一种基于经济、气象因素的年最大负荷分类预测方法

摘要

本发明提供一种基于经济、气象因素的年最大负荷分类预测方法，该方法包括以下步骤：（1）根据各类负荷的影响因子，读取历史数据，构建分类预测模型；（2）获取目标年各解释变量值；（3）对目标年的各类负荷进行分类预测；（4）计算目标年的年最大负荷。本发明将年最大负荷分解为年基础负荷、年居民空调负荷和年非居民空调负荷，便于更深层次地考虑其影响因子；建立了分类预测模型，并在预测模型中同时考虑了经济和气象因素，在气象因素中，并未考虑具体温度的影响，而是通过对历史数据的分析，将气候条件指标和高温持续天数引入预测模型，解决了气象预报在超前性和精度方面不满足负荷预测要求的问题，提高了预测的精度。

主权项

一种基于经济、气象因素的年最大负荷分类预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（11）获取历史样本区间各年度的年基础负荷数据和月份全社会用电量数据，构建年度基础负荷预测回归模型；获取历史样本区间各年度的年居民空调负荷数据、居民经济数据和气象数据，构建年度居民空调负荷预测回归模型；获取历史样本区间各年度的年非居民空调负荷数据和产业经济数据，构建年度非居民空调负荷预测回归模型；（12）获取目标年度的月份全社会用电量、产业经济数据、居民经济数据和气象数据；（13）根据目标年度的月份全社会用电量和年度基础负荷预测回归模型预测目标年度的年基础负荷；根据目标年度的居民经济数据、气象数据和年度居民空调负荷预测回归模型预测目标年度的年居民空调负荷；根据目标年度的产业经济数据和年度非居民空调负荷预测回归模型预测目标年度的年非居民空调负荷；（14）将步骤（13）中预测得到的年基础负荷、年居民空调负荷、年非居民空调负荷累加，得到目标年度的年最大负荷。