基本信息:
- 专利标题： 一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法
- 申请号：CN202210179696.3 申请日：2022-02-25
- 公开(公告)号：CN114819789A 公开(公告)日：2022-07-29
- 发明人： 王伟峰 , 董寒宇 , 费晓明 , 开馨 , 沈亚萍 , 韩蕾 , 侯艳琼 , 赵紫玉 , 侯加庆 , 周丹
- 申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 浙江省杭州市西湖区黄龙路8号; ; ;
- 专利权人： 国网浙江省电力有限公司,国网浙江省电力有限公司湖州供电公司,浙江华云信息科技有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网浙江省电力有限公司,国网浙江省电力有限公司湖州供电公司,浙江华云信息科技有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市西湖区黄龙路8号; ; ;
- 代理机构： 浙江翔隆专利事务所
- 代理人： 王晓燕
- 主分类号： G06Q10/08
- IPC分类号： G06Q10/08 ; G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06N20/00 ; G06F17/18
摘要：
本发明公开了一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法，涉及需求预测领域。目前，电能表年度采购普遍存在准确度不高的现象。本发明包括步骤：构建第一电能表库存需求预测模型，得到电能表库存需求预测值向量Y1*；构建第二电能表库存需求预测模型，得到的电能表库存需求预测值向量Y2*；采用线性回归法，电能表库存需求预测值向量Y1*和电能表库存需求预测值向量Y2*作为电能表库存需求组合预测模型的自变量，构建电能表库存需求组合预测模型，基于线性回归方程，计算未来时段的库存需求。本技术方案采用组合预测的方法，使预测数据既符合历史数据的周期性波动趋势，又能根据不同情况下实际数据的变化情况进行差异化的预测，预测更加准确。