[发明专利]一种基于ARIMA模型的煤改电电力负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于ARIMA模型的煤改电电力负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别；

步骤2、对非平稳序列进行平稳化处理；

步骤3、根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型；

步骤4、进行参数估计，检验是否具有统计意义；

步骤5、进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声；

步骤6、利用已通过检验的模型进行预测分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的煤改电电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。

3.根据权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的煤改电电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤3的具体方法为：若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则可断定序列适合ARMA模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于ARIMA模型的煤改电电力负荷预测方法，其特征在于：所述步骤6的具体方法为：对原始数据进行一次差分规范后，若序列数据符合的ARIMA模型的要求条件，则进行模型识别。

5.根据权利要求4所述的一种基于ARIMA模型的煤改电电力负荷预测方法，其特征在于：所述模型识别的方法为：先拟合ARMA(1,1),并检验拟合结果，如果检验后拒绝ARMA(1,1)的拟合结果，则认为p＝1,q＝1是合理的，否则适当提高阶数再进行拟合，直到检验结果不拒绝拟合的模型为止。