[发明专利]一种基于季节时序分析的电网售电量预测方法

摘要

本发明提供了一种基于季节时序分析的电网售电量预测方法，先采用X12季节调整法将历史月售电量分解为月售电量的趋势循环变量、季节变量以及随机变量，再采用时间序列法对其中规律明显的趋势循环变量进行预测，能够较大程度地克服仅用时间序列法在预测月售电量时的缺陷，显著提高月售电量预测精度，并能够较好的预测周期内的月售电量进行预测，用以指导规划电力系统在预测周期内各月的电力产量，以解决现有技术中因对未来月售电量预测精度不高而造成电力产量规划不准确、引起电力供应严重不足或供应量过剩而浪费能源等问题，且其很多预测运算过程，都可以使用现有技术中的Eviews软件简单地得以实现，实用性强，便于推广应用。

主权项

一种基于季节时序分析的电网售电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）根据预测周期之前的售电量历史数据，利用X12季节调整方法的乘法模型对售电量历史数据中的各月售电量历史数据进行分解，得到历史数据中各月对应的趋势循环变量和季节变量；2）根据历史数据中各月对应的趋势循环变量建立时间序列ARIMA模型，并确定时间序列ARIMA模型中的参数，对确定参数的时间序列ARIMA模型进行静态预测，得到预测周期内各月对应的趋势循环变量；3）根据历史数据中各月对应的季节变量进行推测运算，得到预测周期内各月对应的季节变量；4）分别将预测周期内每月对应的趋势循环变量与其同月对应的季节变量相乘的值预测周期内相应月的月售电量预测值，从而得到预测周期内各月对应的月售电量预测值；5）根据得到的预测周期内各月对应的月售电量预测值，对电力系统在预测周期内各月的电力产量进行规划。