[发明专利]一种基于条件概率调整的电能计量装置短期需求预测方法

权利要求书

1.一种基于条件概率调整的电能计量装置短期需求预测方法，其特征在于：包括下述步骤：

S1：从电力公司SG-186系统获取业扩项目中电能计量装置的需求相关数据，包括：工程项目编号、工程项目业务类型、工程项目业务子类、答复供电方案时间、配表时间、计量装置类型、计量装置需求量；

S2：统计分析业扩项目电能计量装置月度需求量数据规律；

S3：在月度需求数据规律的基础上，构建业扩项目电能计量装置基于时间序列分解预测方法的初步需求预测模型；

S4：求解初步的时间序列分解预测模型，得到初步的需求预测结果；

S5：统计分析业扩项目各业务子类从“答复供电方案时间”到“配表时间”的时间间隔规律，并建立需求产生时间概率分布函数、概率密度函数，并进行假设检验；

S6：计算需求产生时间条件概率；

S7：建立基于条件概率调整的数学模型，对时间序列分解模型预测结果进行调整；

S8：在系统中录入当月新受理的业扩项目工程相关数据，并建立数据库，对已录入的业扩项目进行实时动态监控；

S9：截止下月月度需求上报时间，判断工程项目需求是否发生在当期，如果工程项目需求发生在当月，转入步骤S11；如果工程项目需求未发生在当月，转入步骤S12；

S10：工程项目需求若发生在当月，那么该工程项目的需求则不会发生在下一个月，在进行下一个月需求预测时，需要在初步需求预测结果的基础上，进行基于条件概率的调减，并得到需求调减量；

S11：工程项目需求若未发生在当月，那么该工程项目的需求发生在下一个月的概率则会增大，在进行下一个月需求预测时，需要在时间序列分解预测模型预测结果的基础上，进行基于条件概率的调加，并得到需求调加量；

S12：在初步需求预测的结果上，进行基于条件概率的调加和调减的数据处理，并输出最终的需求预测结果。

2.根据权利要求1所述基于条件概率调整的电能计量装置短期需求预测方法，其特征在于：步骤S3中所述的时间序列分解模型包括：时间序列分解和预测。

3.根据权利要求2所述基于条件概率调整的电能计量装置短期需求预测方法，其特征在于：所述时间序列分解模型的预测公式为Y＝S×T×C×I；其中T：长期趋势，指时间序列在相当长的时间里变化的总方向，S：季节变化，指时间序列由于季节变换而出现的数量上的 变化，C：周期变化，指围绕长期趋势而出现的具有某种规律的循环波动，I：随机变化，指由突发原因或偶然因素引起的不可预测的变化；

所述预测：通过上述步骤，得到季节指数S*和趋势项T*，t+1期的预测值m＝S*×T*×C*×I*,其中，S*为t+1时刻相对应月份的季节指数，T*为t+1时刻的趋势值。

4.根据权利要求1所述基于条件概率调整的电能计量装置短期需求预测方法，其特征在于：步骤S5中所述需求产生时间间隔概率分布函数，是通过利用MATLAB软件中的分布检验函数对S2中业扩项目历史数据进行统计分析结果拟合得到的，其实际需求发生在答复供电方案n天后的概率为P(A_n)。

5.根据权利要求1所述基于条件概率调整的电能计量装置短期需求预测方法，其特征在于：步骤S6中所述的条件概率的计算公式为：

以上公式是根据条件概率和贝叶斯公式推得。公式中设A₁，A₂，…A_n…是一完备事件组，则对任一事件B，P(B)＞0，那么在B时间发生的前提下，A_n+1时间发生的概率为P(A_n+1|B)。