(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111480185.7 (22)申请日 2021.12.0 6 (71)申请人 国网湖北省电力有限公司经济技 术 研究院 地址 430077 湖北省武汉市武昌区水果湖 街徐东路47号 申请人 国网湖北省电力有限公司 　 湖北安源安全环保科技有限公司 (72)发明人 颜炯　周明　卢生炜　武强　 赵红生　崔益伟　吉增宝　苏宏伟　 付万璋　王思聪　刘君瑶　 (74)专利代理 机构 武汉市首臻知识产权代理有 限公司 42 229 代理人 章辉(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 17/18(2006.01) H02J 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法 (57)摘要 一种基于 皮尔森系数的最大负荷预测方法， 包括以下步骤： S1、 建立年最大负荷影响 因子库， 刻画库中各影响因子的年变化曲线； S2、 对各影 响因子的年变化曲线进行关于年负荷曲线的基 于皮尔森系数的相关度分析， 得到各影 响因子的 相关度； S3、 根据相关度筛选 出有效影响 因子， 并 根据相关度大小计算各有效影响因子的权重； S4、 以各有效影响因子每年的数值作为变量， 以 年最大负荷每年的数值作为因变量， 进行基于三 次埃尔米特插值的多项式拟合， 得到各有效影 响 因子的拟合函数； S5、 结合权重与各个有效影响 因子的拟合函数， 构建最大负荷预测函数， 对预 测年最大负荷进行计算。 本设计不仅预测准确度 高， 而且预测效率高。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 113962492 A 2022.01.21 CN 113962492 A 1.一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： S1、 建立年最大负荷影响因子库， 刻画库中各影响因子的年变化曲线； S2、 对各影响因子的年变化曲线进行关于年负荷曲线的基于皮尔森系数的相关度分 析， 得到各影响因子的相关度； S3、 根据相关度筛 选出有效影响因子， 并根据相关度大小计算各有效影响因子的权 重； S4、 以各有效影响因子每年的数值作为变量， 以年最大负荷每年的数值作为因变量， 进 行基于三次埃尔米特插值的多 项式拟合， 得到各有效影响因子的拟合 函数； S5、 结合权重与各个有效影响因子的拟合函数， 构建最大负荷预测函数， 对预测年最大 负荷进行计算。 2.根据权利要求1所述的一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特 征在于： 步骤S1中， 年最大负荷影响因子库包括14个影响因子A＝(a1、 a2、 ...、 a14)， 其中， A为影 响因子集， ai为第i个影响因子； 年变化曲线的集合为L＝[L1、 L2、 ...、 L14]， 其中， 每个影响因子an对应的10年中每个年 份的变化曲线为 Ln＝[Ln1， Ln2， ...， Ln10]。 3.根据权利要求2所述的一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特征在于： 步骤 S2具体包括以下步骤： 记Ln＝(Ln1， Ln2， ...， Ln10)， 其中， Lni为影响因子an距作出预测年份为i年时的值； 设定年 最大负荷曲线为P＝(P1， P2， ...， P10)， 其中， Pi为年最大负荷距作出预测年份i年的值； 两者 进行基于皮尔森系数的相关度分析， 得到相应相关度hn， 即f(Ln， P)， 根据下式求取： 其中， E(Ln×P)为Ln与P对应年份值的积的和的均值， 如下式所示： 其中， E(Ln)×E(P)为Ln与P对应年份值的积的和的均值， 如下式所示： 其中， 和E(P2)为各自不同年份值的平方和， E2(Ln)和E2(P)为各自不同年份值和 的平方， 如下式所示： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113962492 A 24.根据权利要求3所述的一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特征在于： 步骤 S3中， 根据相关度筛 选出有效影响因子具体包括如下步骤： 当|hn|＞0.4时， 表明Ln与P呈强相关性， 则将对应影响因子an视作有效影响因子bm， 即令 bm＝an。 5.根据权利要求4所述的一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特征在于： 步骤 S3中， 有效影响因子 权重的计算包括以下步骤： 设定H为相关度之和， 初始相关度之和为0； H＝H+hn 设定有效影响因子相关度集Y＝[y1， y2， ...， ym]， 其中， yi为第i个有效影响因子相关度， 令ym＝hn， 则有效影响因子bm的权重nm如下所示： 6.根据权利要求5所述的一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特征在于： 步骤 S4具体包括以下步骤： 以筛选出来的m个有效影响因子(b1， b2，…， bm)作为对象， 将 有效影响因子bm近10年的数 据值(Lm1， Lm2，…， Lm10)作为横坐 标， 以近10年每年年最大负荷的负荷值(P1， P2， ...， P10)作为 纵坐标， 再加入有效影 响因子bm近5年远景规划第5年的数据值Lm11和负荷值P11作为参考， 通 过三次埃尔米特插值法对每个有效影响因子的11个数据点进行曲线拟合， 得到F1(x)、 F2 (x)、 ...、 Fm(x)。 7.根据权利要求6所述的一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特征在于： 步骤 S5中， 结合每个有效影响因子的权重以及每个有效影响因子对应的拟合函数， 构建最大负 荷预测函数， 如下式所示： F(x)＝n1×F1(x)+n2×F2(x)+...+nm×Fm(x)。 8.根据权利要求7所述的一种基于皮尔森系数的最大负荷预测方法， 其特征在于： 步骤 S5中， 对预测年 最大负荷进行估算的具体过程 为： 先选定近5年内的某一年为预测年份， 再代入有效影响因子在选定年份的规划量或预 测量， 求得对应拟合函数值， 然后代入最大负荷预测函数， 求得最终预测年份的最大负荷 值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113962492 A 3