基于成分分析的时间序列预测模型及应用研究

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1、南昌工程学院第十三届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛参赛作品基于成分分析的时间序列预测模型及应用研究南昌工程学院理学院，江西南昌330099指导教师车金星摘要：本文以武宁县短期电力负荷预测为典型，研究短期电力负荷时间序列的发展规律及其成分特征的关联性，从本质上揭示该县短期电力负荷过程的内在机理。基于周期性时间序列特征，设计了周期性成分分析法提取该县短期负荷的内在结构。首先，设立星期周期和月份周期等19周期变量，利用样本数据统计上述两类变量的交互项变量，对周期变量进行优化选取研究；再利用多元线性回归模型求解上述各变量的影响值，

2、并给出相应的特征解释。最后，建立该县短期电力负荷需求与其内在成分的关系模型，并用2013年的运行数据检验了模型的有效性。研究成果可以为武宁县电网运行的可持续发展提供一定的参考价值。关键字：周期性成分分析短期电力负荷预测，多元线性回归模型，优化选取，参数筛选1引言武宁县坚持以生态优势为依托，构建生态产业建设考核新机制，先后获得了全国生态示范区、国家园林县城等荣誉称号。武宁县在推进经济社会发展中，走产业生态化、生态产业化的发展之路，着力将武宁县生态经济区建设成为世界性生态文明与经济社会发展协调统一、人与自然和谐相处的生态经济示范区和

3、中国低碳经济发展先行区[1]12南昌工程学院第十三届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛参赛作品。这是江西发展史上的重大里程碑，对实现江西崛起新跨越具有重大而深远的意义。因此，武宁县生态经济区城市的可持续发展已成为江西经济发展所面临的重大课题和艰巨任务。经济要发展，电力要先行。武宁生态经济区是社会、经济、文化活动的中心,从全世界的发展来看,经济越发展,物质文化程度越高,对电力依赖和消费程度越高。由于电是一种难以大量储存的能源，所以电能的生产、输送、分配和消费必须在同一瞬间进行，这就决定了电力负荷预测是电力系统安全、稳定、经济运行

4、的前提，否则就会影响供用电的质量，重则危及电力系统的安全与稳定。如果电能的供应小于需求，那势必造成因缺电而形成长期拉限电的局面，影响正常的生活和生产，扰乱经济秩序和影响国民生活，事态严重会造成投资商对政府的不信赖，进而影响招商引资计划的实现，国民也许会因此抱怨政府，以致民怨甚重。如果电能的供应大于需求，从而造成资源的浪费，对于人口众多而人均资源相对较少的我们来说这就是极大地“犯罪”。目前，武宁生态经济区高速发展，对电力工业的依赖也日益增加，如何有效的进行短期电力负荷预测，确保电力系统的安全、稳定、经济运行，避免恶性事故的发生已成

5、为武宁生态经济区发展所面临的具有挑战性课题。短期电力负荷预测主要为电力系统制定发电计划和电力系统规划服务，并从而促使电力系统运行的可能性及经济性得到有效提高。众所周知，确保短期电力负荷预测准确可靠，不仅能有效提高电力系统运行的安全性而且还能有效促使电力系统有效运行，经济效益的提高。12南昌工程学院第十三届“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛参赛作品所谓短期电力负荷预测，指的就是基于电力系统的增容抉择、运行特性、社会及自然影响等多个因素，在能达到一定精度要求的前提之下，来把未来较近的某个特定时刻负荷数值进行确定。在当前电力系统经济

6、调度过程中，短期电力负荷预测是一种极为重要的内容，同时也是进行能量系统管理的一个重要模板。用于短期电力负荷预测的主要有以下这些传统预测方法：主成分分析法，多元性线回归分析法。2成分分析时间序列模型本文采用多元线性回归，设计了周期性成分分析法提取该县短期负荷的内在结构。首先，设立星期周期和月份周期等19周期变量，利用样本数据统计上述两类变量的交互项变量，对周期变量进行优化选取研究；再利用多元线性回归模型求解上述各变量的影响值，并给出相应的特征解释。最后，建立该县短期电力负荷需求与其内在成分的关系模型，并用2013年的运行数据检验了

7、模型的有效性。模型采用的技术原理依次描述如下。2.1周期性成分分析法电力负荷以7天为周期变化所表现出来的连续重复的规律称为电力负荷的周周期性。周一至周五（称为工作日），人们都在工作，大部分工厂都在生产；而在周末，大部分人都在休息，大部分工厂放假。由于电力负荷主要是由工业负荷构成的，因此，在工作日的负荷会明显高于周末的负荷。另外，在工作日，工厂的生产是具有规律性的，每天生产安排较为相似，因此，不同工作日之间有较高的相似性。电力负荷以1月为周期变化所表现出来的连续重复的规律称为电力负荷的月12南昌工程学院第十三届“挑战杯”大学生课外

8、学术科技作品竞赛参赛作品周期性。这主要是由于季节变化的周期性引起的。具体来说，在夏季，由于天气炎热，人们开始使用空调降温，空调负荷迅速增加；而在冬季，温度较低，基本不存在空调负荷，当温度降低到一定程度时，居民大量使用取暖设备，相应的取暖负荷大幅增加；在春季和秋季