基于周期性時(shí)間序列的電量預(yù)測(cè)模型

羅航+張康+余利娟

摘 要：城市日常生活和發(fā)展離不開用電。為了解某電力用戶的用電情況，我們根據(jù)某電力用戶每月的用電量，用Matlab畫作出其變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)二月份數(shù)據(jù)有明顯誤差，故對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行拉格朗日插值處理，由于處理后的數(shù)據(jù)擬合系數(shù)較高，故采用了一次指數(shù)平滑法，二次指數(shù)平滑法，三次指數(shù)平滑法分別求函數(shù)并進(jìn)行預(yù)測(cè)，建立了基于周期性時(shí)間序列的電量預(yù)測(cè)模型。根據(jù)表中的數(shù)據(jù)，我們預(yù)測(cè)了該用戶2017年1月—2017年3月每月用電量，并進(jìn)行了誤差分析。

關(guān)鍵詞：周期性時(shí)間序列；拉格朗日插值；擬合；指數(shù)平滑法

一、符號(hào)說明

符號(hào)及其意義：yt- 時(shí)間序列；a-指數(shù)平滑加權(quán)系數(shù) ； 次指數(shù)平滑值（i=1，2，3）； -指數(shù)平滑的t期預(yù)測(cè)值；L（x）-拉格朗日插值法所得缺失值的近似值；Xt -時(shí)刻t的用電負(fù)荷量 ；Yt-乘積型季節(jié)性序列/t時(shí)刻特征因素向量； -預(yù)報(bào)標(biāo)準(zhǔn)差；cit-第i個(gè)特征因素的周期項(xiàng)；rit-第i個(gè)特征因素的隨機(jī)項(xiàng)；Ct-多重潛周期模型的多重潛周期函數(shù)。

二、模型的建立與求解

2.1模型的建立

1.一次指數(shù)平滑法[1]

設(shè)時(shí)間序列為y1，y2，...，yt，...，α為加權(quán)系數(shù)，0<α<1，一次指數(shù)平滑公式為：

（1）

式（1）是由移動(dòng)平均公式改進(jìn)而來的。由式（1）知，移動(dòng)平均數(shù)的遞推公式為

以 作為yt-N的最佳估計(jì)，則有

令a=1/N，以St代替 ，即得式（1）

為進(jìn)一步理解指數(shù)平滑的實(shí)質(zhì)，把式（1）依次展開，有

（2）

加權(quán)系數(shù)分別為a，a（1-a），a（1-a）2，...；顯然有

其加權(quán)系數(shù)符合指數(shù)規(guī)律，又具有平滑數(shù)據(jù)的功能。

以這種平滑值進(jìn)行預(yù)測(cè)，就是一次指數(shù)平滑法。預(yù)測(cè)模型為

即

（3）

也就是以第t期指數(shù)平滑值作為t+1期預(yù)測(cè)值。

2.二次指數(shù)平滑法[2]

一次指數(shù)平滑法雖然克服了移動(dòng)平均法的缺點(diǎn)。但當(dāng)時(shí)間序列的變動(dòng)出現(xiàn)直線趨勢(shì)時(shí)，用一次指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)，仍存在明顯的滯后偏差。因此，也必須加以修正。修正的方法與趨勢(shì)移動(dòng)平均法相同，即再作二次指數(shù)平滑，利用滯后偏差的規(guī)律建立直線趨勢(shì)模型。這就是二次指數(shù)平滑法。其計(jì)算公式為

（4）

式中 為一次指數(shù)的平滑值； 為二次指數(shù)的平滑值。當(dāng)時(shí)間序列，從某時(shí)期開始具有直線趨勢(shì)時(shí)，類似趨勢(shì)移動(dòng)平均法，可用直線趨勢(shì)模型

（5）

（6）

進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.三次指數(shù)平滑法[3]

當(dāng)時(shí)間序列的變動(dòng)表現(xiàn)為二次曲線趨勢(shì)時(shí)，則需要用三次指數(shù)平滑法。三次指數(shù)平滑是在二次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行一次平滑，其計(jì)算公式為

（7）

式中 為三次指數(shù)平滑值。

三次指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)模型為

（8）

（9）

2.2數(shù)據(jù)的處理

根據(jù)用戶1KLBL每月用電量，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有關(guān)處理，發(fā)現(xiàn)2月份數(shù)據(jù)有明顯偏差，故我們用拉格朗日插值法將數(shù)據(jù)補(bǔ)全。

1.拉格朗日插值[4]

根據(jù)數(shù)學(xué)知識(shí)可知，對(duì)于平面上已知的n個(gè)點(diǎn)（無兩點(diǎn)在一條直線上）可以找到一個(gè)n-1次多項(xiàng)式 ，使此多項(xiàng)式曲線經(jīng)過n個(gè)點(diǎn)。

求已知的過n個(gè)點(diǎn)的n-1次多項(xiàng)式：

將n個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)（x1，y1），（x2，y2），...，（xn，yn），代入多項(xiàng)式，得

解出拉格朗日插值多項(xiàng)式為：

將缺失的函數(shù)值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)x代入插值多項(xiàng)式得到缺失值的近似值。

三、預(yù)測(cè)結(jié)果分析[5]

我們利用指數(shù)平滑法進(jìn)行了模型的建立并且將模型得到的結(jié)果的預(yù)測(cè)值與原始數(shù)據(jù)實(shí)際值進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)模型可以很好的貼近實(shí)際值，所有繼續(xù)利用此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。觀察數(shù)據(jù)可以得知。在峰期1圖象中，可以看到其變化趨勢(shì)基本是從2月到9月呈小幅上升趨勢(shì)，但在倆端有小范圍數(shù)據(jù)不符合此趨勢(shì)，但不影響總體上升態(tài)勢(shì)。分析峰期2的圖像可得出以下結(jié)論，即總體趨勢(shì)圍繞十萬千瓦時(shí)上下有規(guī)律的小范圍波動(dòng)。平期1圖象顯示，與峰期1用電量趨勢(shì)符合程度極高。分析平期2圖象，明顯看到呈下降趨勢(shì)。谷期的用電量最為穩(wěn)定。綜合考慮所有圖象，該用戶總體用電量總體上升，倆端略有下降，其中峰期1和平期1看似平穩(wěn)，但是由于數(shù)值大，所以波動(dòng)范圍仍然比峰期2和平期2波動(dòng)要大。比較以上三種方法的擬合程度，選擇α=6.0 時(shí)的三次指數(shù)平滑模型。并發(fā)現(xiàn)每月用電量有一定周期性。

參考文獻(xiàn)

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