文献类型：期刊文章

作　　者：苏振宇[1,2] 龙勇[1] 汪於[1]

SU Zhen-yu;LONG Yong;WANG Yu(School of Economics and Business Administration,Chongqing University,Chongqing 400030,China;Gansu Electric Power Training Center,Lanzhou 730070,China)

机构地区：[1]重庆大学经济与工商管理学院,重庆400030 [2]国网甘肃省电力公司培训中心,甘肃兰州730070

出　　处：《中国管理科学》

基　　金：国家社会科学基金重点资助项目(14AZD130)

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：3

起止页码：30-40

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：月度负荷  Holt-Winters方法  季节调整 负荷预测

分 类 号：TM715]