[发明专利]一种短期月售电量预测方法在审
| 申请号： | 201810048248.3 | 申请日： | 2018-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN108304966A | 公开（公告）日： | 2018-07-20 |
| 发明（设计）人： | 刘莉;耿赫男;庞新富;王刚;刘宝良;王宝石 | 申请（专利权）人： | 沈阳工程学院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙) 21241 | 代理人： | 屈芳 |
| 地址： | 110136 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及电量预测领域，具体是利用每月实际用电量的历史值，对售电公司下一月份的售电量进行预测的短期月售电量预测方法，采用对数‑加法模型作为时间序列分析模型，将月售电量序列Y进行对数变换得到时间序列对象Yd，用LOESS模型将时间序列对象Yd分解为趋势分量Yt，季节周期分量Ys以及随机分量Yr；对趋势分量Yt建立ARIMA模型，并应用ARIMA模型预测月售电量趋势；预测当期月售电量的季节周期分量Ys以及随机分量Yr；用LOESS模型将月售电量各分量预测值还原作为最终的月售电量预测。本发明在预测前利用季节调整法将月售电量序列进行分解，针对各分量序列的不同特征分别进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 电量 电量预测 预测 季节周期 趋势分量 时间序列 随机分量 时间序列分析模型 实际用电量 分解 对数变换 分量序列 季节调整 加法模型 还原 应用 | ||
【主权项】：
1.一种短期月售电量预测方法，其特征在于，包括：采用对数‑加法模型作为时间序列分析模型，将月售电量序列Y进行对数变换得到时间序列对象Yd，用LOESS模型将时间序列对象Yd分解为趋势分量Yt，季节周期分量Ys以及随机分量Yr；对趋势分量Yt建立ARIMA模型，并应用ARIMA模型预测月售电量趋势；预测当期月售电量的季节周期分量Ys以及随机分量Yr；用LOESS模型将月售电量各分量预测值还原作为最终的月售电量预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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