基于经验模态分解和ARIMA模型的电力大客户群体月度售电量预测方法

摘要

电力大客户群体是供电企业的关键组成部分，其月度售电量的多少不但影响自身的利润，也会影响电力系统的运行状况。而月度售电量影响因素过多，致使月度售电量预测难度较大，提出基于经验模态分解和ARIMA模型的电力大客户群体月度售电量预测方法研究。深入分析月度售电量的影响因素——温度波动、经济发展、业扩容量与月份更替，以此为基础，从电力大客户群体月度售电量本身变化趋势出发，基于ARIMA模型构建电力大客户群体月度售电量预测模型。采用经验模态分解算法精准提取电力大客户群体历史月度售电量数据，将其代入月度售电量预测模型中，即可获得电力大客户群体月度售电量预测结果。实验数据显示，在不同实验工况下，提出方法应用后获得的月度售电量预测结果与实际结果误差范围为0～100 k Wh，表明提出方法月度售电量预测精度更高。

关键词

ARIMA模型 / 月度售电量 / 电力大客户群体 / 经验模态分解 / 售电量预测