CN111612276A - 电力负荷特性指标预测方法及装置 - Google Patents

电力负荷特性指标预测方法及装置 Download PDF

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CN111612276A CN202010472968.XA CN202010472968A CN111612276A CN 111612276 A CN111612276 A CN 111612276A CN 202010472968 A CN202010472968 A CN 202010472968A CN 111612276 A CN111612276 A CN 111612276A
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王志敏
刘民伟
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Abstract

本申请提供的一种电力负荷特性指标预测方法及装置，该方法中，获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，检验所述面板模型，根据检验结果确定所述三种模型中最优模型，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数，获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值，根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。将规模效应和结构效应通过面板数据模型与电力负荷特性指标建立定量关系，采用分位数回归确定面板数据模型系数，得到电力负荷特性指标在不同分位数下的预测值，清晰的反映电力负荷特性指标随规模效应和结构效应调整的变化情况。

Description

电力负荷特性指标预测方法及装置
技术领域
本申请涉及电力系统规划领域，尤其涉及一种电力负荷特性指标预测方法及装置。
背景技术
电力系统运行总的目标是在安全、可靠、经济的前提下，为各类用户不间断地提供优质电能，满足各类电力负荷的要求。各类用户构成各式各样的电力负荷，各种电力负荷又呈现不同的大小和特性，并且电能的生产和消费同时进行，不能储存，所以准确地预测电力负荷是制定电力规划的重要基础性工作，也是保持国民经济健康可持续发展的需要。准确地预测电力负荷需要对负荷特性进行分析。负荷特性分析主要分析负荷率和峰谷差率，负荷率和峰谷差率称为负荷特性指标，影响负荷特性指标的因素主要分为两种，一种是规模效应，另一种是结构效应。规模效应主要为GDP，结构效应主要为第二产业和第三产业的占比。
目前，电力负荷预测多采用基于时间序列的统计分析回归模型的负荷预测方法，即时间序列模型法。时间序列模型法是根据历史时间序列的规律进行外推，适合进行近期预测，如果加于人工干预，采用递推式预测，也可以进行中远期预测。时间序列模型法是一种依据电力负荷历史统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以推断未来电力负荷数值的方法。按照处理方法不同，时间序列模型法分为确定时间序列分析法和随机时间序列分析法。常用的确定时间序列分析法有指数平滑法和Census-H分解法。常用的随机时间序列分析法有Box-Jenkins法、状态空间法、Markov法等。
然而，时间序列模型法有个基本假设，即负荷过去的变化规律会持续到将来，所以当研究对象在所选时间序列内有特殊变化段，无适应性规律可言时该预测方法不成立。如我国电力工业发展历程中的“十五”时期不同于以往发展规律，其中GDP、第二产业和第三产业的占比发生巨大变化，所以GDP、第二产业和第三产业的占比纳入历史数据，用时间序列模型法对未来电力负荷变化进行预测会降低预测的准确性。
发明内容
本申请提供一种电力负荷特性指标预测方法及装置，以解决GDP、第二产业和第三产业的占比的变化，影响电力负荷特性指标预测的问题。
在本申请的第一方面，公开了一种电力负荷特性指标预测方法，包括：
获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列；
建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，所述面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型；
确定所述三种模型中最优模型；
计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数；
获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值；
根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。
可选的，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，包括：
根据以下公式，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型：
yit＝xitβi+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，εit为随机误差项。
可选的，确定所述三种模型中最优模型包括：
判断个体对所述面板数据模型是否具有影响，提出假设H1：
H1：α1＝α2＝…＝αN；β1＝β2＝…＝βN；
若个体对所述面板数据模型具有影响，提出假设H2：
H2：β1＝β2＝…＝βN；
根据以下公式，检验假设H1：
Figure BDA0002514931210000021
其中，F1为算假设H1的F统计量的值，S1为混合模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
给定显著性水平下F统计量的临界值为FP，判断F1是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H1，确定所述面板数据模型为混合模型；
如果不是，则拒绝假设H1，根据以下公式，检验假设H2：
Figure BDA0002514931210000022
其中，F2为算假设H2的F统计量的值，S2为变截距模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
