本申請(qǐng)涉及售電量數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種售電量預(yù)測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)：

在電力市場(chǎng)營銷工作中，售電量預(yù)測(cè)是一項(xiàng)基本工作，正確的預(yù)測(cè)所需出售的電量，能夠?yàn)殡娏ζ髽I(yè)安排生產(chǎn)任務(wù)(計(jì)劃)提供準(zhǔn)確的依據(jù)。

目前，主要是基于季節(jié)時(shí)間序列即，依據(jù)年度12個(gè)月的售電量變化趨勢(shì)進(jìn)行售電量的預(yù)測(cè)，但該預(yù)測(cè)方法導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N售電量預(yù)測(cè)方法及裝置，以提高預(yù)測(cè)售電量的精度。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，現(xiàn)提出的方案如下：

一種售電量預(yù)測(cè)方法，該方法包括：

獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域；

根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

一種售電量預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：

獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域；

針對(duì)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域，將該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)按照用電行業(yè)進(jìn)行分類，得到各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)；

根據(jù)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

一種售電量預(yù)測(cè)裝置，所述裝置包括：

第一獲取單元，用于獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域；

第一確定單元，用于根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

第一調(diào)用單元，用于針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

第一預(yù)測(cè)單元，用于利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)位置測(cè)區(qū)域進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

一種售電量預(yù)測(cè)裝置，所述裝置包括：

第二獲取單元，用于獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待位置區(qū)域；

分類單元，用于針對(duì)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域，將該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)按照用電行業(yè)進(jìn)行分類，得到各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)；

第二確定單元，用于根據(jù)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

第二調(diào)用單元，用于針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

第二預(yù)測(cè)單元，用于利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

上述技術(shù)方案中，通過上述實(shí)施例，根據(jù)獲取的各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)確定出各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，進(jìn)而根據(jù)確定出的售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法去分析預(yù)測(cè)售電量，可見，該預(yù)測(cè)方法考慮到了歷史售電量數(shù)據(jù)自身存在的特征，進(jìn)而對(duì)于不同的特征采用不同的預(yù)測(cè)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，相當(dāng)于現(xiàn)有技術(shù)中的依據(jù)年度12個(gè)月的售電量變化趨勢(shì)進(jìn)行售電量的預(yù)測(cè)的單一預(yù)測(cè)方式，提高了預(yù)測(cè)的精度。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請(qǐng)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請(qǐng)的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的一種售電量預(yù)測(cè)方法基本流程圖；

圖2為本申請(qǐng)另一實(shí)施例公開的確定各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征的方法基本流程圖；

圖3為本申請(qǐng)另一實(shí)施例公開的售電量預(yù)測(cè)方法基本流程圖；

圖4為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的另一種售電量預(yù)測(cè)方法基本流程圖；

圖5為本申請(qǐng)另實(shí)施例公開的另一種售電量預(yù)測(cè)方法基本流程圖；

圖6為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的一種售電量預(yù)測(cè)裝置基本框圖；

圖7為本申請(qǐng)實(shí)施例公開的另一種售電量預(yù)測(cè)裝置基本框圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請(qǐng)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種售電量預(yù)測(cè)方法，如圖1所示，該方法包括：

s100、根據(jù)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

實(shí)際中，將供電區(qū)域劃分為多個(gè)位置區(qū)域，如以全國作為供電區(qū)域，按省份將其分為34個(gè)位置區(qū)域，在進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)時(shí)，該34個(gè)位置區(qū)域則為待預(yù)測(cè)位置區(qū)域。

具體的，從歷史電力營銷系統(tǒng)的售電量記錄中抽取每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，其中為了后續(xù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確可以抽取海量的售電量數(shù)據(jù)。后續(xù)可以對(duì)這些海量的歷史售電量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后的歷史售電量數(shù)據(jù)包括用戶編號(hào)，用電年月，用電量，用電類型，用電行業(yè)分類等。

