结合X12乘法模型和ARIMA模型的月售电量预测方法

• 作者: 李丹 王顺昌 程超 薛斌 陈飞 颜伟
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 74-80
• 页数: 7页
• 分类号: TM714
• 字数: 5417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2016.05.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛斌		3	50	3.0	3.0
2	陈飞		2	34	1.0	2.0
3	王顺昌		2	47	2.0	2.0