基于结构化数据的用电需求预测研究

作者：罗义旺

来源：电子测量技术, 2018, 41(12): 21-26.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1701420

• 用电需求
• ARMA模型
• 预测

针对电力供需不平衡将会影响供用电质量,严重时会影响电力系统的稳定性问题,对用电需求进行了预测研究。随着智能电网技术的飞速发展,对采集的海量电力数据进行分析能够反映出电力负荷的需求情况,基于此,提出了电力需求预测的原理及其特点,并采用PCA方法,在海量电力数据中提取出用于电力需求预测的主要影响因子:宏观经济,电价,温度,湿度,作为用电需求预测的输入数据。对ARMA的数学模型进行推导分析,并建立了基于ARMA的用电需求预测模型,给出了相应的预测步骤。最后根据某市的用电信息情况,进行用电需求预测的实验仿真,仿真结果表明,在总需求预测上ARMA方法预测误差均小于1%,相比于BP和SVM算法,ARMA方法在综合考虑预测精度和预测时间上,优势明显。并开发了相应的ARMA预测模型系统,该系统在某市电力公司运行效果良好,功能稳定,为电力公司制定相应的用电决策提供了依据。

• 单位
  国网信通亿力科技有限责任公司