CN112837178A - 一种电力客户用电数据的分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种电力客户用电数据的分析方法，包括以下步骤：(1)采集数据并清洗和转换；(2)获得月用电量与相关变量的多元线性回归方程；(3)采用灰色预测法对相关变量预测；(4)将相关变量的预测结果作为多元线性回归方程的输入获得月用电量。本发明实现灰色预测模型与多元线性回归方程的有机结合，获得较高精度的预测结果，为各网电力发展规划提供可靠的基础数据支撑。

Description

一种电力客户用电数据的分析方法
技术领域
本发明涉及一种数据的分析方法，尤其涉及一种电力客户用电数据的分析方法。
背景技术
现行用电量的预测方法有灰色预测法、时间序列分析预测法、线性回归分析预测法、偏最小二乘回归预测法和神经网络预测法等。时间序列分析法对于中短期预测效果比较好，但是影响预测对象变化的因素较易发生突变，其结果会出现严重偏差。偏最小二乘回归是一种新的多元统计数据分析方法，是多元线性回归、典型相关分析和主成分分析的有机结合，模型精度和实用性都很高，但是偏最小二乘回归计算复杂，限制了其应用。神经网络方法预测结果较好，但是由于人工神经网络结构设计困难，训练易陷入瘫痪，常常得不到期望解。
发明内容
发明目的：本发明旨在解决现有技术的上述不足，提供一种电力客户用电数据的分析方法，解决单一预测方法预测偏差大的问题。
技术方案：本发明所述的电力客户用电数据的分析方法，包括以下步骤：
(1)采集数据并清洗和转换；
(2)获得月用电量与相关变量的多元线性回归方程；
(3)采用灰色预测法对相关变量预测；
(4)将相关变量的预测结果作为多元线性回归方程的输入获得月用电量。
步骤(2)中所述相关变量包括用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、异常用电次数、业务办电次数。
步骤(2)包括以下步骤：
(21)获得多元线性回归方程的相关性分析函数；
(22)确定显著性水平α，获得相关变量与月用电量之间的相关系数；
(23)去除相关系数小于阈值的变量，重新获得剩余变量与月用电量之间的相关系数；
(24)对相关变量进行多元回归，获得初步多元回归方程；
(25)模型参数检验。
步骤(21)中的相关性分析函数包括后向选择函数、前向引入函数和多元回归函数。
步骤(25)包括以下步骤：
(251)模型模拟汇总；
(252)编写F检验函数；
(253)采用F检验函数进行F校验；
(254)编写T检验函数；
(255)使用T检验函数进行T校验。
步骤(3)中的灰色预测法为GM(1,1)模型。
有益效果：与现有技术相比，本发明的显著优点为实现灰色预测模型与多元线性回归方程的有机结合，取得较高精度的预测结果，为各网电力发展规划提供可靠的基础数据支撑。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。由图1可知，本发明所述的电力客户用电数据的分析方法，包括以下步骤：
1、采集数据并清洗和转换
提取某省2018年9月至2020年8月共计24个月的月用电量数据、欠费数据、交费数据、异常用电记录、用电容量记录、业务办电数据。
使用SQL脚本对数据按月进行归并得到2018年9月至2020年8月每个月的用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、异常用电次数、业务办电次数、用电量，具体信息如下：
Figure BDA0002896328840000021
2、建立多元线性回归方程，包括以下步骤：
(21)编写多元线性回归相关性分析函数，包括后向选择函数、前向引入函数、多元回归函数。
(22)取显著性水平α＝0.05，把用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、异常用电次数、业务办电次数、用电量数据代入函数，对各影响因素做相关性分析，输出结果如下：
Figure BDA0002896328840000031
通过相关性结果可知用户数据与月用电量相关系数为0.997，欠费金额与月用电量相关系数为0.992，交费金额与月用电量相关系数为0.993，平均用电容量与月用电量相关系数为0.989，异常用电次数与月用电量相关系数为0.221，业务办理次数与月用电量相关系数为0.782。
(23)将相关系数小于阈值的异常用电次数剔除。再次将用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、业务办电次数、月用电量代入相关性分析函数，对各影响因素做相关性分析，输出结果如下：
Figure BDA0002896328840000032
(24)对相关系数小于阈值的业务办电次数剔除后，对变量进行多元回归，得到初步多元回归方程：
月用电量＝1483213.2+6.333*用户数-0.703*欠费金额+1.581*交费金额+218.12*平均用电容量
(25)模型参数检验，具体包括以下步骤：
(251)模型模拟汇总，计算用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量4个自变量与月用电量整体相关系数R为0.997，相应的显著性概率值为0.000，表示在α＝0.05的水平上是显著的。经过调整后的判断系数R2＝0.994，说明有99.4％的影响因素可以由此模型来加以解释，表明所建立的回归模型较好。
(252)编写F检验函数。
(253)使用F检验函数进行F校验，得到以下结果：
Figure BDA0002896328840000041
F＝1327.479，对于给定的显著性水平α＝0.05，根据F检验临界值表可得检验值为3.55，F＝1327.479>3.55，所以检验效果显著。
(254)编写T检验函数。
(255)使用T检验函数进行T校验，得到以下结果：
Figure BDA0002896328840000042
根据上表可得：t1＝6.217，t2＝7.392，t3＝-.4.289，t4＝6.210，t5＝8.131；对于给定的α＝0.05，查t分布表，得到t(n-m-1)＝t(19)＝1.729。因为以上t值绝对值均大于1.729，所以常数项以及X1，X2，X3，X4这4个回归系数的检验结果均显著。
根据以上检验，最终确定电量多元线性回归方程为：
Y＝1483213.2+6.333*X1-0.703*X2+1.581*X3+218.12*X4。
其中：Y为月用电量；X1为用户数；X2为欠费金额；X3为交费金额；X4为平均用电容量。
3、采用灰色预测法对一段时间内的用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、异常用电次数、业务办电次数预测。
(31)选取2018年9月至2020年8月用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、异常用电次数、业务办电次数作为原始数据
(32)使用灰色预测法中的GM(1,1)模型对2021年1月至2022年12月用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量进行预测，预测结果如下：
Figure BDA0002896328840000051
4、将上述输出结果作为多元线性回归预测方程的输入计算月用电量，实现灰色预测模型与多元线性回归方程的有机结合，取得2021年1月至2022年12月的月用电量预测结果如下：
Figure BDA0002896328840000052
通过2018年9月至2020年8月用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、异常用电次数、业务办电次数数据，使用灰度预测与多元线性回归预测方法，对2021年1月至2022年12月的月用电量进行预测分析。

