基于残差自回归方法的短期区域用电量预测

基于我国区域用电量数据展开了短期用电量预测研究,采用了基于残差自回归方法的时间序列预测模型,有效提高了短期区域用电量预测准确性。相比于传统的时间序列模型(ARIMA模型和Holt-Winters模型),基于残差自回归方法的时间序列预测模型的MAPE值和RMSE值均最小,并在两个不同的数据集上表现平稳。

基于ARIMA模型的区域用电量预测方法

传统区域用电量预测方法存在预测能力差的问题,为此,提出基于ARIMA模型的区域用电量预测方法。获取区域的历年用电量数据进行预处理,获取统一的用电量数据;再利用ARIMA模型对用电量时间序列进行平稳性检测,利用最小二乘估计方法估值用电量参数;最后结合线性神经网络构建区域用电量预测模型,将统一的用电量数据放入模型中进行计算,以此完成区域用电量的预测。实验结果表明,所提方法可以有效检测出电量负荷及电量同比增速,预测能力强、预测精度高。

基于R语言和ARIMA乘积季节模型的区域用电量预测

电量预测是电力市场中的一项基本工作,结合行业用电特点来正确地进行电量预测,为供电企业提供营销决策支持,对电网的安全经济运行以及电力市场的建设和发展都具有十分重要的意义。本文根据用电量的时间序列特性,不考虑众多因素的影响如气温、GDP等,只对用电量时序本身进行分析,考虑用电量时序季节性、随机性和趋势性,研究其变化发展趋势和规律,应用ARIMA乘积季节模型开展区域用电量预测工作,为供电企业提供决策支持。

浅析区域用电量预测的实用方法

由于电力产品不能储存,且具有产、供、销同时性的特点,这决定了电量预测是电网安全、经济运行的前提。为了做好石河子地区电网规划,保障国民经济全面、协调、可持续发展,针对石河子地区的电力市场特点,运用科学实用的方法,比较准确预测区域用电量。

区域用电量短期预测的一种方法

本文介绍一种新型的区城用电量短期预测的方法──递推预测法。实例表明，本方法是可行的、准确的。