判断F2是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H2，确定所述面板数据模型为变截距模型；
如果不是，则拒绝假设H2，确定所述面板数据模型为变系数模型。
可选的，在确定所述面板数据模型为变截距模型之后，还包括：
采用Hausman检验，检验原假设G0与备择假设G1：
G0：个体效应与解释变量不相关；
G1：个体效应与解释变量相关；
若接受原假设G0，所述变截距模型为随机效应模型；
若拒绝原假设G0，所述变截距模型则为固定效应模型。
可选的，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数，包括：
根据以下公式，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数：
Figure BDA0002514931210000031
其中，
Figure BDA0002514931210000032
为βi的估计值，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，τ为分位数，其中0<τ<1，ρτ为分位数损失函数，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量。
在本申请的第二方面，公开了一种电力负荷特性指标预测装置，包括：
第一获取模块，用于获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列；
模型建立模块，用于建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，所述面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型；
模型确定模块，用于确定所述三种模型中最优模型；
第一计算模块，用于计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数；
第二获取模块，用于获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值；
第二计算模块，用于根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。
可选的，所述模型建立模块包括：
模型建立单元，用于根据以下公式，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型：
yit＝xitβi+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，εit为随机误差项。
可选的，所述模型确定模块包括：
第一判断单元，用于判断个体对所述面板数据模型是否具有影响，提出假设H1：
H1：α1＝α2＝…＝αN；β1＝β2＝…＝βN；
若个体对所述面板数据模型具有影响，提出假设H2：
H2：β1＝β2＝…＝βN；
第一检验单元，用于根据以下公式，检验假设H1：
Figure BDA0002514931210000033
其中，F1为算假设H1的F统计量的值，S1为混合模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
第二判断单元，用于给定显著性水平下F统计量的临界值为FP，判断F1是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H1，确定所述面板数据模型为混合模型；
如果不是，则拒绝假设H1，检验假设H2；
第二检验单元，用于根据以下公式，检验假设H2：
Figure BDA0002514931210000041
其中，F2为算假设H2的F统计量的值，S2为变截距模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
第三判断单元，用于判断F2是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H2，确定所述面板数据模型为变截距模型；
如果不是，则拒绝假设H2，确定所述面板数据模型为变系数模型。
可选的，所述模型确定模块还包括：
第三检验单元，用于采用Hausman检验，检验原假设G0与备择假设G1：
G0：个体效应与解释变量不相关；
G1：个体效应与解释变量相关；
若接受原假设G0，所述变截距模型为随机效应模型；
若拒绝原假设G0，所述变截距模型则为固定效应模型。
可选的，所述第一计算模块包括：
第一计算单元，用于根据以下公式，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数：
Figure BDA0002514931210000042
其中，
Figure BDA0002514931210000043
为βi的估计值，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，τ为分位数，其中0<τ<1，ρτ为分位数损失函数，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量。
本申请提供的一种电力负荷特性指标预测方法及装置，该方法中，获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，其中，面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型，检验所述面板模型，根据检验结果确定所述三种模型中最优模型，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数，获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值，根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。将规模效应和结构效应通过面板数据模型与电力负荷特性指标建立定量关系，采用分位数回归确定面板数据模型系数，得到电力负荷特性指标在不同分位数下的预测值，清晰的反映电力负荷特性指标随规模效应和结构效应调整的变化情况。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种电力负荷特性指标预测方法的工作流程示意图；
