[发明专利]一种基于向量自回归模型的电力需求预测方法在审
| 申请号： | 201711075768.5 | 申请日： | 2017-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN107748938A | 公开（公告）日： | 2018-03-02 |
| 发明（设计）人： | 杜翼;胡鹏飞;雷勇;林红阳;李荣敏;林章岁;洪兰秀;刘林;项康利;沈豫;邱柳青;易杨 | 申请（专利权）人： | 国网福建省电力有限公司;国家电网公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司35100 | 代理人： | 蔡学俊,丘鸿超 |
| 地址： | 350003 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 向量 回归 模型 电力 需求预测 方法 | ||
1.一种基于向量自回归模型的电力需求预测方法，其特征在于：通过收集待预测地区的经济数据和电力数据，利用向量自回归模型，进行电力需求预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述经济数据包括3项经济指标，分别为固定资产投资、社会消费品零售总额、净出口贸易总额；所述电力数据包括全社会用电量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述经济数据和电力数据需要进行整理清洗，并进行对数化处理。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述经济数据和电力数据进行对数化处理后，需进行平稳性校验，即采用dickey-fuller检验，检验每一列序列数据是否存在单位根，若存在，则对该序列数据进行差分处理，再对差分序列进行dickey-fuller检验，若仍然存在单位根则进一步差分处理，重复以上步骤，直至序列不存在单位根为止。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述向量自回归模型为：
Xt＝α+A1Xt-1+…+AkXt-k+εt
其中，εt代表零均值、有限方差的随机扰动，Xt代表第t期m个内生变量组成的m×1向量，Xt-k代表滞后k期的m个内生变量组成的m×1向量，Ak代表m×m系数矩阵，α代表m×1常数向量；上式写成矩阵形式如下：
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
