一种基于logistic模型的饱和用电量预测方法及系统

摘要

本申请提供一种基于logistic模型的饱和用电量预测方法及系统，包括：根据目标区域历史用电量数据，确定目标区域用电量的初始logistic拟合曲线；根据初始logistic拟合曲线与目标区域历史用电量数据，计算得到初始差值曲线；分别对初始logistic拟合曲线与初始差值曲线进行归一化处理，获得训练样本数据集；通过支持向量机对训练样本数据集进行训练学习，得到回归预测曲线；将回归预测曲线与初始logistic拟合曲线相加，得到优化后的logistic拟合曲线。通过引入差值的预测值对传统logistic初步预测结果进行优化，一方面可以弥补由于受到多方面因素影响所造成的城市实际用电量与初始logistic拟合曲线存在的偏离情况，另一方面弥补logistic模型本身参数估计不准确的缺陷。