[发明专利]一种多维度基于时间序列趋势分解的电量预测方法

摘要

本发明公开了一种多维度基于时间序列趋势分解的电量预测方法，该方法先建立原始电量时间序列，提取平稳化趋势分量、周期性季节趋势分量和偏差性随机趋势分量，构建趋势分量乘法模型；预测上述的各趋势分量，并将各趋势分量的预测值代入乘法模型，得出最终电量预测结果。该方法综合考虑了多种变化趋势各异的序列在时间上的耦合交互关系对系统电量带来的影响，能够更准确地对系统电量进行评估。

主权项

1.一种多维度基于时间序列趋势分解的电量预测方法，其特征在于，步骤包括：步骤1、建立原始电量时间序列，提取平稳化趋势分量、周期性季节趋势分量和偏差性随机趋势分量，构建趋势分量乘法模型；步骤2、针对平稳化趋势分量，利用时间序列外推法进行逐点预测；步骤3、针对周期性季节趋势分量，按“近大远小”的原则，利用过去同期数据的加权平均公式，进行逐点预测；步骤4、针对偏差性随机趋势分量，利用过去同期数据的平均值公式，进行逐点预测；步骤5、将各趋势分量的预测值代入乘法模型，得出最终电量预测结果。