用于供电服务中心短期话务量预测方法

摘要

本发明公开了一种用于供电服务中心短期话务量预测方法，在分析供电服务中心话务量基本特性的基础上，充分考虑温度、降水对话务量的影响方式和影响，并在此基础上提出了对话务曲线进行分层预测，分别寻找相似日进行匹配的分层相似预测法，从而准确预测次日话务量水平与曲线形状，实际应用效果表明本发明对于指导供电服务中心短期话务量预测具有重要意义。

主权项

1.一种用于供电服务中心短期话务量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1)基础话务曲线预测: 11)相似日选择:设第i日为待预测日，第j日为待计算相似度的历史相关日，共有m个评价指标x_ik，x_jk(k=1～m)，相似度d_ij计算如下： x_ik表示第i日第k个评价指标，x_jk表示第j日第k个评价指标；12）相似日曲线标幺化: 设第i日第t时刻的话务曲线为H_it，其中t＝1~T，T为每天的采样点数，该日的话务曲线为[H_i1,H_i2,…,H_iT],令该日话务量H_isum为基值，标幺化后的话务曲线为[B_i1,B_i2,…,B_iT]按以下公式计算： 13）相似日基值预处理：令工作日日话务量为H_day，i，周六日话务量为H_sat，j，周日日话务量为H_sun，k，l为工作日天数，n为周六天数，p为周日天数，周六基值系数为y_sat，周日基值系数为y_sun，则有 131）当待预测日为工作日时，如相似日为工作日则不做处理，如相似日为 周六，日话务量为H_sat，则周六修正日话务量H′_sat计算如下： H′_sat=H_sat×y_sat        (6) 如相似日为周日，日话务量为H_sun，则周日修正日话务量H′_sun计算如下： H′_sun=H_sun×y_sun        (7) 132）当待预测日为周六时，如相似日为周六则不做处理，如相似日为工作日，日话务量为H_day，则修正日话务量H′_day计算如下： 如相似日为周日，日话务量为H_sun，则修正日话务量H′_sun，计算如下： 133）当待预测日为周日时，如相似日为周日则不做处理，如相似日为工作日，日话务量为H_day，则修正日话务量H′_day计算如下： 如相似日为周六，日话务量为H_sat，则修正日话务量H′_sat，计算如下： 14）基础话务曲线预测： 141）基值预测：基值的预测值直接选择为相似日基值的平均值，消除偶然波动的影响； 142）标幺曲线预测：根据待预测日星期类型，分别依据其工作日和休息日的特性，在相似日中选择与其同星期类型的日期进行均值滤波，所得均值即为预测标幺曲线； 2）特征话务预测： 21）当待预测日气象预报降水超过影响范围时，特征话务预测将启动，根据测试发现，启动原则为：当待预测日预测区域内日均降水量高于1mm时； 22）相似日筛选：特征话务预测相似日筛选对象为历史各日逐时降水量，依据待预测日早峰时段小时平均降水量和晚峰时段小时平均降水量，分别寻找历史日中与待预测日类似程度最高的降水的日期； 23）特征话务剥离:特征话务预测与基础话务曲线预测不同，后者是对整日话务曲线的预测，而前者是对特定时段最大叠加量的预测，具体步骤为： 231）虚拟预测 对选定的相似日进行虚拟预测，虚拟预测方法为不考虑降水影响时上述相似日的步骤1）中的基础话务曲线； 232）特征话务剥离：设相似日虚拟预测得到的基础话务曲线早峰时段最大话务量H′_max，mor，晚峰时段最大话务量H′_max，nig，实际早峰时段最大话务量H_max,mor，晚峰时段最大话务量H_max,nig，则早峰期间特征话务M_mor、晚峰期间特征话务M_nig分别为： M_mor=H′_max，mor-H_max，mor    (12) M_nig=H′_max，nig-H_max，nig    (13) 待预测日特征话务即为所匹配的相似日分别在早峰与晚峰特征话务的平均值。