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    基于周期性時(shí)間序列的電量預(yù)測(cè)模型

    2017-03-19 10:37:18羅航張康余利娟
    科學(xué)與財(cái)富 2017年6期

    羅航+張康+余利娟

    摘 要:城市日常生活和發(fā)展離不開(kāi)用電。為了解某電力用戶(hù)的用電情況,我們根據(jù)某電力用戶(hù)每月的用電量,用Matlab畫(huà)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(hù)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(shuō)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(lái)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(kāi),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

    (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(kāi)始具有直線趨勢(shì)時(shí),類(lèi)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(hù)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(wú)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(guò)n個(gè)點(diǎn)。

    求已知的過(guò)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(wàn)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(hù)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)

    [1]胡旭呈. 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)講座(五)——經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的指數(shù)平滑法[J]. 數(shù)據(jù), 1998(5).

    [2]米翠蘭. 二次指數(shù)平滑法的研究與應(yīng)用[J]. 河北聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版), 2000(5):524-525.

    [3]馬曉珂, 王慈光. 三次指數(shù)平滑法在大秦鐵路運(yùn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 22(3):8-11.

    [4]牛少彰, 鈕心忻, 楊義先,等. 基于拉格朗日插值公式的數(shù)字水印分存算法[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào), 2003, 26(3):8-11.

    [5]曾流芳, 劉建軍. 裸眼井出砂預(yù)測(cè)模型的解析分析[J]. 石油鉆采工藝, 2002, 24(6):42-44.

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