技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：
：

中長期電力負(fù)荷受到的影響因素較多，如經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、居民收入和消費(fèi)水平、電價、氣溫等。對影響負(fù)荷的因素進(jìn)行定量分析，揭示其變化規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上對未來的負(fù)荷水平進(jìn)行預(yù)測，是電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要基礎(chǔ)。

引起電力系統(tǒng)中各類負(fù)荷變化的原因各有差異，且十分復(fù)雜，導(dǎo)致了建模上的困難。因此，過去對負(fù)荷影響因素的分析大多停留在定性分析階段。在經(jīng)濟(jì)高速增長和電力發(fā)輸配售一體化的年代，中長期負(fù)荷預(yù)測方法相對簡單，例如經(jīng)典的單耗法、趨勢外推法、彈性系數(shù)法等。而隨著國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”、電改的深入推進(jìn)，電力需求與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變化步伐不再一致，電力彈性系數(shù)也變得捉摸不定。因此，單純依靠比較適合于傳統(tǒng)的經(jīng)典預(yù)測方法，難以保證精度，存在一定的預(yù)測風(fēng)險。

國內(nèi)外專家學(xué)者對負(fù)荷影響因素分析和中長期負(fù)荷預(yù)測分別進(jìn)行了大量研究，但是缺少兩部分的整體聯(lián)動研究。負(fù)荷影響因素分析的結(jié)果對于中長期負(fù)荷預(yù)測的指導(dǎo)作用，沒有得到充分發(fā)揮。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
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有鑒于此，有必要提供一種中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)，通過中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)及方法來解決當(dāng)前中長期負(fù)荷預(yù)測方法存在的精度低及預(yù)測風(fēng)險大的技術(shù)問題。

還有必要提供一種中長期負(fù)荷預(yù)測方法。

一種中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)，包括存儲模塊、獲取模塊、輸入模塊、負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊、篩選影響因素預(yù)測值計算模塊、中長期負(fù)荷預(yù)測計算模塊，其中，輸入模塊包括附加數(shù)據(jù)輸入模塊、篩選影響因素序列輸入模塊，存儲模塊用于存儲基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)，其中，基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)包括年份的年用電量數(shù)據(jù)y1(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷數(shù)據(jù)y2(t)(t＝1,2,…,t)、年最大峰谷差數(shù)據(jù)y3(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷利用小時數(shù)y4(t)(t＝1,2,…,t)，基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)包括t年份的地區(qū)gdp數(shù)據(jù)x1(t)(t＝1,2,…,t)、一產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x2(t)(t＝1,2,…,t)、二產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x3(t)(t＝1,2,…,t)、三產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x4(t)(t＝1,2,…,t)、居民消費(fèi)價格指數(shù)x5(t)(t＝1,2,…,t)、萬元gdp能耗x6(t)(t＝1,2,…,t)、全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)x7(t)(t＝1,2,…,t)、地區(qū)常駐人口數(shù)據(jù)x8(t)(t＝1,2,…,t)；獲取模塊用于從存儲模塊中獲取基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)，并將獲取的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)提供給篩選影響因素序列輸入模塊、負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊；附加數(shù)據(jù)輸入模塊用于響應(yīng)用戶輸入的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣數(shù)據(jù)的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yα(t)(α＝5,6,…,n；t＝1,2,…,t)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)xβ(t)(β＝9,10,…,m；t＝1,2,…,t)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣，并將附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yα(t)(α＝5,6,…,n；t＝1,2,…,t)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)xβ(t)(β＝9,10,…,m；t＝1,2,…,t)提供給篩選影響因素序列輸入模塊和負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊，將負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣提供給負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊；篩選影響因素序列輸入模塊用于響應(yīng)用戶輸入的各負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，并根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)及影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)，并將影響因素序列數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)提供給中長期負(fù)荷預(yù)測計算模塊；負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊用于根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、接收的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣及預(yù)存的計算公式：計算出每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)和所有的負(fù)荷特性指標(biāo)影響因素xi(i＝1,2,…,m)之間的關(guān)聯(lián)度rij，供用戶參考以便篩選出需要的每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)所對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)；篩選影響因素計算模塊用于根據(jù)用戶輸入的篩選出的各個負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)及預(yù)存的計算公式：計算出所有負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)影響因素的預(yù)測值并將計算出的預(yù)測值提供給中長期負(fù)荷預(yù)測模塊；中長期負(fù)荷預(yù)測模塊用于根據(jù)接收的所有負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的影響因素序列數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)和預(yù)測值及預(yù)存的計算公式：計算出電力部門所希望預(yù)測的各類負(fù)荷特性指標(biāo)，供電力部門參考。

