论文部分内容阅读
电力市场是电网规划中不可或缺的部分。它包含售电量、售电单价、趸售提成、线损等内容,其中售电量是整个电网规划工作的基础。在一定时期内售电量大小决定了供电企业经营管理水平和国民经济发展,因此预测售电量趋势是供电企业营销决策前提。售电量预测方法众多,每种预测模型都有自己的适用范围与数据集。不同地区的售电量受到季节、三大产业比重等多个因素的影响,往往呈现出不同变化趋势。本文针对佳木斯地区售电量情况,对佳木斯地区的售电量进行不同预测模型的建模分析并预测,并结合不同的单预测模型的特点,选择适合于佳木斯地区售电量数据的组合优化模型。本文主要做了一下研究和实验:(1)根据不同行业分类中售电量数据本身存在季节性、边界值和不确定性等因素,将ARIMA模型与灰色GM(1,1)模型分别进行残差和粒子群优化。按不同优化后模型进行预测研究分析。(2)优化后ARIMA模型能更好的预测售电量变化趋势但在预测数值与实际值还是存在较大误差,优化后的GM(1,1)解决了边界值的问题但在预测趋势上存在误差导致两个模型预测结果达不到理想值。因此提出将两种模型通过简单平均、加权平均和变权三种方法进一步改进。(3)为了满足实际工作要求,通过实验验证基于PSO-ARIMA-GM组合优化模型预测精度较高,该模型的关键是根据动态变权重方法确定ARIMA模型与灰色GM(1,1)模型的权重系数,PSO-ARIMA-GM组合预测优化模型解决了单模型在部分预测上的精度缺失,并提高了整体预测的精度。最后通过动态变权重的方法来确定PSO-ARIMA-GM组合优化模型的权重系数,并使用PSO-ARIMA-GM组合优化模型对佳木斯地区的售电量进行短期预测。