取值范圍內(nèi)且所述相關(guān)性系數(shù)大于第一閾值的被選擇指標(biāo)作為所述先行指標(biāo)，并將所述時(shí)差取值在第二取值范圍內(nèi)且所述相關(guān)性系數(shù)^大于第二閾值的被選擇指標(biāo)作為所述一致指標(biāo)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)時(shí)差分析模型和/或K-L信息量模型對(duì)所述預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，以每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)對(duì)所述被選擇指標(biāo)進(jìn)行篩選，以獲取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)的步驟包括 根據(jù)如下公式獲取每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)^其中，1=0, ±1, ±2, ···, ±12, Y= (y” y2,…，yn)為基準(zhǔn)指標(biāo)，X=U1, x2,…，xn)為被選擇指標(biāo)，I為時(shí)差，Ii1為所有指標(biāo)的個(gè)數(shù)，t=l, 2，…，η為月份數(shù)； 將所述時(shí)差取值在第一取值范圍內(nèi)且所述相關(guān)性系數(shù)大于第一閾值的被選擇指標(biāo)作為所述先行指標(biāo)的初始指標(biāo)，并將所述時(shí)差取值在第二取值范圍內(nèi)且所述相關(guān)性系數(shù)r1大于第二閾值的被選擇指標(biāo)作為所述一致指標(biāo)的初始指標(biāo)； 對(duì)所述基準(zhǔn)指標(biāo)、所述先行指標(biāo)的初始指標(biāo)以及所述一致指標(biāo)的初始指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以獲取標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)指標(biāo)序列Pt、標(biāo)準(zhǔn)被選擇指標(biāo)的序列qt，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)被選擇指標(biāo)包括標(biāo)準(zhǔn)先行指標(biāo)以及標(biāo)準(zhǔn)一致指標(biāo)； 按如下公式獲取每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)被選擇指標(biāo)和所述標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)指標(biāo)之間的K-L信息量Ic1 Ic1= Σ ptln(pt/qt+1),其中，I = O, ±1,…，±12,
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，根據(jù)合成指數(shù)模型將所述先行指標(biāo)和一致指標(biāo)進(jìn)行合成，以獲取作為預(yù)警參數(shù)的先行合成指數(shù)和一致合成指數(shù)的步驟包括 對(duì)所述先行指標(biāo)和所述一致指標(biāo)分別進(jìn)行對(duì)稱變化處理，以獲取先行指標(biāo)對(duì)稱變化率Cw； j⑴和一致指標(biāo)對(duì)稱變化率Cz，i (t)， 其中，通過(guò)如下公式對(duì)所述先行指標(biāo)進(jìn)行對(duì)稱變化處理，以獲取所述先行指標(biāo)對(duì)稱變化率CwJt)
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，對(duì)所述先行指標(biāo)對(duì)稱變化率Ciu(t)和所述一致指標(biāo)對(duì)稱變化率Cz，i(t)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和趨勢(shì)調(diào)整之后得到的結(jié)果進(jìn)行合成計(jì)算，以獲取所述先行合成指數(shù)和一致合成指數(shù)的步驟包括 通過(guò)如下公式獲取標(biāo)準(zhǔn)化因子Aw 土和Az,
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化變化率Sw，i(t)和SM(t)進(jìn)行平均變化率處理，以獲取所述先行指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化平均變化率Vw(t)和所述一致指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化平均變化率Vz (t)的步驟包括 通過(guò)如下公式分別將所述先行指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化變化率Siu (t)和所述一致指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化變化率Sz,i(t)進(jìn)行平均變化率處理，以獲取所述先行指標(biāo)的平均變化率Rw (t)和所述一致指標(biāo)的平均變化率Rz (t)
7.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，在獲取用于生成預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)序列之后，所述方法還包括 對(duì)所述數(shù)據(jù)序列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)處理、修正噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)平滑處理以及數(shù)據(jù)歸一化處理。