一種中長期負(fù)荷預(yù)測方法，包括以下步驟：

存儲地區(qū)基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)及基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)，其中，基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)包括t年份的年用電量數(shù)據(jù)y1(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷數(shù)據(jù)y2(t)(t＝1,2,…,t)、年最大峰谷差數(shù)據(jù)y3(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷利用小時數(shù)y4(t)(t＝1,2,…,t)，基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)包括t年份的地區(qū)gdp數(shù)據(jù)x1(t)(t＝1,2,…,t)、一產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x2(t)(t＝1,2,…,t)、二產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x3(t)(t＝1,2,…,t)、三產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x4(t)(t＝1,2,…,t)、居民消費(fèi)價格指數(shù)x5(t)(t＝1,2,…,t)、萬元gdp能耗x6(t)(t＝1,2,…,t)、全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)x7(t)(t＝1,2,…,t)、地區(qū)常駐人口數(shù)據(jù)x8(t)(t＝1,2,…,t)；

獲取基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)；

響應(yīng)用戶輸入的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣數(shù)據(jù)的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yα(t)(α＝5,6,…,n；t＝1,2,…,t)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)xβ(t)(β＝9,10,…,m；t＝1,2,…,t)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣；

響應(yīng)用戶輸入的各負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，并根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)及影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)；

根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、接收的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣及預(yù)存的計算公式：計算出每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)和所有的負(fù)荷特性指標(biāo)影響因素xi(i＝1,2,…,m)之間的關(guān)聯(lián)度rij，供用戶參考以便篩選出需要的每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)所對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)；

根據(jù)用戶輸入的篩選出的各個負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)及預(yù)存的計算公式：計算出所有負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)影響因素的預(yù)測值

根據(jù)接收的所有負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的影響因素序列數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)和預(yù)測值及預(yù)存的計算公式：計算出電力部門所希望預(yù)測的各類負(fù)荷特性指標(biāo)，供電力部門參考。

上述中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)及方法中，獲取模塊、輸入模塊、負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊、篩選影響因素預(yù)測值計算模塊、中長期負(fù)荷預(yù)測計算模塊基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析模型分析各個負(fù)荷特性指標(biāo)與所有影響因素之間的關(guān)聯(lián)度、篩選出每個負(fù)荷特性指標(biāo)對應(yīng)的影響因素序列、在此基礎(chǔ)上應(yīng)用灰色verhulst模型計算出影響因素的預(yù)測值、應(yīng)用pls模型建立符合特性指標(biāo)與其對應(yīng)影響因素的回歸方程的原理獲得，最終利用上述各模塊的組合計算出各個負(fù)荷特性指標(biāo)的預(yù)測值，即中長期負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，進(jìn)而解決現(xiàn)有技術(shù)的精度低及預(yù)測風(fēng)險大的技術(shù)問題。

附圖說明：

圖1為本發(fā)明的中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)所采用的原理示意圖。

圖2為本發(fā)明的中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)所采用的流程示意圖。

圖3為一較佳實(shí)施方式的中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)的功能模塊示意圖。

圖4為輸入模塊的功能模塊示意圖。

圖5為輸出模塊的功能模塊示意圖。

圖6為負(fù)荷特性指標(biāo)與其影響因素數(shù)據(jù)庫示意圖。

圖7為用戶所輸入附加負(fù)荷特性指標(biāo)及負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)表。

