[发明专利]一种基于前导分析和因素补偿的售电量预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于前导分析和因素补偿的售电量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

对历史售电量数据进行预处理，得到预处理后的历史售电量数据，并依据X13季节调整方法将所述预处理后的历史售电量数据分解为趋势项、季节项和随机项三个序列；

获取影响所述趋势项的相关指标，并依据所述趋势项、影响所述趋势项的相关指标以及预设的多种第一机器学习算法建立多个趋势项预测模型，并依据所述多个趋势项预测模型计算待预测时间售电量的趋势项预测值；所述趋势项预测值为多个；所述影响所述趋势项的相关指标包括：前导性指标和即时性指标；或者包括前导性指标；

基于所述季节项和预设的第二机器学习算法建立所述季节项预测模型，并依据所述季节项预测模型计算所述待预测时间售电量的季节项预测值；

依据所述随机项、春节因素和预设的随机项因素，采用预设的剥离和补偿规则以及预设的第三机器学习算法建立随机项的预测模型，并依据所述随机项的预测模型计算待预测时间售电量的随机项预测值；

将所述多个趋势项预测值、季节项预测值和随机项预测值进行加和重构，得到第一售电量预测值；

依据层次分析法AHP对所述第一售电量进行择优处理，得到待预测时间的第二售电量预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述前导性指标包括以下指标中的一个或者多个；

前导性指标：业扩净增容量、制造业PMI、非制造业PMI；

所述即时性指标包括以下即时性指标中的一个或者多个：

即时性指标：人均可支配收入、第二产业GDP增速、第三产业GDP增速和工业增加值增速。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述趋势项、影响所述趋势项的相关指标以及预设的多种第一机器学习算法建立多个趋势项预测模型，并依据所述多个趋势项预测模型计算待预测时间售电量的趋势项预测值，包括：

若获取到了多个影响所述趋势项的相关指标，采用主成分分析法PCA计算所述多个影响所述趋势项的相关指标的去相关结果；

依据所述趋势项、所述去相关结果和预设的多个第一机器学习算法建立多个趋势项预测模型，并依据所述多个趋势项预测模型计算待预测时间售电量的趋势项的预测值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述季节项和预设的第二机器学习算法建立所述季节项预测模型，并依据所述季节项预测模型计算所述待预测时间售电量的季节项预测值，包括：

基于季节项和L_1/2稀疏迭代算法建立所述季节项预测模型，并依据所述季节项预测模型计算所述待预测时间售电量的季节项预测值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述随机项、春节因素和预设的随机项因素，采用预设的剥离和补偿规则以及预设的第三机器学习算法建立随机项的预测模型，并依据所述随机项的预测模型计算待预测时间售电量的随机项预测值，包括：

采用移动假日剥离算法剥离所述随机项中的春节因素，得到剥离春节因素的随机项；

采用箱线图法从所述剥离春节因素的随机项中获取异常月份；

依据逻辑回归算法和所述异常月份的异常数据建立异常判断模型；其中，所述异常数据包括：异常月份的温度、节假日和异常售电量情况；

基于所述异常判断模型和预设的随机因素判断所述待预测时间是否异常；

若所述待预测时间异常，依据所述异常判断模型和L_1/2稀疏迭代算法以及所述剥离春节因素的随机项建立第一随机项预测模型，并依据所述第一随机预测模型计算待预测时间售电量的随机项第一预测值；

若所述待预测时间不异常，基于混合专家算法和所述剥离春节因素的随机项建立第二随机项预测模型，并依据所述第二随机预测模型计算待预测时间售电量随机项第二预测值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的随机因素包括：

温度因素和节假日因素。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述待预测时间不异常，依据所述第二随机预测模型计算待预测时间售电量的随机项的第二预测值后，还包括：

对所述随机项的第二预测值进行卡尔曼滤波，得到随机项第三预测值。