Автоматизирован прогноз на месяц вперед

Аватар пользователя chuchueva

Когда появилось Математическое бюро, то мне казалось очень сложным полностью автоматизировать месячный прогноз – это слишком далекий горизонт! Мне казалось, что необходимо на результаты обязательно смотреть и при необходимости корректировать. По итогам прогнозирования и постоянных оценок точности вот уже на протяжении почти полутора лет мне удалось сформулировать основные аспекты прогнозирования показателей ОРЭМ на месяц вперед, которые теперь переложены в программный код и на сегодняшний день эта операция наравне с прогнозом на сутки и неделю вперед выполняется полностью автоматически.

Важно отметить, что месячный прогноз выполняется в два этапа.

Первый этап прогнозирования на месяц вперед

На первом этапе прогнозируется средняя месячная величина временного ряда. Вот тут существует громадный арсенал моделей, которые позволяют определять искомое значение. Я пробовала делать ARIMA для каждого временного ряда, после этого стала искать взвешенную сумму предыдущих значений, например, Z(m+1) = a * Z(m) + b * Z(m-1) + c * Z(m-2)…, где значение Z(m) - среднемесячное значение временного ряда Z(t) в месяц m. После решила получить для этого всего консенсус-прогноз, но в конечном итоге остановилась на двух простых зависимостях, показавших наибольшую эффективность:

  1. Z(m+1) = a * Z(m) + b * Z(m-1)
  2. Z(m+1) = a * Z(m) + b * Z(m-11)

Для каждого временного ряда была определена комбинация, а после методом наименьших квадратов коэффициенты a и b.

Первый этап прогнозирования на месяц вперед

На втором этапе полученная среднемесячная величина Z(m) разбивается по часам месяца, причем разбивка выполняется в модели поэтапно.

  1. Сначала Z(m) разбивается по неделям.
  2. Далее полученные недельные значения разбиваются по дням недели.
  3. На последнем этапе среднедневные значения разбиваются по часам.

Такая разбивка позволяла мне при ручной корректировке прогноза контролировать разбиение. В настоящее время она осталась в системе прогнозирования как готовая функция.

Результат автоматизации

На сегодняшний день удалось программно реализовать все указанные алгоритмы в едином ядре, которое выполняет прогноз на месяц вперед в автоматическом режиме. Проведенные оценки автоматического и ручного прогноза показали, что реализованный автоматический прогноз за предыдущие 3 месяца в среднем точнее на 14 Руб/МВт.ч для временных рядов цен на электроэнергию и на 82 МВт.ч точнее для временных рядов объемов ТГ.

Для добавления комментариев войдите или зарегистрируйтесь
169

2010 - 2018 © Математическое бюро

Все права защищены в соответствии с законодательством РФ

При полном или частичном использовании материалов ссылка на сайт обязательна