圖8為所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣數(shù)據(jù)表。

圖9為篩選后各負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)影響因素序列表。

圖中：中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)100、存儲模塊200、獲取模塊300、輸入模塊400、附加數(shù)據(jù)輸入模塊401、篩選影響因素序列輸入模塊402、負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊500、篩選影響因素預(yù)測值計算模塊600、中長期負(fù)荷預(yù)測模塊700、輸出模塊800、負(fù)荷特性關(guān)聯(lián)度輸出模塊801、負(fù)荷特性指標(biāo)預(yù)測值輸出模塊802。

具體實(shí)施方式：

本發(fā)明公開了一種基于灰色理論和偏最小二乘回歸的中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)及方法，通過建立負(fù)荷特性指標(biāo)及其影響因素基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、輸入附加負(fù)荷特性指標(biāo)與附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、應(yīng)用雙向加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)模型計算出各個負(fù)荷特性指標(biāo)與所有影響因素之間的關(guān)聯(lián)度并輸出反饋給用戶、輸入篩選后的各個負(fù)荷特性指標(biāo)對應(yīng)的影響因素序列、應(yīng)用灰色verhulst模型計算出影響因素的預(yù)測值、應(yīng)用pls模型建立符合特性指標(biāo)與其對應(yīng)影響因素的回歸方程，最終計算出各個負(fù)荷特性指標(biāo)的預(yù)測值，即中長期負(fù)荷預(yù)測結(jié)果，以供電力部門參考。其中，請同時參看圖6，構(gòu)建負(fù)荷特性指標(biāo)及其影響因素基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫包含兩類數(shù)據(jù)：

(1)基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)，即常規(guī)的中長期負(fù)荷預(yù)測項的近t年歷史數(shù)據(jù)，有：年用電量y1(t)(t＝1,2,…,t)，單位(億千瓦時)；年最大負(fù)荷y2(t)(t＝1,2,…,t)，單位(兆瓦)；年最大峰谷差y3(t)(t＝1,2,…,t)，單位(％)；年最大負(fù)荷利用小時數(shù)y4(t)(t＝1,2,…,t)，單位(小時)。

(2)基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)，即會對負(fù)荷特性造成影響的常規(guī)影響因素的近t年歷史數(shù)據(jù)，有：地區(qū)gdpx1(t)(t＝1,2,…,t)，單位(億元)；一產(chǎn)用電占比x2(t)(t＝1,2,…,t)，單位(％)；二產(chǎn)用電占比x3(t)(t＝1,2,…,t)，單位(％)；三產(chǎn)用電占比x4(t)(t＝1,2,…,t)，單位(％)；居民消費(fèi)價格指數(shù)x5(t)(t＝1,2,…,t)；萬元gdp能耗x6(t)(t＝1,2,…,t)，單位(噸標(biāo)煤)；全社會固定資產(chǎn)投資x7(t)(t＝1,2,…,t)，單位(億元)；地區(qū)常住人口x8(t)(t＝1,2,…,t)，單位(萬人)。

以下詳細(xì)介紹上述中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)及中長期負(fù)荷預(yù)測方法：

請同時參看圖1至圖5，中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)100包括存儲模塊200、獲取模塊300、輸入模塊400、負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊500、中長期負(fù)荷預(yù)測模塊70、輸出模塊800。其中，存儲模塊200、獲取模塊300、輸入模塊400、負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊500、中長期負(fù)荷預(yù)測模塊都為具有數(shù)據(jù)處理能力的數(shù)據(jù)處理裝置，中長期電力負(fù)荷測算系統(tǒng)100中的各模塊運(yùn)行對應(yīng)的計算機(jī)程序代碼后，實(shí)現(xiàn)彼此之間的數(shù)據(jù)交換及具有以下功能：

存儲模塊200用于存儲基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)，其中，基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)包括t年份的年用電量數(shù)據(jù)y1(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷數(shù)據(jù)y2(t)(t＝1,2,…,t)、年最大峰谷差數(shù)據(jù)y3(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷利用小時數(shù)y4(t)(t＝1,2,…,t)，基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)包括t年份的地區(qū)gdp數(shù)據(jù)x1(t)(t＝1,2,…,t)、一產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x2(t)(t＝1,2,…,t)、二產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x3(t)(t＝1,2,…,t)、三產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x4(t)(t＝1,2,…,t)、居民消費(fèi)價格指數(shù)x5(t)(t＝1,2,…,t)、萬元gdp能耗x6(t)(t＝1,2,…,t)、全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)x7(t)(t＝1,2,…,t)、地區(qū)常駐人口數(shù)據(jù)x8(t)(t＝1,2,…,t)。