其中，可以根據(jù)用電量和用電時(shí)間繪制出歷史售電量曲線，后續(xù)分析歷史售電量數(shù)據(jù)時(shí)可以利用繪制的歷史售電量曲線。

s110、根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

具體的，對(duì)每個(gè)待測(cè)位置區(qū)域的售電量數(shù)據(jù)從時(shí)域方向進(jìn)行分析處理，確定其售電量趨勢(shì)特征，該趨勢(shì)特征包括線性特征或非線性特征，以及周期性特征或非周期性特征。

s120、針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

具體的，預(yù)先設(shè)置有趨勢(shì)特征與預(yù)測(cè)算法的對(duì)應(yīng)關(guān)系，根據(jù)該對(duì)應(yīng)關(guān)系調(diào)用對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法，其中預(yù)測(cè)算法包括有：svm回歸算法、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、稀疏自回歸算法等，這些算法都屬于深度學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)歷史售電量數(shù)據(jù)的分析并找出歷史售電量數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)售電量的預(yù)測(cè)。

s130、利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

通過上述實(shí)施例，根據(jù)獲取的各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)確定出各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，進(jìn)而根據(jù)確定出的售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法去分析預(yù)測(cè)售電量，可見，該預(yù)測(cè)方法考慮到了歷史售電量數(shù)據(jù)自身存在的特征，進(jìn)而對(duì)于不同的特征采用不同的預(yù)測(cè)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，相當(dāng)于現(xiàn)有技術(shù)中的依據(jù)年度12個(gè)月的售電量變化趨勢(shì)進(jìn)行售電量的預(yù)測(cè)的單一預(yù)測(cè)方式，提高了預(yù)測(cè)的精度。

本申請(qǐng)另一實(shí)施例中，根據(jù)所述各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，如圖2所示，包括：

s200、計(jì)算各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的月環(huán)比量；

s210、根據(jù)所述月環(huán)比量確定對(duì)應(yīng)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量是否具有線性特征；

具體的，判斷月環(huán)比量是否相同，例如：2月相較于1月的環(huán)比量為100，3較于2月的環(huán)比量為100,4月較于3月的環(huán)比量為101，以此計(jì)算月環(huán)比量，直至計(jì)算到12月較于11月的環(huán)比量為103，判斷上述11個(gè)月環(huán)比量是否相同，若基本相同，可以確定歷史售電量數(shù)據(jù)具有線性特征，若月環(huán)比量都不相同，則確定歷史售電量數(shù)據(jù)具有非線性。

其中，當(dāng)月環(huán)比量不同時(shí)，通過對(duì)月環(huán)比量差值的計(jì)算，判斷是否能夠采用向量偏移的相關(guān)數(shù)學(xué)方法將歷史售電量曲線擬合為一個(gè)直線，令其具有線性關(guān)系，如果能夠擬合，則確定歷史售電量數(shù)據(jù)是具有線性特征的。

s220、從各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)中確定預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的月用電量極值，并判斷所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的月用電量極值是否在所述歷史售電量數(shù)據(jù)中重復(fù)發(fā)生；

其中，該步驟s220發(fā)生在確定歷史售電量數(shù)據(jù)具有非線性特征后。

s230、根據(jù)判斷結(jié)果確定對(duì)應(yīng)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量是否具有周期性特征。

具體的，以一實(shí)例對(duì)上述兩步進(jìn)行說明，例如貴州省的歷史售電量數(shù)據(jù)中2011年的用電量數(shù)據(jù)，在3-5月的春季，用電量分別為100,105,103，用電量變化量非常小，即用電量較為平穩(wěn)，而在6-8月的夏季，由于較熱用電量激增為190,200,205，而在9-11月的秋季，用電量分別為120,115,108，即用電量較為平穩(wěn)，可近似為與春季相同。而在12月-12年2月的冬季，由于利用電暖氣采暖，用電量激增為185,190,198，上述的售電量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)典型的季節(jié)周期性。

