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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司营销服务中心

摘要：本申请公开了一种基于业扩数据的预测方法、设备及存储介质，通过将用电数据和业扩数据根据历史数据、时间因素和天气因素进行分解，然后消除时间因素和天气因素等因素的影响后，建立根据业扩数据进行用电量预测的第一预测模型，并通过历史数据对第一预测模型的系数进行优化，根据第一直接预测模型的最终预测模型对未来的用电量进行预测。解决了传统预测方法受业扩数据影响产生的误差较大，人工神经网络等智能预测方法对数据的依赖性较强，对于数据受限的预测准确度较低，难以使用智能预测方法的问题。

主权项：1.一种基于业扩数据的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一目标在至少一个历史周期内的用电数据y和业扩数据x，所述业扩数据包括第一目标新增接电容量、销户接电容量、暂停恢复接电容量、暂停接电容量、增容接电容量和减容接电容量数据中的至少一项；基于气候因素和月份因素，根据预构建的第一分解模型对所述用电数据y和所述业扩数据x进行分解，所述第一分解模型包括公式： ； ；其中，为第一目标于时间t对应月份的用电数据，为时间t对应月份的天数，表示时间t对应月份的日平均用电量； 为第一目标于时间t对应月份的业扩数据，为时间t对应月份的天数，表示时间t对应月份的日平均业扩数据； 和为分解系数； 和对应为线性趋势项；而为月份因素项对应的虚拟变量，； 为气候因素项，分别对应气象条件指数等级I级、II级、III级，为时间t时的用电需求气象条件符合预设的气象条件指数等级I级、II级、III级的频率； 和为残差项；根据所述第一分解模型和所述用电数据及所述业扩数据，获得所述分解系数的估计值和；根据所述分解系数的估计值和所述用电数据及所述业扩数据，获得调整后用电数据序列和调整后的业扩数据序列，所述调整后用电数据序列和调整后的业扩数据序列是去除线性趋势因素、气候因素和月份因素影响后的所述用电数据及所述业扩数据的时间序列数据；采用线性回归模型构建超前h个周期的第一直接预测模型，h＞0，用于预测h个周期后的用电数据序列，所述第一直接预测模型包括公式： ；其中和为回归系数，为滞后期数，为滞后期数的权重，为滞后期的业扩数据序列，为随机误差项；使用调整后用电数据序列和调整后的业扩数据序列来计算不同的组合的情况下的和，并验证第一直接预测模型的预测效果，选择预测效果满足预设目标的组合及和作为所述第一直接预测模型的最终预测模型的系数；根据所述第一直接预测模型的最终预测模型，获得h个周期后的用电数据序列。

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