獲取模塊300用于從存儲模塊200中獲取基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)，并將獲取的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)提供給篩選影響因素輸入序列模塊402、負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊500。

請同時參看圖7至圖9，輸入模塊400包括附加數(shù)據(jù)輸入模塊401和篩選影響因素序列輸入模塊402。附加數(shù)據(jù)輸入模塊401用于響應(yīng)用戶輸入的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣數(shù)據(jù)的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yα(t)(α＝5,6,…,n；t＝1,2,…,t)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)xβ(t)(β＝9,10,…,m；t＝1,2,…,t)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣，并將附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yα(t)(α＝5,6,…,n；t＝1,2,…,t)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)xβ(t)(β＝9,10,…,m；t＝1,2,…,t)提供給篩選影響因素序列輸入模塊402和負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊500，將負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣提供給負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊500；篩選影響因素序列輸入模塊402用于響應(yīng)用戶輸入的各負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，并根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)及影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)，并將影響因素序列歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)提供給篩選影響因素預(yù)測值計算模塊600，將所有負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)及對應(yīng)的影響因素序列中的歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)提供給中長期負(fù)荷預(yù)測模塊700。

負(fù)荷特性影響因素關(guān)聯(lián)度計算模塊500用于根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、接收的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣及預(yù)存的計算公式：計算出每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)和所有的負(fù)荷特性指標(biāo)影響因素xi(i＝1,2,…,m)之間的關(guān)聯(lián)度rij，供用戶參考以便篩選出需要的每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)所對應(yīng)的影響因素序列。其中，計算公式的前置步驟為：根據(jù)第j類負(fù)荷特性指標(biāo)數(shù)據(jù)yj(t)(j＝1,2,…,n；t＝1,2,…,t)和影響因素數(shù)據(jù)xi(t)(i＝1,2,…m；t＝1,2,…,t)，形成n個分析矩陣：

新增過程變量:yj表示第j個負(fù)荷特性指標(biāo)序列，x表示影響因素序列。

將分析矩陣(1)按如式(2)、(3)進(jìn)行歸一化，并按照式(4)形成初值矩陣：

新增過程變量：xi′(t)、y′j(t)為對負(fù)荷特性指標(biāo)序列、影響因素序列歸一化后的形式。

將初值矩陣(4)中的元素按照式(5)進(jìn)行差值運(yùn)算，計算第j個負(fù)荷特性指標(biāo)序列與影響因素指標(biāo)i的差值，得到如式(6)所示的序列矩陣δji，并選擇兩極差的最大值δmax和最小值δmin，如式(7)所示：

δji(t)＝…yi′(t)-xi′(t)…(i＝1,2,…,m)(5)

δmax＝max(maxδji(t)),δmin＝min(minδji(t))(7)

由式(8)計算第j個負(fù)荷特性指標(biāo)序列與影響因素i在時間t的關(guān)聯(lián)系數(shù)λji(t)，并形成它們的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣λji，如式(9)所示：

新增過程變量：ρ為分辨系數(shù)，通常取0.5

將λji矩陣中的每一列如式(10)求取均值，即可得到影響因素指標(biāo)i與第j個負(fù)荷特性指標(biāo)序列的灰色關(guān)聯(lián)度rij。

在傳統(tǒng)的灰色關(guān)聯(lián)分析模型中，灰色關(guān)聯(lián)度是對各個歷史時期的關(guān)聯(lián)系數(shù)求取均值獲得的。而實(shí)際上，歷史數(shù)據(jù)對現(xiàn)有情況的影響程度不一致。通常，在同等條件下，數(shù)據(jù)的歷史時間越近，對現(xiàn)有情況的影響程度越高。因此，需要對影響因素在不同時間t之間的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整。

