基于HP濾波的SARIMA中期電力負荷預測

崔和瑞，穆玉佩，彭　旭

(華北電力大學 經濟與管理學院，河北 保定 071003)

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基于HP濾波的SARIMA中期電力負荷預測

崔和瑞，穆玉佩，彭旭

(華北電力大學 經濟與管理學院，河北 保定 071003)

在用時間序列模型做電力負荷預測時，季節性是中期負荷預測重點分析的因素項。對全國2004年1月到2013年12月的電能消耗數據建立SARIMA模型，在模型定階和參數顯著性檢驗中發現，季節性因素的參數在調整過程中多數情況下不顯著，這與季節性本身相矛盾，不利于SARIMA模型建立后的預測過程。鑒于這種情況，對原序列進行修整，將HP濾波法應用到ARIMA模型建立之前，提取不同頻率的波譜序列。并運用OLS法分別建立模型進行分析，弱化趨勢性、季節性等因素之間的相互作用，最后根據HP濾波原理對2014年1月到11月的電能消費量做出綜合預測。從預測結果看，這種方法可以降低由序列趨勢性、季節性等因素相互影響產生的相對誤差，提高預測精度。

電力負荷；SARIMA模型；HP濾波；曲線擬合；長記憶性

0　引　言

中期電能消耗在一定程度上，受到往期消耗量和季度的影響，其中還包含一些突發事件所引起的耗電量波峰等。這些因素以目前的預測技術，暫時被區分為趨勢性、季節性、周期波動性、不規則變動等。在負荷預測建立模型時，這幾個方面對整體序列的影響相互疊加，形成負荷預測中建立模型的一大難點。

在國內外關于中期電力負荷預測的文獻中，相對于神經網絡模型[1]，考慮到季節性因素的時間序列模型更符合序列規律的分析。……