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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司合肥供电公司

摘要：本发明公开了一种基于AHP‑灰色模糊算法的城市电网负荷预测方法，包括：获取历史数据，对历史数据进行特征提取，得到历史特征数据；对历史特征数据进行本征关联处理，得到灰色关联矩阵；基于灰色关联矩阵构建关系判别矩阵，并将所述关系判别矩阵的最大特征值对应的特征向量作为关系判别向量，然后对所述关系判别向量进行关系判别处理以获取气温关系矩阵和工业关系矩阵；根据以上步骤得到电量预测矩阵，并将电量预测矩阵输入预先训练好的灰色预测模型以输出预测的城市电网的预测用电负荷数据。本申请通过综合考虑气温对电量的影响以及工业产量对电量的影响，综合多种影响用电负荷的因素从而提高预测结果的准确性。

主权项：1.一种基于AHP-灰色模糊算法的城市电网负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史数据，所述历史数据包括历史气温数据、历史工业数据和历史电量数据；对历史数据进行特征提取，得到历史特征数据，所述历史特征数据包括历史气温特征、历史工业特征和历史电量特征；对历史特征数据进行本征关联处理，得到灰色关联矩阵；基于灰色关联矩阵构建关系判别矩阵，并将所述关系判别矩阵的最大特征值对应的特征向量作为关系判别向量，然后对所述关系判别向量进行关系判别处理以获取气温关系矩阵和工业关系矩阵；获取预测工业相关图及预测气温相关图，分别对所述预测工业相关图和所述预测气温相关图进行本征模糊处理，得到工业模糊矩阵和气温模糊矩阵；对气温关系矩阵、工业关系矩阵、工业模糊矩阵和气温模糊矩阵进行多元回归分析，得到电量预测矩阵，并将电量预测矩阵输入预先训练好的灰色预测模型以输出预测的城市电网的预测用电负荷数据；所述灰色关联矩阵包括第一灰色关联矩阵及第二灰色关联矩阵；所述第一灰色关联矩阵通过历史气温特征和历史电量特征进行本征关联处理以得到，所述第二灰色关联矩阵通过对历史工业特征与历史电量特征进行本征关联处理得到；所述第一灰色关联矩阵的获取步骤为：将历史气温特征进行特征分解以得到若干个气温特征分量；将历史电量特征进行特征分解以得到若干个电量特征分量；分别计算每个气温特征分量与每个电量特征分量的特征距离以得到若干个第一特征距离；根据所述第一特征距离得到第一灰色关联矩阵；所述第二灰色关联矩阵的获取步骤为：将历史工业特征进行特征分解以得到若干个工业特征分量；将历史电量特征进行特征分解以得到若干个电量特征分量；分别计算每个工业特征分量与每个电量特征分量的特征距离以得到若干个第二特征距离；根据所述第二特征距离得到第二灰色关联矩阵；所述第一特征距离的计算公式为： 其中，为第一特征距离，为气温特征分量的第i个元素，为电量特征分量的第i个元素，i为特征分量的元素的索引，n为特征分量的元素的数量，j为度量。

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