图2为本申请实施例公开的一种电力负荷特性指标预测方法中面板数据模型类型选择流程图；
图3为本申请实施例公开的一种电力负荷特性指标预测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请提供了一种电力负荷特性指标预测方法，参见图1所示的工作流程示意图，所述方法包括：
步骤S101,获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列。
本步骤中，通过引入索罗模型得到历史规模效应和结构效应，具体为：
Y＝Aγ·F(Sc)·G(St)；
其中，Y为电力负荷指标，A为技术进步效应向量，Sc为规模效应向量，包含m个规模影响因素，记作Sc＝[Sc1，Sc2...Scm]；St为结构效应向量，包含n个规模影响因素，记作St＝[St1，St2...Stn]；γ表示模型系数。
因为技术进步效应没有统一认可的指标以及数据收集的局限性，所以假定技术进步效应对电力负荷特性指标的影响程度远小于规模效应及结构效应。
步骤S102，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，所述面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型。
面板数据数据模型截距向量α和参数向量β的不同表现形式，具体表示为：
混合模型：
yit＝xitβ+α+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为解释变量向量，i为研究对象，t为时间点，α为截距向量，β为参数向量，εit为随机误差项。
变系数模型：
yit＝xitβi+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为解释变量向量，i为研究对象，t为时间点，αi为截距向量，βi为参数向量，εit为随机误差项。
变截距模型：
yit＝xitβ+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为解释变量向量，i为研究对象，t为时间点，αi为截距向量，β为参数向量，εit为随机误差项。
步骤S103，确定所述三种模型中最优模型。
步骤S104，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数。
步骤S105，获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值。
步骤S106，根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。
采用分位数回归技术对面板数据模型进行求解，求得α和β的值，再采用索罗模型求得规模效应和结构效应向量，即xit的值，具体过程此处不再赘述。εit在误差允许范围内，任意取值，将上述α、β、εit代入面板数据模型中，当得到xit的值后，即可求出电力负荷特性指标预测值yit。
本申请提供的一种电力负荷特性指标预测方法及装置，该方法中，获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，其中，面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型，检验所述面板模型，根据检验结果确定所述三种模型中最优模型，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数，获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值，根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。将规模效应和结构效应通过面板数据模型与电力负荷特性指标建立定量关系，采用分位数回归确定面板数据模型系数，得到电力负荷特性指标在不同分位数下的预测值，清晰的反映电力负荷特性指标随规模效应和结构效应调整的变化情况。
建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，包括：
根据以下公式，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型：
yit＝xitβi+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，εit为随机误差项。
参见图2面板数据模型类型选择流程图，确定所述三种模型中最优模型包括：
判断个体对所述面板数据模型是否具有影响，提出假设H1：
H1：α1＝α2＝…＝αN；β1＝β2＝…＝βN；
若个体对所述面板数据模型具有影响，提出假设H2：
H2：β1＝β2＝…＝βN；
根据以下公式，检验假设H1：
Figure BDA0002514931210000071
其中，F1为算假设H1的F统计量的值，S1为混合模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数。
给定显著性水平下F统计量的临界值为FP，判断F1是否小于临界值FP。
如果是，则接受假设H1，确定所述面板数据模型为混合模型。
如果不是，则拒绝假设H1，根据以下公式，检验假设H2：
Figure BDA0002514931210000072
其中，F2为算假设H2的F统计量的值，S2为变截距模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数。
判断F2是否小于临界值FP。
如果是，则接受假设H2，确定所述面板数据模型为变截距模型。
如果不是，则拒绝假设H2，确定所述面板数据模型为变系数模型。
在确定所述面板数据模型为变截距模型之后，还包括：
采用Hausman检验，检验原假设G0与备择假设G1：
G0：个体效应与解释变量不相关。
G1：个体效应与解释变量相关。
若接受原假设G0，所述变截距模型为随机效应模型。
若拒绝原假设G0，所述变截距模型则为固定效应模型。
计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数，包括：
根据以下公式，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数：
Figure BDA0002514931210000073
其中，