影響因素指標(biāo)i與第j個負(fù)荷特性指標(biāo)序列在不同時間i之間的縱向加權(quán)關(guān)聯(lián)度rij′的計算公式為：

式中新增變量：ω(t)為縱向權(quán)值，表示第t時間的影響因素i與第j個lci的關(guān)聯(lián)系數(shù)。

縱向權(quán)值ω(t)的計算方法如下：

1)根據(jù)歷史時間“近大遠(yuǎn)小”的原則，形成歷史時間t1和t2的模糊互補(bǔ)優(yōu)先關(guān)系矩陣表示針對某個影響因素指標(biāo)，時間t1的數(shù)據(jù)與t2的數(shù)據(jù)重要性大小對比關(guān)系。

當(dāng)t1＞t2表示歷史時間t1的數(shù)據(jù)比t2的數(shù)據(jù)重要，令反之，當(dāng)t1＜t2時，則令當(dāng)t1＝t2時，表示歷史時間t1的數(shù)據(jù)與t2的數(shù)據(jù)同等重要，令

2)將模糊互補(bǔ)優(yōu)先關(guān)系矩陣改造成模糊一致矩陣其中

3)求縱向權(quán)值ω(t)

式中新增變量：a是滿足的參數(shù)，一般取

另一方面外，傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)度計算公式對各影響因素采用平權(quán)處理，這存在兩方面問題：一是平均值容易掩蓋各個影響因素的個性，未能考慮進(jìn)專家的經(jīng)驗(yàn)或意見，對于未來情況的變化難以應(yīng)對；二是當(dāng)關(guān)聯(lián)系數(shù)較為離散時，總體關(guān)聯(lián)度將由關(guān)聯(lián)系數(shù)大的點(diǎn)決定，從而造成局部關(guān)聯(lián)傾向，使分析結(jié)果產(chǎn)生偏差。因此，還需要對不同的影響因素i權(quán)重進(jìn)行調(diào)整。

影響因素指標(biāo)i與第j個lci之間的雙向加權(quán)關(guān)聯(lián)度rij的計算公式為：

式中新增變量：σij為橫向權(quán)值，表示影響因素i相對于第j個lci的重要程度。

橫向權(quán)值σij的計算采用層次分析法(ahp)，其步驟如下。

1)明確方案目標(biāo)，建立評價模型。該評價模型包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層，各層由若干因素組成。

2)構(gòu)造判斷矩陣。每一層中所含的各因素可以用上一層的一個因素作為比較準(zhǔn)則來相互比較，當(dāng)以上層某因素作為評價準(zhǔn)則時，判斷矩陣a＝(aij)m×m中的aij表示該層次中的第i個影響因素相對第j個影響因素的重要性，aij的取值一般取正整數(shù)1-9及其倒數(shù)。

3)求判斷矩陣a的最大特征值λmax及其對應(yīng)的特征向量ω，將ω歸一化之后的ω′即為該層次因素的權(quán)重。

4)一致性檢驗(yàn)。首先，計算一致性指標(biāo)ci，其計算公式為ci＝(λmax-n)…(n-1)；其次，根據(jù)階數(shù)n查平均隨機(jī)一致性指標(biāo)ri；最后，計算一致性比例cr＝ci/ri，若cr＜0.10時，認(rèn)為判斷矩陣的一致性可以接受，否則應(yīng)對判斷矩陣作適當(dāng)修正。

5)綜合各層次的權(quán)重，即可得到各方案對目標(biāo)的權(quán)重。

將負(fù)荷特性指標(biāo)及其影響因素基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中的年用電量數(shù)據(jù)y1(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷數(shù)據(jù)y2(t)(t＝1,2,…,t)、年最大峰谷差數(shù)據(jù)y3(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷利用小時數(shù)y4(t)(t＝1,2,…,t)、地區(qū)gdp數(shù)據(jù)x1(t)(t＝1,2,…,t)、一產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x2(t)(t＝1,2,…,t)、二產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x3(t)(t＝1,2,…,t)、三產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x4(t)(t＝1,2,…,t)、居民消費(fèi)價格指數(shù)x5(t)(t＝1,2,…,t)、萬元gdp能耗x6(t)(t＝1,2,…,t)、全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)x7(t)(t＝1,2,…,t)、地區(qū)常駐人口數(shù)據(jù)x8(t)(t＝1,2,…,t)和附加數(shù)據(jù)輸入模塊中的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yα(t)(α＝5,6,…,n；t＝1,2,…,t)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)xβ(t)(β＝9,10,…,m；t＝1,2,…,t)帶入上述公式(1)—(15)中，可測算得到各個負(fù)荷特性指標(biāo)與所有負(fù)荷特性影響因素的關(guān)聯(lián)度rij(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,m)。

