基于台区日用电量的预测值的定值修正方法

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1.基于台区日用电量的预测值的定值修正方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据基于周几系数修正的线性回归模型，得到预测日的预测用电量；S2、判断得到特殊日期的用电量定值；S3、将特殊日期的用电量定值替代S1中计算得到的该特殊日期的预测用电量；S1具体包括如下步骤：S11、从历史日中由“近向远”寻找标准周；S12、根据标准周的7天日用电量获取周几比例系数K，即：K＝[1, D2/D1, D3/D1, D4/D1, D5/D1, D6/D1, D7/D1] (1)其中，D1为标准周周一的台区用电量，D2为标准周周二的台区用电量，D3为标准周周三的台区用电量，D4为标准周周四的台区用电量，D5为标准周周五的台区用电量，D6为标准周周六的台区用电量，D7为标准周周日的台区用电量；S13、将台区历史日实际用电量D根据周几比例系数修正获取历史日实际用电量修正值D’，即：iiD'＝D/K(i) i＝1, 2, ..., 7 (2)；iiS14、根据历史日实际用电量修正值D’、日用电量的影响因子的数目n，建立关于所述影响因子的n元线性回归模型，即：iD'＝a*T+a*Tmax+a*Tmin+a*RH+a*V+b (3)12345其中各变量分别为：平均气温T、最高气温Tmax、最低气温Tmin、湿度RH、风速V；S15、通过气象数据库查询得到靠近预测日的平均气温T、最高气温Tmax、最低气温Tmin、湿度RH、风速V的历史气象数据，其中i-1代表预测日前一天，依次类推；S16、将靠近预测日的S15所得的历史气象数据代入公式(3)，即：S17、对线性回归方程(4)采用最小二乘法公式拟合，计算出线性回归方程(4)中的各常数，即a、a、a、a、a、b；12345S18、将a、a、a、a、a、b以及预测日的影响因子代入n元线性回归模型(3)，可以得到预测日的修正用电量其中i代表预测日，i+1代表预测日后一天，依次类推；即：12345S19、将预测日的修正日用电量进行周几比例系数修正，根据周几对应的修正日用电量分别乘以对应的周几比例系数，获取预测用电量，即：所述S11中标准周的寻找条件为：(1)该周的7天都处在人体比较舒适的区间，即Tmax＜28&&Tmin≥5，i＝1～7；(2)该周的7天再加上该周之前2天、之后2天，总共11天都是非节日。ii