基于X-12-ARIMA季节分解技术和回归分析方法对广州市用电量进行预测开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 一、论文研究背景及意义伴随着科技的发展和生产能力的需求提升，电力工业日益受到世界各国的重视，电力水平已经成为地区经济发展的重要因素之一。

发电厂生产的电力难以保存，需即产即用，这就需要发电量与负荷量保持平衡，电力需求预测是保持这种平衡的有力工具。

电力需求预测可以帮助发电商进行电力设施建造的规划和发电机运行方式的安排，也可作为能源市场交易的基本信息。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、研究内容广州市是我国的一线城市，经济和电力工业发展迅速，社会用电量迅速增加，用电形势严峻，需要进行合理的电网规划。

面对广州市在高速发展情况下的紧张用电形势，本文收集广州市2004-2019年的月度用电量数据，通过建立模型，直观地看到用电量变化情况，对广州市月度用电量做出预测，为广州市电网规划和电力系统调峰调度提供可靠依据。

二、研究过程本文实验过程基于sas软件；选取2004-2017年数据进行分析，预测2018-2019年数据；数据预处理，去除离群值的影响；用季节分解法将原始数据序列分解为趋势分量、季节分量、节假日分量以及随机分量，根据不同分量的特点，分别选用合适的预测模型进行预测，而后整合得到最终预测值；引入广州市经济数据，分离出趋势分量，与用电量趋势分量一起建立回归分析模型，进行预测，而后整合得到最终预测值；将引入经济数据前后的用电量预测值以及2018-2019年的用电量真实值比较，考察模型的预测精度和误差稳定度，得出结论。