能源需求预测方法、装置及计算机设备与流程

技术特征：
1.一种能源需求预测方法，其特征在于，包括：获取原始自变量数据，根据所述原始自变量数据建立原始自变量矩阵并进行标准化处理，得到标准化矩阵；其中，所述原始自变量数据包括电力行业与经济发展相关的多个类别的指标，所述指标包括工业增加值、产量和价格指数；根据所述标准化矩阵，得到相关系数矩阵并获取所述相关系数矩阵的特征值，根据所述特征值计算相应的特征向量，根据所述特征向量构造自变量矩阵；根据所述特征值确定合成主成分的贡献度，根据所述贡献度对所述自变量矩阵进行筛选，确定预设个数的各主成分，根据所述预设个数的各主成分构建预测矩阵；获取因变量数据，根据所述因变量数据建立因变量矩阵；其中，所述因变量数据包括能源需求历史数据；根据所述预测矩阵和所述因变量矩阵构建能源需求预测模型，所述能源需求预测模型用于计算未来能源需求。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始自变量数据建立原始自变量矩阵并进行标准化处理，得到标准化矩阵，包括：假设某行业第j类指标在历史时段n的实际结果为x
j
＝[x
1j
,x
2j
,
…
,x
nj
]
t
，则历史时段n内该行业的宏观经济的原始自变量矩阵为：对所述原始自变量矩阵进行标准化，得到第i行第j列标准化后的数据x
ij
；其中，表示历史时段内针对该行业的第j项指标的平均值，即var(x
ij
)表示第j类指标的标准差，即3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，获取所述相关系数矩阵的特征值，根据所述特征值计算相应的特征向量，包括：所述相关系数矩阵为：根据所述相关系数矩阵计算得到所述相关系数矩阵的特征值λ1，λ2，
…
,λ
k
；
根据所述特征值采用如下方式计算所述特征值对应的特征向量；a
t
ra＝diag(λ1,λ2,
…
,λ
k
)其中，x
t
为原始自变量矩阵x的倒置矩阵，a＝(a
ij
)
k
×
k
表示特征值对应的规范正交特征向量，a
ij
表示特征向量a中第i列第j行元素。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征向量构造自变量矩阵，包括：根据原始自变量矩阵和特征向量采用如下方式计算自变量矩阵；y＝a
t
x5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征值确定合成主成分的贡献度，根据所述贡献度对所述自变量矩阵进行筛选，确定预设个数的各主成分，根据所述预设个数的各主成分构建预测矩阵，包括：特征值λ1，λ2，
…
,λ
k
表示合成主成分的贡献率，将各主成分的特征向量进行降序排列，若假定前p个特征值的累积值趋近1，其中p＜k，表示上述p个主成分对原始指标集合的信息保留度高，则将其定义为主成分的累计贡献度为并根据预设范围进行取值，以筛选各主成分，得到的k项经济运行指标合成的主成分为：y
′1＝a
11
x1 a
12
x2
…
a
1k
x
k
y
′2＝a
21
x1 a
22
x2
…
a
2k
x
k
…
y
′
p
＝a
p1
x1 a
p2
x2
…
a
pk
x
k
由k项经济运行指标合成的主成分构成预测矩阵y
′
。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对合成后的各个主成分，做协方差计算后得到：主成分y
j
的方差等于其对应的特征值λ
i
，任意两个不同主成分之间的协方差为0，即各个主成分之间不相关。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述能源需求预测模型为多元线性回归分析模型，包括：z＝β0 β1y1′
β2y
′2
…
β
k
y
′
k
其中，假设被解释变量z与多个解释变量y
′
,y
′2,
…
y
′
k
之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，β0，β1，
…
，β
k
是回归系数，解释变量z即能源需求，解释变量y即经济发展规
划、环境政策目标、产业结构等因素经处理所构成的预测矩阵。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设范围为85％至95％。9.一种能源需求预测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取原始自变量数据，根据所述原始自变量数据建立原始自变量矩阵并进行标准化处理，得到标准化矩阵；其中，所述原始自变量数据包括电力行业与经济发展相关的多个类别的指标，所述指标包括工业增加值、产量和价格指数；构造模块，用于根据所述标准化矩阵，得到相关系数矩阵并获取所述相关系数矩阵的特征值，根据所述特征值计算相应的特征向量，根据所述特征向量构造自变量矩阵；确定模块，用于根据所述特征值确定合成主成分的贡献度，根据所述贡献度对所述自变量矩阵进行筛选，确定预设个数的各主成分，根据所述预设个数的各主成分构建预测矩阵；建立模块，用于获取因变量数据，根据所述因变量数据建立因变量矩阵；其中，所述因变量数据包括能源需求历史数据；构建模块，用于根据所述预测矩阵和所述因变量矩阵构建能源需求预测模型。10.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述的能源需求预测方法。

技术总结
本发明涉及一种能源需求预测方法、装置及计算机设备，包括获取原始自变量数据，建立原始自变量矩阵，对原始自变量矩阵进行标准化，求原始自变量矩阵的相关系数矩阵，求相关系数矩阵的特征值和特征值对应的特征向量，根据特征向量构造自变量矩阵，对自变量矩阵进行筛选，得到用于预测因变量的预测矩阵，结合预测矩阵和因变量矩阵得到能源需求预测模型。本发明以主成分分析和多元线性回归分析为基础，提出一种能源需求预测模型，相较于根据历史能源需求变化叙事预测未来能源需求的方法，本申请提供的模型更加符合受实际政策和经济影响的能源需求预测。能源需求预测。能源需求预测。


技术研发人员：王坤 陈沁语 兰州
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
技术研发日：2022.02.28
技术公布日：2022/6/16