R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

电力负荷预测是电网规划的基础，对电力电量平衡、主变定容选址、网架规划等环节具有重要的理论支撑作用。可以说，电力负荷预测贯穿于规划工作始终，预测水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。

负荷预测已经有不短的研究历史，涌现了大量比较成熟有效的预测方法。主要分为确定性预测方法和非确定性预测方法。确定性预测方法多把负荷用一个或一组方程来描述，负荷与影响其变化的因素之间有着明确的对应关系，包括回归分析法、时间序列法、负荷密度法、相关分析法、年最大负荷利用小时数法等。

而不确定性方法认为电力负荷的变化受众多模糊的、不确定的因素影响，它不可能用精确的显式数学方程来描述，包括专家经验法、神经网络法、模糊预测法、灰色模型法等。负荷预测的各种方法根据其自身的特点被应用于不同的场合。随着我国新型城镇化建设的推进，农村地区基本功能不断加强，人口迁移加剧、产业结构升级、生活方式及生活理念发生转变，负荷预测的复杂性进一步加深。前瞻性的开展农村电力负荷预测研究，可以满足地区城镇化发展对电网安全稳定、灵活调度的要求，适应长期可持续发展的需要，具有重大的现实意义。