Figure BDA0002514931210000074
为βi的估计值，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，τ为分位数，其中0<τ<1，ρτ为分位数损失函数，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量。
上述内容对本申请的方法实施例进行了介绍，下面通过装置实施例对一种电力负荷特性指标预测装置进行描述。对于装置实施例中未披露的细节，请参见本申请方法实施例。
本申请第二实施例公开了一种电力负荷特性指标预测装置，参见图3所示结构示意图，所述电力负荷特性指标预测装置包括：
第一获取模块10，用于获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列。
模型建立模块20，用于建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，所述面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型。
模型确定模块30，用于确定所述三种模型中最优模型。
第一计算模块40，用于计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数。
第二获取模块50，用于获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值。
第二计算模块60，用于根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。
所述模型建立模块包括：
模型建立单元，用于根据以下公式，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型：
yit＝xitβi+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，εit为随机误差项。
所述模型确定模块包括：
第一判断单元，用于判断个体对所述面板数据模型是否具有影响，提出假设H1：
H1：α1＝α2＝…＝αN；β1＝β2＝…＝βN；
若个体对所述面板数据模型具有影响，提出假设H2：
H2：β1＝β2＝…＝βN；
第一检验单元，用于根据以下公式，检验假设H1：
Figure BDA0002514931210000081
其中，F1为算假设H1的F统计量的值，S1为混合模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数。
第二判断单元，用于给定显著性水平下F统计量的临界值为FP，判断F1是否小于临界值FP。
如果是，则接受假设H1，确定所述面板数据模型为混合模型。
如果不是，则拒绝假设H1，检验假设H2。
第二检验单元，用于根据以下公式，检验假设H2。
Figure BDA0002514931210000091
其中，F2为算假设H2的F统计量的值，S2为变截距模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数。
第三判断单元，用于判断F2是否小于临界值FP。
如果是，则接受假设H2，确定所述面板数据模型为变截距模型。
如果不是，则拒绝假设H2，确定所述面板数据模型为变系数模型。
所述模型确定模块还包括：
第三检验单元，用于采用Hausman检验，检验原假设G0与备择假设G1：
G0：个体效应与解释变量不相关。
G1：个体效应与解释变量相关。
若接受原假设G0，所述变截距模型为随机效应模型。
若拒绝原假设G0，所述变截距模型则为固定效应模型。
所述第一计算模块包括：
第一计算单元，用于根据以下公式，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数：
Figure BDA0002514931210000092
其中，
Figure BDA0002514931210000093
为βi的估计值，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，τ为分位数，其中0<τ<1，ρτ为分位数损失函数，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量。
以上结合具体实施方式和范例性实例对本申请进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本申请的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本申请精神和范围的情况下，可以对本申请技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本申请的范围内。本申请的保护范围以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种电力负荷特性指标预测方法，其特征在于，包括：
获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列；
建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，所述面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型；
确定所述三种模型中最优模型；
计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数；
获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值；
根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。
2.根据权利要求1所述的电力负荷特性指标预测方法，其特征在于，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，包括：
根据以下公式，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型：
yit＝xitβi+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，εit为随机误差项。
3.根据权利要求1所述的电力负荷特性指标预测方法，其特征在于，确定所述三种模型中最优模型包括：
