[发明专利]一种基于ARMA和SVM模型组合的用电量预测方法

权利要求书

1.一种基于ARMA和SVM模型组合的用电量预测方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤1，根据历史用电量数据，基于ARMA模型进行预测，得到下一个时间段的预测用电量，作为线性部分的预测结果；

步骤2，获取残差序列，结合负荷、计划用电量和温度得到多维度的SVM样本集，进行SVM建模，得到下一个时间段的预测用电量残差，作为非线性部分的预测结果；

步骤3，将线性部分的预测结果和非线性部分的预测结果进行组合，得到预测结果。

2.根据权利要求1所述的基于ARMA和SVM模型组合的用电量预测方法，其特征在于，所述步骤1包括以下子步骤：

步骤11，获取历史用电量数据；

步骤12，构建ARMA模型；

步骤13，模型定阶，参数估计；

步骤14，得到预测结果。

3.根据权利要求1所述的基于ARMA和SVM模型组合的用电量预测方法，其特征在于，所述步骤2包括以下子步骤：

步骤21，根据步骤1得到的预测结果序列与实际用电量相减，得到残差序列；

步骤22，将步骤21得到的残差序列和负荷、计划用电量以及温度的历史数据作归一化处理，重构为SVM样本集；

步骤23，确定模型最优参数，训练样本集，得到预测结果。

4.根据权利要求2所述的基于ARMA和SVM模型组合的用电量预测方法，其特征在于，所述步骤12中构建ARMA模型如下：

其中，L_t为预测结果，φ_i(1≤i≤p)和θ_j(1≤j≤q)为系数，α_t是白噪声序列，X_t是历史用电量序列。

5.根据权利要求3所述的基于ARMA和SVM模型组合的用电量预测方法，其特征在于：所述步骤22中归一化处理如下：

其中，y_i为归一化结果，x_i为原始数据，max(x)为最大值，min(x)为最小值。