[发明专利]一种中长期负荷预测方法

权利要求书

1.一种中长期负荷预测方法，其特征在于，包括：

利用协整检验确定与电力负荷存在长期均衡关系的经济因素；

采用格兰杰因果检验方法，确定电力负荷与经济相关因素之间的因果关系，并筛选出与电力负荷存在强相关的经济因素，即相关经济因素；

将相关经济因素数据以及历史负荷数据进行归一化处理后输入至LSTM模型中进行中长期负荷值的预测。

2.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法，其特征在于，所述经济因素包括地区生产总值、固定投资总额、社会消费品零售总额、居民消费价格指数、工业增、值增长速度、劳动力以及人口。

3.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法，其特征在于，利用协整检验确定与电力负荷存在长期均衡关系的经济因素，包括：

对经济因素的时间序列进行平稳性检验和协整关系检验，确定与电力负荷存在长期均衡关系的经济因素。

4.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法，其特征在于，采用格兰杰因果检验方法，确定电力负荷与经济相关因素之间的因果关系，并筛选出与电力负荷存在强相关的经济因素，即相关经济因素，包括，

将经济因素的时间序列Xi与历史负荷数据Yi进行格兰杰因果检验，建立如下两个向量自回归模型：

其中，α_j、a_j和b_j为模型的系数，m为模型的阶数，t为时刻，j为常量，ε_Y和ε_Y|X为模型的残差；

利用向量自回归模型的预测结果，并通过比较向量自回归模型残差的方差大小，判断X→Y是否存在格兰杰因果关系，筛选出与电力负荷有着强相关性的经济因素，即相关经济因素。

5.根据权利要求4所述的中长期负荷预测方法，其特征在于，利用向量自回归模型的预测结果，并通过比较向量自回归模型残差的方差大小，判断X→Y是否存在格兰杰因果关系，包括，

格兰杰因果指数GCI的计算公式为：

如果满足var(ε_Y|X)＜var(ε_Y)，即GCI_X→Y＞0，则判定Y→X存在统计意义下的格兰杰因果关系。

6.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法，其特征在于，LSTM模型包括：

LSTM的隐含层中含有输入门i_t、输出门o_t、遗忘门f_t以及细胞状态c_i，其中，

f_t＝σ(W_fx_t+U_fh_t-1+b_f)

i_t＝σ(W_ix_t+U_ih_t-1+b_i)

o_t＝σ(W_ox_t+U_oh_t-1+b_o)

式中：W为隐藏单元的输入权重矩阵；U为输出权重矩阵；b为偏置向量；下标f，i，o代表遗忘门、输入门、输出门；表示逐点求积运算；σ(·)为激活函数；

设有如下2个激活函数：

输出层：用于得到最终输出结果。

7.根据权利要求1所述的中长期负荷预测方法，其特征在于，所述中长期负荷预测方法还包括对中长期负荷值的预测结果进行评估，包括，

将均方根误差RMSE以及平均绝对百分比误差MAPE作为评价指标，计算公式具体为：

其中，y_i代表实际值，代表预测值，n代表预测样本数，

RMSE和MAPE值越接近于零，则判定中长期负荷值的预测结果越接近真实负荷值。