判断个体对所述面板数据模型是否具有影响，提出假设H1：
H1：α1＝α2＝…＝αN；β1＝β2＝…＝βN；
若个体对所述面板数据模型具有影响，提出假设H2：
H2：β1＝β2＝…＝βN；
根据以下公式，检验假设H1：
Figure FDA0002514931200000011
其中，F1为算假设H1的F统计量的值，S1为混合模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
给定显著性水平下F统计量的临界值为FP，判断F1是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H1，确定所述面板数据模型为混合模型；
如果不是，则拒绝假设H1，根据以下公式，检验假设H2：
Figure FDA0002514931200000012
其中，F2为算假设H2的F统计量的值，S2为变截距模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
判断F2是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H2，确定所述面板数据模型为变截距模型；
如果不是，则拒绝假设H2，确定所述面板数据模型为变系数模型。
4.根据权利要求3所述的电力负荷特性指标预测方法，其特征在于，在确定所述面板数据模型为变截距模型之后，还包括：
采用Hausman检验，检验原假设G0与备择假设G1：
G0：个体效应与解释变量不相关；
G1：个体效应与解释变量相关；
若接受原假设G0，所述变截距模型为随机效应模型；
若拒绝原假设G0，所述变截距模型则为固定效应模型。
5.根据权利要求1所述的电力负荷特性指标预测方法，其特征在于，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数，包括：
根据以下公式，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数：
Figure FDA0002514931200000021
其中，
Figure FDA0002514931200000022
为βi的估计值，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，τ为分位数，其中0<τ<1，ρτ为分位数损失函数，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量。
6.一种电力负荷特性指标预测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取历史规模效应和历史结构效应的表征序列；
模型建立模块，用于建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型，所述面板数据模型包括变系数模型、变截距模型以及混合模型三种模型；
模型确定模块，用于确定所述三种模型中最优模型；
第一计算模块，用于计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数；
第二获取模块，用于获取目标地区未来规模效应和未来结构效应的预测值；
第二计算模块，用于根据规模效应和未来结构效应的预测值，计算目标地区未来负荷特性指标。
7.根据权利要求6所述的电力负荷特性指标预测装置，其特征在于，所述模型建立模块包括：
模型建立单元，用于根据以下公式，建立电力负荷负荷特性指标预测的面板数据模型：
yit＝xitβi+αi+εit；
其中，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，εit为随机误差项。
8.根据权利要求6所述的电力负荷特性指标预测装置，其特征在于，所述模型确定模块包括：
第一判断单元，用于判断个体对所述面板数据模型是否具有影响，提出假设H1：
H1：α1＝α2＝…＝αN；β1＝β2＝…＝βN；
若个体对所述面板数据模型具有影响，提出假设H2：
H2：β1＝β2＝…＝βN；
第一检验单元，用于根据以下公式，检验假设H1：
Figure FDA0002514931200000031
其中，F1为算假设H1的F统计量的值，S1为混合模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
第二判断单元，用于给定显著性水平下F统计量的临界值为FP，判断F1是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H1，确定所述面板数据模型为混合模型；
如果不是，则拒绝假设H1，检验假设H2；
第二检验单元，用于根据以下公式，检验假设H2：
Figure FDA0002514931200000032
其中，F2为算假设H2的F统计量的值，S2为变截距模型的残差平方和，S3为变系数模型的残差平方和，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，k为解释变量的个数；
第三判断单元，用于判断F2是否小于临界值FP；
如果是，则接受假设H2，确定所述面板数据模型为变截距模型；
如果不是，则拒绝假设H2，确定所述面板数据模型为变系数模型。
9.根据权利要求8所述的电力负荷特性指标预测装置，其特征在于，所述模型确定模块还包括：
第三检验单元，用于采用Hausman检验，检验原假设G0与备择假设G1：
G0：个体效应与解释变量不相关；
G1：个体效应与解释变量相关；
若接受原假设G0，所述变截距模型为随机效应模型；
若拒绝原假设G0，所述变截距模型则为固定效应模型。
10.根据权利要求6所述的电力负荷特性指标预测装置，其特征在于，所述第一计算模块包括：
第一计算单元，用于根据以下公式，计算所述最优模型中所述规模效应和结构效应向量的系数：
Figure FDA0002514931200000041
其中，
Figure FDA0002514931200000042
为βi的估计值，αi为不同负荷样本随机效应向量，βi为规模效应和结构效应向量的系数，N为不同地区的负荷样本个体个数，T为时间序列长度，i为不同地区的负荷样本个体，t为时间点，τ为分位数，其中0<τ<1，ρτ为分位数损失函数，yit为电力负荷特性指标预测值，xit为规模效应和结构效应向量。
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