基于K-L信息量和ARIMA误差修正的月度电量预测

陈明帆，宁光涛，李琳玮，何礼鹏，刘丽新

（1. 海南电网有限公司，海口 570204；2. 北京清软创新科技股份有限公司，北京 100085）

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随着电力体制改革的不断深入，城乡居民暂不参与电力市场，需要电网公司对其承担保底供电责任。所以电网公司越来越重视城乡居民月度用电量的预测，以便于合理安排月度计划、更好履行保底供电责任。

城乡居民用电特性受气象、经济等因素影响显著。随着经济快速发展，城乡居民的生活用电量迅速增加；由于家用电器的普及率越来越高，特别是空调负荷已经成为城乡居民用电的重要组成部分，并且从根本上改变了居民生活用电特性。若要提高城乡居民月度电量的预测精度，不能单纯依靠历史序列进行外推，需要结合经济、气象等多因素的影响，筛选出相关性强的指标，再利用相关因素分析法建立回归模型进行预测。传统只依赖相关因素分析法建立回归模型的预测误差往往较大，如文献［1］通过基于粗糙集理论找到相关因素后进行回归分析的预测方法。自回归差分移动平均模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA）对预测非平稳时间序列具有很大优势，文献［2］在ARIMA 模型的基础上先消除季节周期分量影响再对月度电量进行预测；文献［3］提出一种结合X12季节分解方法的ARIMA 月度电量预测方法。但这些研究多集中在应用ARIMA模型进行月度电量预测，忽视了ARIMA模型是可以对预测误差进行修正的价值。

本文在考虑相关因素建立回归模型进行预测的基础上，充分利用ARIMA 模型对误差修正的优势，创新性地提出基于K-L信息量法和ARIMA误差修正的月度电量预测法。……