结合X12乘法模型和ARIMA模型的月售电量预测方法

被引：45

作者：

颜伟 ^{[1
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程超 ^{[1
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薛斌 ^{[2
]}

李丹 ^{[1
]}

陈飞 ^{[2
]}

王顺昌 ^{[2
]}

机构：

[1] 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)

[2] 国网重庆铜梁区供电有限责任公司

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2016年 / 28卷 / 05期

关键词：

X12乘法模型; 差分自回归移动平均模型; 月售电量预测; 分解; 还原;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

摘要：

月售电量是具有趋势性、季节性和随机性的非平稳负荷,直接预测难度较大。为解决该问题,结合X12乘法模型与差分自回归移动平均(ARIMA)模型提出一种新的月售电量预测方法。首先,用X12乘法模型将历史月售电量分解为趋势分量、季节周期分量和随机分量,其中趋势分量用ARIMA模型预测,季节周期分量和随机分量分别用加权法和平均法预测;然后,用乘法模型将上述3个分量的预测值还原为最终的月售电量预测值。该方法可避免直接预测月售电量时不同分量间的相互干扰,提高预测精度;最后用重庆市铜梁区实际数据进行仿真分析。仿真结果表明,相对于ARIMA和季节ARIMA模型对月售电量序列直接建模预测的方法,所提方法具有更高的预测精度。

引用

页码：74 / 80

页数：7

共 21 条

[1] CPI的SARIMA模型与X-12季节调整模型对比预测分析 [J].