[发明专利]一种基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法

权利要求书

1.一种基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）获取历史数据样本区间各个月度的工业用电量、工业业扩报装净完成容量数据；

（2）分别对历史数据样本区间各个月度的工业用电量、工业业扩报装净完成容量进行季节性分解，得到趋势项、季节项、随机项三部分；

（3）用分解得到的历史数据样本区间各个月度的工业用电量和工业业扩报装净完成容量趋势项数据，构建月度工业用电量趋势项预测模型； 

（4）通过对模型残差的自相关函数与偏相关函数进行分析，引入ARMA算法对上述月度工业用电量趋势项预测模型进行改进，得到改进的月度工业用电量趋势项预测模型：

（5）根据上述改进的月度工业用电量趋势项预测模型，对目标月度工业用电量趋势项进行预测，得到目标月度工业用电量趋势项的预测值；

（6）计算目标月度历史同期工业用电量季节项的平均值，作为目标月度工业用电量季节项的预测值；

（7）将上述目标月度工业用电量趋势项的预测值与季节项的预测值累加，得到目标月度工业用电量预测值。

2.根据权利要求1所述的基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法，其特征在于，所述各个月度的工业业扩报装净完成容量等于月度工业业扩报装实际完成增容与月度工业业扩报装实际完成减容的差。

3.根据权利要求1所述的基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法，其特征在于，

对历史数据样本区间各个月度的工业用电量和工业业扩报装净完成容量趋势项数据进行一阶差分处理，用一阶差分处理后的数据构建月度工业用电量趋势项预测模型，其回归方程为：

D（Y_1t，1）=A+B*D（X_1t-n，1）+ u_1t；

其中，Y_1t表示目标月度当期的工业用电量趋势项，X_1t-n表示超前目标月度当期n期的工业业扩报装净完成容量趋势项，D（Y_1t，1）、D（X_1t-n，1）分别表示对Y_1t、X_1t-n作一阶差分，u_1t为残差项，A、B为常数，是将一阶差分处理后的历史数据代入所述回归方程中拟合得到的；

通过对模型残差的自相关函数与偏相关函数进行分析，引入ARMA算法对上述月度工业用电量趋势项预测模型进行改进，得到改进的月度工业用电量趋势项预测模型，其回归方程为：

D（Y_1t，1）=E+F*D（X_1t-n，1）+﹝AR（p）=c1，MA（q）=c2﹞+v_1t ；

其中，v_1t为残差项，E、F为常数，是将一阶差分处理后的历史数据代入所述改进的回归方程中拟合得到的；p、q为自然数，c1、c2为常数。

4.根据权利要求1所述的基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法，其特征在于，

    步骤（2）中，分别对历史数据样本区间各个月度的工业用电量、工业业扩报装净完成容量用Census X12算法进行季节性分解。