在進(jìn)行周期性特征分析時(shí)，可以從2015年的用電量數(shù)據(jù)中選擇3個(gè)用電量極值，如選擇6-8月的3個(gè)用電量，實(shí)際可以設(shè)定一上下浮動(dòng)范圍如上下浮動(dòng)20，則基于6-8月的用電量上下浮動(dòng)20的用電量都看作與6-8月的用電量相同，進(jìn)而判斷6-8月的3個(gè)用電量是否在本年以及其他年的用電量數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)，基于上述的數(shù)據(jù)可知，6-8月的3個(gè)用電量每個(gè)3個(gè)月發(fā)生一次，如此可以確定歷史售電量數(shù)據(jù)具有周期性。

或者，也可以從2011年的用電量數(shù)據(jù)中選擇6個(gè)用電量極值，如選擇6-8月的3個(gè)用電量，以及12月-12年2月的3個(gè)用電量，進(jìn)而判斷在12年以及其他年份中的相同月份中6個(gè)用電量是否發(fā)生，進(jìn)而確定歷史售電量數(shù)據(jù)是否具有周期性。

通過該實(shí)施例對(duì)歷史售電量數(shù)據(jù)的分析，能夠確定出歷史售電量數(shù)據(jù)的趨勢(shì)特征，其包括：具有線性特征；具有非線性特征、具有非周期性特征；具有非線性特征、具有周期性特征。

優(yōu)選地，當(dāng)確定待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的售電量趨勢(shì)特征后，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法包括：

當(dāng)趨勢(shì)特征包括線性特征時(shí)，調(diào)用svm回歸算法；

當(dāng)趨勢(shì)特征包括非線性特征和非周期性特征時(shí)，調(diào)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；

當(dāng)所述趨勢(shì)特征包括非線性特征和周期性特征時(shí)，調(diào)用稀疏自回歸算法。

在本發(fā)明另一實(shí)施例中提供一種售電量預(yù)測(cè)方法，如圖3所示，該方法包括：

s300、獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域；

s310、根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

s320、根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的所述售電量趨勢(shì)特征，對(duì)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域進(jìn)行聚類得到聚類組，同一個(gè)聚類組內(nèi)，各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的所述售電量趨勢(shì)特征相同，將該趨勢(shì)特征作為聚類組的售電量趨勢(shì)特征；

其中，聚類即為對(duì)具有共同趨勢(shì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，令得到的分組之間數(shù)據(jù)的差別盡可能的大，而分組內(nèi)部的數(shù)據(jù)差別盡可能的小，具體的采用視覺聚類的方法對(duì)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域進(jìn)行聚類。

s330、根據(jù)所述聚類組的售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

s340、利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

上述步驟s300-s310的具體實(shí)施方式分別與步驟s100-s110相同，在此不再贅述。

上述實(shí)施例中，通過確定趨勢(shì)特征對(duì)歷史售電量數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的分類，然后再根據(jù)確定出的趨勢(shì)特征進(jìn)一步的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類即根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的所述售電量趨勢(shì)特征，對(duì)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域進(jìn)行聚類得到聚類組，以實(shí)現(xiàn)對(duì)歷史售電量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類，令具有相同趨勢(shì)特征的數(shù)據(jù)屬于同一聚類組內(nèi)，進(jìn)而再對(duì)該聚類組中的各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的售電量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

本申請(qǐng)另一實(shí)施例中售電量預(yù)測(cè)方法，如圖4所示，還包括：

s400、獲取預(yù)設(shè)的影響售電量的因素的預(yù)測(cè)值和情報(bào)值；

具體的，預(yù)設(shè)的影響售電量的因素包括：月gdp增速或年gdp增速、月放假天數(shù)或年放假天數(shù)、月平均氣溫等。其中，預(yù)測(cè)值可以通過歷史因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到，如根據(jù)歷史gdp增速值預(yù)測(cè)當(dāng)年gdp增速為6.7％；情報(bào)值可以實(shí)時(shí)的從互聯(lián)網(wǎng)中獲取，如獲取到當(dāng)年的gdp增速為6％.