篩選影響因素預(yù)測值計算模塊600用于根據(jù)用戶輸入的篩選出的各個負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)及預(yù)存的計算公式：計算出所有負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)影響因素的預(yù)測值并將計算出的預(yù)測值提供給中長期負(fù)荷預(yù)測模塊700。其中，計算公式的前置步驟為：

以篩選后的負(fù)荷特性影響因素xji為例，有原始數(shù)據(jù)序列[xji⁽⁰⁾(1),…,xji⁽⁰⁾(t),…,xji⁽⁰⁾(t)]，其中xji⁽⁰⁾(t)＝xji(t)(t＝1,2,…,t)。利用該數(shù)據(jù)序列建立灰色verhulst模型的一般步驟如下。

1)作一階累加生成，形成1-ago序列

xji⁽¹⁾的緊鄰均值生成序列為

該模型的白化方程為

2)對參數(shù)列[ajibji]^t進(jìn)行最小二乘估計，得

[ajibji]^t＝(bji^tbji)^-1bji^tyji(19)

式中，

3)由模型白化方程的通解可得模型的白化響應(yīng)式為

一階累減還原，即可得原始數(shù)據(jù)序列的擬合值

式中，是原始數(shù)據(jù)序列的擬合值；其中即為原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)測值。

將篩選影響因素序列輸入模塊402中的對應(yīng)的影響因素序列中的歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)帶入到公式(16)—(23)中，即可得到每個負(fù)荷特性指標(biāo)對應(yīng)的影響因素的預(yù)測值

中長期負(fù)荷預(yù)測模塊700用于根據(jù)接收的所有負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的影響因素序列數(shù)據(jù)和預(yù)測值及預(yù)存的計算公式：計算出電力部門所希望預(yù)測的各類負(fù)荷特性指標(biāo)，供電力部門參考。其中，公式的前置步驟為：

1)以負(fù)荷特性指標(biāo)yj為例，則yj為自變量，其對應(yīng)的mj個影響因素即為自變量，樣本數(shù)為t，形成因變量矩陣yj＝[yj]t×1和自變量矩陣將xj與yj標(biāo)準(zhǔn)化處理為ej0與fj0(常用z-score標(biāo)準(zhǔn)化法)。

2)從ej0中提取第1個主成分tj1

式中新增變量：wj1是ej0的第一主軸，即最大特征值所對應(yīng)的特征向量

提取第一個主成分tj1后，實(shí)施ej0和fj0在tj1上的回歸。在簡化算法中，無需實(shí)施fj0在t1上的回歸，只需求出ej0對tj1的回歸系數(shù)pj1即可。

式中新增變量：ej1表示回歸方程的殘差矩陣

3)檢驗(yàn)交叉有效性，若滿足停止條件，則只提取一個成分tj1。否則利用ej1和fj0重復(fù)第2)步，依次類推，直至滿足停止條件。

檢驗(yàn)交叉有效性的方法：設(shè)yj為原始數(shù)據(jù)，t1,t2,…,tk是在偏最小二乘回歸過程中提取的成分。是使用全部樣本點(diǎn)并取t1,t2,…,tk回歸建模后第j個樣本點(diǎn)的擬合值。是在建模時刪去樣本點(diǎn)j，同樣取t1,t2,…,tk回歸建模后，再用此模型計算的yj擬合值，記

