基于春节影响时期分析的中期负荷智能预测

• 作者: 刘俊 刘嘉诚 李佳航 潘良军 王楷 赵宏炎
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 春节效应 人工智能 时间序列分析
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 大数据应用
• 页码范围: 75-80,117
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文

摘要

针对传统春节效应影响时期按经验选取以及物理意义模糊的问题,提出了一种适于用电量春节效应调整新方案,以估计和消除春节效应对电量的影响.首先提出一种确定春节效应影响时期的方法;然后基于X-12-ARIMA模型形成一种春节效应调整新方案,对原始电量序列进行修正,以减小春节效应影响月份的预测误差;最后利用支持向量机模型,进行某省月度负荷用电量预测算例分析,验证该春节效应调整方法的正确性和有效性.算例表明,所提出的春节效应调整方法可有效改善用电量数据质量,有助于对中期负荷用电量做出更为精准的预测.