Claims (6)

1.一种电力客户用电数据的分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)采集数据并清洗和转换；
(2)获得月用电量与相关变量的多元线性回归方程；
(3)采用灰色预测法对相关变量预测；
(4)将相关变量的预测结果作为多元线性回归方程的输入获得月用电量。
2.根据权利要求1所述的电力客户用电数据的分析方法，其特征在于：步骤(2)中所述相关变量包括用户数、欠费金额、交费金额、平均用电容量、异常用电次数、业务办电次数。
3.根据权利要求1所述的电力客户用电数据的分析方法，其特征在于：步骤(2)包括以下步骤：
(21)获得多元线性回归方程的相关性分析函数；
(22)确定显著性水平α，获得相关变量与月用电量之间的相关系数；
(23)去除相关系数小于阈值的变量，重新获得剩余变量与月用电量之间的相关系数；
(24)对相关变量多元回归，获得初步多元回归方程；
(25)模型参数检验。
4.根据权利要求3所述的电力客户用电数据的分析方法，其特征在于：步骤(21)中的相关性分析函数包括后向选择函数、前向引入函数和多元回归函数。
5.根据权利要求3所述的电力客户用电数据的分析方法，其特征在于：步骤(25)包括以下步骤：
(251)模型模拟汇总；
(252)编写F检验函数；
(253)采用F检验函数进行F校验；
(254)编写T检验函数；
(255)使用T检验函数进行T校验。
6.根据权利要求1所述的电力客户用电数据的分析方法，其特征在于：步骤(3)中的灰色预测法为GM(1,1)模型。
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