论文摘要
针对负荷序列中异常数据会导致模型误设或参数估计发生偏差的问题,提出利用季节调整方法,先对原始负荷序列进行季节调整,获得消除离群值、节假日影响的季节调整后序列和季节成分序列;然后用改进的HoltWinters方法对季节调整后成分进行预测,用虚拟回归方法预测季节成分序列;最后对各成分预测结果重构得到最终预测结果的月度负荷预测方法。通过实例检验,提出的方法能明显提高预测精度,预测效果要优于季节性Holt-Winters、SARIMA、神经网络、支持向量机等模型。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 苏振宇,龙勇,汪於
关键词: 月度负荷,方法,季节调整,负荷预测
来源: 中国管理科学 2019年03期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 重庆大学经济与工商管理学院,国网甘肃省电力公司培训中心
基金: 国家社会科学基金重点资助项目(14AZD130)
分类号: TM715
DOI: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.03.004
页码: 30-40
总页数: 11
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