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考虑春节影响的售电量预测结果修正方法
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2021-01-19
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考虑春节对不同行业的影响,提出了一种考虑春节因素影响的月度售电量预测结果修正方法,首先利用历史春节日期距1—3月第一天的天数和历史各行业1—3月的售电量占第一季度售电量的占季比进行曲线拟合,然后利用预测年份春节日期距1—3月第一天的天数和拟合函数计算预测年份1—3月售电量占季比的预测值,最后利用各月占季比预测值对国家电网公司1—3月的售电量预测结果进行修正,得到春节因素修正后的售电量预测结果。实证研究结果表明,本文提出的售电量预测结果修正方法能够有效地降低第一季度售电量预测误差。
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2019041-1
电力信息化专栏
考虑春节影响的售电量预测结果修正方法
刘建
1
,赵加奎
1
,陈雨泽
1
,方学民
2
,刘玉玺
1
,王树龙
1
,陈雁
1
,欧阳红
1
(1. 国网信息通信产业集团有限公司,北京 100085;2. 国家电网有限公司,北京 100032)
摘 要:考虑春节对不同行业的影响,提出了一种考虑春节因素影响的月度售电量预测结果修正方法,首先
利用历史春节日期距 1—3 月第一天的天数和历史各行业 1—3 月的售电量占第一季度售电量的占季比进行曲
线拟合,然后利用预测年份春节日期距 1—3 月第一天的天数和拟合函数计算预测年份 1—3 月售电量占季比
的预测值,最后利用各月占季比预测值对国家电网公司 1—3 月的售电量预测结果进行修正,得到春节因素修
正后的售电量预测结果。实证研究结果表明,本文提出的售电量预测结果修正方法能够有效地降低第一季度
售电量预测误差。
关键词:售电量;春节;回归分析;最小二乘法
中图分类号:TM715
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2019041
An adjustment method for electricity sales forecasting
result considering the effects of spring festival
LIU Jian
1
, ZHAO Jiakui
1
, CHEN Yuze
1
, FANG Xuemin
2
, LIU Yuxi
1
,
WANG Shulong
1
, CHEN Yan
1
, OUYANG Hong
1
1. State Grid Information & Telecommunication Group Co., Ltd., Beijing 100085, China
2. State Grid Corporation of China, Beijing 100032, China
Abstract: The effects of Spring Festival on electricity sales of different trades were considered and an adjustment meth-
od for electricity sales forecasting result was proposed. Firstly, the month-quarter ratio of historical electricity sales in
each trade of every month in the first quarter and the distance between Spring Festival and the first day of every month in
the first quarter was used to create a functional relationship. Then, the distance between Spring Festival and the first day
of every month in the first quarter of the target year was used as input and the predicted month-quarter ratio of electricity
sales of each trade of every month in the first quarter of the target year was calculated according to the functional rela-
tionship. The adjusted electricity sales forecasting result can then be computed by using the predicted month-quarter ratio
and the electricity sales forecasting of each trade of every month in the first quarter of the target year before adjustment.
The adjustment result shows that the proposed method can effectively lower the error of electricity sales forecasting
in the first quarter.
Key words: electricity sales, Spring Festival, regression analysis, least square
收稿日期:2018−12−12;修回日期:2019−01−20
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