【摘 要】
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短期电量预测对电网的运营维护工作具有重要意义。传统的电量预测方法包括灰色预测模型、ARIMA、指数平滑等,这些方法通常是使用线性时序模型拟合电量数据。然而,电力的使用
【机 构】
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国家电网扬州供电公司,东南大学信息科学与工程学院
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短期电量预测对电网的运营维护工作具有重要意义。传统的电量预测方法包括灰色预测模型、ARIMA、指数平滑等,这些方法通常是使用线性时序模型拟合电量数据。然而,电力的使用受外部多种环境因素的影响,含有多个成分,线性模型无法很好地表征电量数据的规律。为提高电量模型预测的准确性,基于Prophet模型进行电量预测,应用到同期线损系统采集的电量统计数据上得到精确的预测结果。对比实验表明,此模型相比于传统预测方法有一定性能优势,并且Prophet模型的成分分解使得用户的用电量变化可以具体解释。
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