[发明专利]一种地区电量预测模型的构建方法

权利要求书

1.一种地区电量预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个样本中与电量预测相关的经济参数；

根据每个样本中与电量预测相关的经济参数，构建自变量数据矩阵，并计算各个经济参数的方差和标准差；

根据所述自变量数据矩阵、各个经济参数的方差和标准差，得到目标矩阵；

根据所述目标矩阵，计算得到所述目标矩阵对应的正特征值和特征向量；

根据所述目标矩阵对应的正特征值和特征向量，确定第一目标经济参数；

根据所述第一目标经济参数以及索洛模型，得到第一电量预测模型；

对所述第一目标经济参数进行筛选，得到第二目标经济参数；

根据所述第二目标经济参数和第一电量预测模型，得到目标电量预测模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述自变量数据矩阵、各个经济参数的方差和标准差，得到目标矩阵包括：

将所述自变量数据矩阵按照如下公式进行标准化处理，得到标准数据矩阵；

其中，y_ij为标准数据矩阵内的因子，为各个经济参数的平均值，s_j为各个经济参数的方差，i＝1,2，……，n；j＝1,2，……，p；n为样本数量，p为经济参数的数量；

根据所述标准数据矩阵，按照如下公式，得到目标矩阵；

其中，r_ij为目标矩阵的因子，n为样本数量，j＝1,2，……，p；p为经济参数的数量；为各个经济参数的平均值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标矩阵对应的正特征值和特征向量，确定第一目标经济参数包括：

根据所述正特征值，得到各成分的贡献率；

其中，ρi为各成分的贡献率，j＝1,2，……，p；p为经济参数的数量；λi为正特征值；

将正特征值由大到小依次带入如下公式进行计算，直至得到的累积贡献率值大于预设值，并提取带入的正特征值对应的成分，得到主成分；

其中，λ₁＞λ₂＞...＞λ_p，p为经济参数的数量；λj为正特征值；

选取主成分中贡献率最大的成分；

根据所述特征向量和所述贡献率最大的成分，确定第一目标经济参数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一目标经济参数进行筛选，得到第二目标经济参数包括：

根据所述第一目标经济参数及对应的电量，计算得到经济参数对应的皮尔逊相关系数；

利用皮尔逊相关系数，筛选得到第二经济参数。