8.一種獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)的裝置，其特征在于，包括 第一獲取模塊，用于獲取用于生成預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)序列； 第一處理模塊，用于根據(jù)調(diào)整參數(shù)對(duì)所述數(shù)據(jù)序列進(jìn)行篩選，以獲取包含有趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列； 第一計(jì)算模塊，用于計(jì)算所述包含有所述趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)指數(shù)，并根據(jù)所述趨勢(shì)指數(shù)對(duì)所述包含有所述趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行過(guò)濾，以得到預(yù)警指標(biāo)序列，所述預(yù)警指標(biāo)序列為所述數(shù)據(jù)序列中趨勢(shì)指數(shù)為增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)； 第一提取模塊，用于提取所述預(yù)警指標(biāo)序列中的發(fā)電量為基準(zhǔn)指標(biāo)，并提取除所述發(fā)電量以外的指標(biāo)為被選擇指標(biāo)； 第二計(jì)算模塊，用于根據(jù)時(shí)差分析模型和/或K-L信息量模型對(duì)所述預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，以獲取每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)所述相關(guān)性系數(shù)對(duì)所述被選擇指標(biāo)進(jìn)行篩選，以獲取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)；第二處理模塊，用于根據(jù)合成指數(shù)模型將所述先行指標(biāo)和一致指標(biāo)進(jìn)行合成，以獲取作為預(yù)警參數(shù)的先行合成指數(shù)和一致合成指數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述第二計(jì)算模塊包括 第一子計(jì)算模塊，用于根據(jù)如下公式獲取每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)r1:
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第二計(jì)算模塊包括 第二子計(jì)算模塊，用于根據(jù)如下公式獲取每個(gè)所述被選擇指標(biāo)和所述基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)r1:
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的裝置，其特征在于，所述第二處理模塊包括第五子處理模塊，用于對(duì)所述先行指標(biāo)和所述一致指標(biāo)分別進(jìn)行對(duì)稱變化處理，以獲取先行指標(biāo)對(duì)稱變化率Cw，i (t)和一致指標(biāo)對(duì)稱變化率cz，i (t)，所述第五子處理模塊包括第四子計(jì)算模塊，用于通過(guò)如下公式對(duì)所述先行指標(biāo)進(jìn)行對(duì)稱變化處理，以獲取所述先行指標(biāo)對(duì)稱變化率Cw, i(t)
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述第六子處理模塊包括 第六子計(jì)算模塊，用于通過(guò)如下公式獲取標(biāo)準(zhǔn)化因子Awi和Azii
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述第八子處理模塊包括 第九子處理模塊，用于通過(guò)如下公式分別將所述先行指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化變化率sv’ i (t)和所述一致指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化變化率sz，i(t)進(jìn)行平均變化率處理，以獲取所述先行指標(biāo)的平均變化率&(0和所述一致指標(biāo)的平均變化率Rz (t)kwk:= -，轉(zhuǎn))二氣-，其中，Xw i和Xz i分別是先行指標(biāo)和一致指
14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，在執(zhí)行獲取模塊之后，所述裝置還包括 第十子處理模塊，用于對(duì)所述數(shù)據(jù)序列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)處理、修正噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)平滑處理以及數(shù)據(jù)歸一化處理。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)的方法及裝置。其中，該方法包括獲取用于生成預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)序列；根據(jù)調(diào)整參數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行篩選獲取數(shù)據(jù)序列；計(jì)算包含有趨勢(shì)項(xiàng)和周期項(xiàng)的數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)指數(shù)，并得到預(yù)警指標(biāo)序列；提取預(yù)警指標(biāo)序列中的基準(zhǔn)指標(biāo)和被選擇指標(biāo)；根據(jù)時(shí)差分析模型和/或K-L信息量模型進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，以獲取被選擇指標(biāo)和基準(zhǔn)指標(biāo)之間的相關(guān)性系數(shù)，并根據(jù)相關(guān)性系數(shù)對(duì)被選擇指標(biāo)進(jìn)行篩選，以獲取先行指標(biāo)和一致指標(biāo)；將先行指標(biāo)和一致指標(biāo)進(jìn)行合成，以獲取作為預(yù)警參數(shù)的先行合成指數(shù)和一致合成指數(shù)。通過(guò)本發(fā)明，能夠?qū)崿F(xiàn)精確獲取電力需求的預(yù)警參數(shù)，從而準(zhǔn)確的根據(jù)短期周期性波動(dòng)制定合理科學(xué)的應(yīng)對(duì)措施的效果。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102930155SQ201210425468
公開日2013年2月13日 申請(qǐng)日期2012年10月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月30日
發(fā)明者單葆國(guó), 胡兆光, 溫權(quán), 黃清 申請(qǐng)人:國(guó)網(wǎng)能源研究院, 國(guó)家電網(wǎng)公司