s410、根據(jù)所述預(yù)設(shè)的影響售電量的因素的預(yù)測(cè)值和情報(bào)值對(duì)預(yù)測(cè)得到售電量進(jìn)行調(diào)整。

具體的，可以計(jì)算影響售電量的因素的預(yù)測(cè)值和情報(bào)值的差值，利用f(t、h、e、q)的模型，其中t是溫度的差值，h是節(jié)假日的差值，e是gdp增速的差值，q是預(yù)測(cè)得到的售電量值，計(jì)算得到一個(gè)最終的售電量值。

通過上述實(shí)施例，對(duì)預(yù)測(cè)得到的售電量值結(jié)合天氣情況、假期情況、經(jīng)濟(jì)情況進(jìn)行修正，令得到的預(yù)測(cè)售電量值更為精確。

本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種售電量預(yù)測(cè)方法，如圖5所示，該方法包括：

s500、獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待位置區(qū)域；

具體的，具體的，從歷史電力營銷系統(tǒng)的售電量記錄中抽取每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，其中為了后續(xù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確可以抽取海量的售電量數(shù)據(jù)。后續(xù)可以對(duì)這些海量的歷史售電量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后的歷史售電量數(shù)據(jù)包括用戶編號(hào)，用電年月，用電量，用電類型，用電行業(yè)分類等。

s510、針對(duì)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域，將該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)按照用電行業(yè)進(jìn)行分類，得到各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)；

具體的，根據(jù)用電行業(yè)的分類對(duì)一個(gè)預(yù)測(cè)位置區(qū)域中的歷史售電量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，其中可以按照三大產(chǎn)業(yè)的八大行業(yè)將售電量數(shù)據(jù)分為屬于8個(gè)行業(yè)的售電量數(shù)據(jù)。進(jìn)而可以根據(jù)用電量和用電時(shí)間繪制出該行業(yè)的歷史售電量曲線，下述分析歷史售電量數(shù)據(jù)時(shí)可以利用繪制的歷史售電量曲線。

s520、根據(jù)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

具體的，對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的售電量數(shù)據(jù)從時(shí)域方向進(jìn)行分析處理，確定其售電量趨勢(shì)特征，該趨勢(shì)特征包括線性特征或非線性特征，以及周期性特征或非周期性特征。

s530、針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

具體的，預(yù)測(cè)方法包括有：svm回歸算法、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、稀疏自回歸算法等。

s540、利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

上述的技術(shù)方案中，對(duì)待預(yù)測(cè)區(qū)域中的歷史售電量數(shù)據(jù)進(jìn)行行業(yè)劃分，進(jìn)而針對(duì)各個(gè)行業(yè)進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)，如此得到各個(gè)行業(yè)的預(yù)測(cè)售電量。進(jìn)一步的可以根據(jù)各個(gè)行業(yè)的預(yù)測(cè)售電量得到全行業(yè)的預(yù)測(cè)售電量，即得到了一個(gè)位置區(qū)域的預(yù)測(cè)售電量，進(jìn)而將該全行業(yè)的預(yù)測(cè)售電量與直接計(jì)算得到的一個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的預(yù)測(cè)售電量進(jìn)行綜合，以得到修正預(yù)測(cè)的售電量的結(jié)果。

優(yōu)選地，根據(jù)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征包括：

計(jì)算各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的月環(huán)比量；

根據(jù)所述月環(huán)比量確定對(duì)應(yīng)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量是否具有線性特征；

從各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)中確定預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的月用電量極值，并判斷所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的月用電量極值是否在所述歷史售電量數(shù)據(jù)中周期性發(fā)生；

根據(jù)判斷結(jié)果確定對(duì)應(yīng)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量是否具有周期性特征。

