一种基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法，该方法包括以下步骤：（1）获取历史数据样本区间各个月度的工业用电量、工业业扩报装数据；（2）分别对工业用电量数据、工业业扩报装数据进行季节性分解；（3）采用分解后的数据构建工业用电量趋势项预测模型；（4）利用ARMA算法对上述模型进行改进；（5）根据改进后的模型预测值还原出预测期的月度工业用电量。本发明专利技术从工业用电量入手，建立了月度工业用电量与月度工业业扩报装净完成容量之间的预测模型，该模型所使用的工业业扩报装指标可直接实时反映工业用电量的变化，准确预测出月度工业用电量，分析经济走势，研判全社会用电形势，从而为电网调控、运营提供依据。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于工业业扩报装的月度工业用电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取历史数据样本区间各个月度的工业用电量、工业业扩报装净完成容量数据；（2）分别对历史数据样本区间各个月度的工业用电量、工业业扩报装净完成容量进行季节性分解，得到趋势项、季节项、随机项三部分；（3）用分解得到的历史数据样本区间各个月度的工业用电量和工业业扩报装净完成容量趋势项数据，构建月度工业用电量趋势项预测模型；?（4）通过对模型残差的自相关函数与偏相关函数进行分析，引入ARMA算法对上述月度工业用电量趋势项预测模型进行改进，得到改进的月度工业用电量趋势项预测模型：（5）根据上述改进的月度工业用电量趋势项预测模型，对目标月度工业用电量趋势项进行预测，得到目标月度工业用电量趋势项的预测值；（6）计算目标月度历史同期工业用电量季节项的平均值，作为目标月度工业用电量季节项的预测值；（7）将上述目标月度工业用电量趋势项的预测值与季节项的预测值累加，得到目标月度工业用电量预测值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：石雪梅，李周，葛斐，季超，荣秀婷，叶彬，杨欣，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网安徽省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：