一般認(rèn)為，當(dāng)時，th成分的邊際貢獻(xiàn)率是顯著的，增加成分th是有益的；否則，可以認(rèn)為不應(yīng)再增加該成分。

4)根據(jù)所提取的kj個成分實(shí)施fj0在上的回歸，得到

通過標(biāo)準(zhǔn)化的逆過程，可得到y(tǒng)j關(guān)于的回歸方程為

最終，有各個負(fù)荷特性指標(biāo)預(yù)測值為：

將篩選影響因素序列輸入模塊402中的所有負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yj(t)(j＝1,2,…,n；t＝1,2,…t)、對應(yīng)的影響因素序列歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)和篩選影響因素預(yù)測值計算模塊600中的影響因素序列預(yù)測數(shù)據(jù)帶入到公式(24)—(32)中，即可得到每個負(fù)荷特性指標(biāo)的預(yù)測值yj(t+1)(j＝1,2,…,n)，即中長期負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

進(jìn)一步的，輸出模塊800分為負(fù)荷特性關(guān)聯(lián)度輸出模塊801和負(fù)荷特性指標(biāo)預(yù)測值輸出模塊802。負(fù)荷特性關(guān)聯(lián)度輸出模塊801用于將各個負(fù)荷特性指標(biāo)和所有負(fù)荷特性影響因素之間的關(guān)聯(lián)度rij(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)輸出，供用戶篩選出每個負(fù)荷特性指標(biāo)對應(yīng)的影響因素序列；負(fù)荷特性指標(biāo)預(yù)測值輸出模塊802用于將各個負(fù)荷特性預(yù)測值yj(t+1)(j＝1,2,…,n)輸出，供用戶參考。

本發(fā)明還提供的一種中長期負(fù)荷預(yù)測方法，包括以下步驟：

存儲地區(qū)基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)及基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)，其中，基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)包括t年份的年用電量數(shù)據(jù)y1(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷數(shù)據(jù)y2(t)(t＝1,2,…,t)、年最大峰谷差數(shù)據(jù)y3(t)(t＝1,2,…,t)、年最大負(fù)荷利用小時數(shù)y4(t)(t＝1,2,…,t)，基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)包括t年份的地區(qū)gdp數(shù)據(jù)x1(t)(t＝1,2,…,t)、一產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x2(t)(t＝1,2,…,t)、二產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x3(t)(t＝1,2,…,t)、三產(chǎn)用電占比數(shù)據(jù)x4(t)(t＝1,2,…,t)、居民消費(fèi)價格指數(shù)x5(t)(t＝1,2,…,t)、萬元gdp能耗x6(t)(t＝1,2,…,t)、全社會固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)x7(t)(t＝1,2,…,t)、地區(qū)常駐人口數(shù)據(jù)x8(t)(t＝1,2,…,t)；

獲取基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)；

響應(yīng)用戶輸入的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣數(shù)據(jù)的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)yα(t)(α＝5,6,…,n；t＝1,2,…,t)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)xβ(t)(β＝9,10,…,m；t＝1,2,…,t)以及所有負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣；

響應(yīng)用戶輸入的各負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列的操作，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，并根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)及影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)，產(chǎn)生對應(yīng)的影響因素序列歷史數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)；

根據(jù)接收的基礎(chǔ)負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、接收的附加負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)、附加負(fù)荷特性影響因素歷史數(shù)據(jù)、負(fù)荷特性影響因素橫向ahp權(quán)值判斷矩陣及預(yù)存的計算公式：計算出每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)和所有的負(fù)荷特性指標(biāo)影響因素xi(i＝1,2,…,m)之間的關(guān)聯(lián)度rij，供用戶參考以便篩選出需要的每個負(fù)荷特性指標(biāo)yj(j＝1,2,…,n)所對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)；

根據(jù)用戶輸入的篩選出的各個負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)的影響因素序列xji(i＝1,2,…,mj)及預(yù)存的計算公式：計算出所有負(fù)荷特性指標(biāo)所對應(yīng)影響因素的預(yù)測值

根據(jù)接收的所有負(fù)荷特性指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)和與其對應(yīng)的影響因素序列數(shù)據(jù)xji(t)(j＝1,2,…,n；i＝1,2,…,mj；t＝1,2,…,t)和預(yù)測值及預(yù)存的計算公式：計算出電力部門所希望預(yù)測的各類負(fù)荷特性指標(biāo)，供電力部門參考。