優(yōu)選地，所述根據(jù)該待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法包括：

當(dāng)所述趨勢(shì)特征包括線性特征時(shí)，調(diào)用svm回歸算法；

當(dāng)所述趨勢(shì)特征包括非線性特征和非周期性特征時(shí)，調(diào)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法；

當(dāng)所述趨勢(shì)特征包括非線性特征和周期性特征時(shí)，調(diào)用稀疏自回歸算法。

優(yōu)選地，所述方法還包括：

根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，對(duì)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行聚類得到聚類組，同一個(gè)聚類組內(nèi)，各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征相同，將該趨勢(shì)特征作為聚類組的售電量趨勢(shì)特征；

則針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)區(qū)域進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)為：

根據(jù)所述聚類組的售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)聚類組內(nèi)的各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

以及優(yōu)選地，利用獲取預(yù)設(shè)的影響售電量的因素的預(yù)測(cè)值和情報(bào)值對(duì)預(yù)測(cè)到的行業(yè)售電量進(jìn)行修正。

上述的步驟的具體實(shí)施方式與前文所述的相關(guān)步驟的實(shí)施方式相同，在此不再贅述。

本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種售電量預(yù)測(cè)裝置，如圖6所述，該裝置包括：

第一獲取單元600，用于獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待預(yù)測(cè)位置區(qū)域；

第一確定單元610，用于根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

優(yōu)選地，所述第一確定單元610包括：

第一子確定單元，用于根據(jù)所述月環(huán)比量確定對(duì)應(yīng)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量是否具有線性特征；

第一判斷單元，用于從各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)中確定預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的月用電量極值，并判斷所述預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的月用電量極值是否在所述歷史售電量數(shù)據(jù)中呈周期性發(fā)生；

根據(jù)判斷結(jié)果確定對(duì)應(yīng)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量是否具有周期性特征；

第二子確定單元，用于根據(jù)所述周期性指數(shù)確定對(duì)應(yīng)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量是否具有周期性特征。

第一調(diào)用單元620，用于對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

第一預(yù)測(cè)單元630，用于利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)位置測(cè)區(qū)域進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

優(yōu)選地，所述裝置還包括：

聚類單元，用于根據(jù)各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，對(duì)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行聚類得到聚類組；同一個(gè)聚類組內(nèi)，各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征相同，將該趨勢(shì)特征作為聚類組的售電量趨勢(shì)特征；

則調(diào)用單元，具體用于根據(jù)所述聚類組的售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

預(yù)測(cè)單元，具有用于利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)聚類組內(nèi)的各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種售電量預(yù)測(cè)裝置，如圖7所述，該裝置包括：

第二獲取單元700，用于獲取供電區(qū)域內(nèi)每個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)，所述供電區(qū)域包括多個(gè)所述待位置區(qū)域；

分類單元710，用于針對(duì)各個(gè)待預(yù)測(cè)位置區(qū)域，將該待預(yù)測(cè)位置區(qū)域的歷史售電量數(shù)據(jù)按照用電行業(yè)進(jìn)行分類，得到各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)；

第二確定單元720，用于根據(jù)各個(gè)所述待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)，確定各個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征；

第二調(diào)用單元730，用于針對(duì)每個(gè)待預(yù)測(cè)行業(yè)的歷史售電量數(shù)據(jù)的售電量趨勢(shì)特征，根據(jù)該待預(yù)測(cè)行業(yè)的所述售電量趨勢(shì)特征，調(diào)用預(yù)設(shè)的與該趨勢(shì)特征對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)算法；

第二預(yù)測(cè)單元740，用于利用所述預(yù)測(cè)算法對(duì)待預(yù)測(cè)行業(yè)進(jìn)行售電量預(yù)測(cè)。

最后，還需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本說明書中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見即可。

對(duì)所公開的實(shí)施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本申請(qǐng)。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本申請(qǐng)的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本申請(qǐng)將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。