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1、縣城電力需求ARIMA模型及預測07級工程造價2班江旺200712214063摘要:縣城年度電能消耗數(shù)據(jù)雖有隨機成分,但又非常明顯的內(nèi)在規(guī)律,類似的如用水量,城鎮(zhèn)人均消費等等??茖W預測電力需求是一項重要的基礎工作,用時間序列模型來進行分析,預測,較為簡易且有足夠的精度。以1996-2005年度各月的全社會用電量作為時間序列,用求和自回歸移動平均(ARIMA)乘積模型建模,并且做出1年期的電能消耗預測.將預測結(jié)果和2006年1-12月份的實際用電量進行對比,結(jié)果比較不錯,說明可以用ARIMA模型對縣城電力需求做中期預測。關鍵詞:時間序列;ARIMA模型;預測;SASA
2、bstract:Therearesomerandomfactors,aswellasobviousintrinsicrules,inthecounties'year'sdataofelectricityconsume.Forecastingcounties'electricitydemandscientificallyisanimportantbasictasks,andneedanforecastingmethodwitheasiertouseandhavingsufficientprecision.Forthepurposeofpressingclosetopr
3、acticeandeasiertocheckout,anARIMAmodeloftimeseriesaccordingtothe1996-2005electricityconsumeinShizhuisproposed.Forecastofone-year'selectricitydemandismadeusingthismodel,andtheforecastingresultsarecontrastedwiththeactualelectricityconsumeduring1-12monthsof2006.TheResultsshowthatthemethod
4、canbeappliedtomediumterm'sforecastingofcounties'electricitydemand.Keywords:timeseries;ARIMAmodel;forecasting;SAS科學預測縣城電力負荷需求,是合理安排擴大發(fā)電能力計劃的依據(jù),也是有效實施電力需求側(cè)管理的重要手段。建立一個簡單易行又有較高預測精度的模型是一項重要的基礎性工作。1968年美國威斯康星大學的鮑克斯和詹金斯提出了一套比較完善的時間序列和建模理論,獲得了廣泛的應用。時1/7間序列預測法的自變量是負荷自身的歷史值,因變量是待預測的電力負荷。在本文中,嘗試
5、用求和和自回歸移動平均(ARIMA)乘積模型來建立石柱縣電力負荷需求預測模型。1.建模方法由于各種不穩(wěn)定因素的影響,一個地區(qū)的電能消耗表現(xiàn)出一個隨機過程的特征。電能消耗的歷史數(shù)據(jù)是時間序列,因此可以利用歷史數(shù)據(jù)用隨機型時間序列預測技術來預測電力需求。在最一般的情況下,時間序列既含有非季節(jié)性成分,又含有季節(jié)性成分,為了取得理想的預測結(jié)果,采用乘積模型sdDsARIMA(p,d,q)X(P,D,Q),數(shù)字表達式為【1】:p(B)p(B)sxiq(B)Q(B)lt其dD中,xi為時間序列;為非季節(jié)性差分算子;d為差分階數(shù);s為季節(jié)性差分算子;s為季節(jié)周期;2pD為差分階次
6、。p(B)11B2B...pB為非季節(jié)性自回歸算子,p為自回歸階數(shù),1,ss2sps2,?,p為自回歸參數(shù),B為后移算子。p(B)11B2B...pB為季節(jié)性自回歸算子,P為季節(jié)性自回歸階數(shù),1,2,?,p為季節(jié)性自回歸參數(shù)。2qq(B)11B2B...pB為非季節(jié)性移動平均算子,q為移動平均階數(shù),1,2,?,p為ss2sQs移動平均參數(shù)。Q(B)11B2B...QB為季節(jié)性移動平均算子,Q為移動平均階數(shù),1,2,?,Q為移動平均參數(shù)。2.數(shù)據(jù)必要的數(shù)據(jù)是進行時間序列分析的首要環(huán)節(jié)。表1所示1996-2005年度石柱縣全社會按月統(tǒng)計的用電量是由石柱縣供電局提供的,該
7、時間序列的曲線圖如圖1所示。圖1的曲線有兩個明顯的特點:一是用電量逐年上升;二是有明顯的周期性。一年的用電量中2月份最低,7,8月最高,12月又有一個小高潮。每年的波動情況基本相似,但波動幅度逐年增大。從圖1明顯可見,這個序列是一個非平穩(wěn)序列。2/7圖1石柱縣1996-2004年度全社會用電量3.預處理ARIMA建模方法是以序列的平穩(wěn)性為前提的,因此首先要把非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)序列。針對原始時間序列具有季節(jié)性變化同時有增大的趨勢,先用對數(shù)變換消除增幅越來越大的現(xiàn)象。消除增幅后的時間序列如圖2所示。圖2對原始序列取對數(shù)后的序列對原始時間序列對數(shù)變換后的新序列,明顯