信息管理 - 735 - 2.2 电费构成与调价影响分析 对各用电类别电费构成进行分解，对电度电费 基本费等单价种类繁多的类别按照电价代码时段类 型等分组统计其月度电量电费时间序列值及其电量 占比。支持手动输入该分组调增或调减比率/差价， 根据电量结构推算本年度剩余月份售电量，自动测 算政策性调价对本年度剩余逐月的售电总收入的影 响程度。 2.3 总售电单价预测建模 2.3.1 总体建模思路 本项目通过业务梳理、数据梳理，以及多角度、 大量建模实验后，初步拟定基于电价预测同期月份 异常点修正的 Holt-Winter 乘法模型，进行惠州市 各区局各用电类型每月的电价建模与预测。 图 建模思路 2.3.2 算法原理 Holt Winter 指数平滑预测法 指数平滑法是布朗（Robert G Brown）所提出， 是移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析 预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时 间序列预测模型对现象的未来进行预测。 Holt-Winter 指数平滑法按照季节性分量的计 算方式不同，可以分为累加式季节性分量和累乘式 季节性分量。两种不同的分量对应的时间序列计算 等式和预测公式均不同： Holt-Winters 乘法模型计算过程如下： 1 1 1 1 : L (1 )( ) : ( ) (1 ) : (1 ) : t t t t t s t t t t t t t s t t m t t t s m Level equation Y L b S Trend equation b L L b Seasonal equation Y S S L Forecast equation F L b m S + + = + + = + = + = + （ ） Holt-Winters 加法法模型计算过程如下： 1 1 1 1 : L - (1 )( ) : ( ) (1 ) : - (1 ) : t t t s t t t t t t t t t t s t m t t t s m Level equation Y S L b Trend equation b L L b Seasonal equation S Y L S Forecast equation F L b m S + + = + + = + = + = + + （ ） （ ） 其中，Lt 表示 t 时刻的平滑项，bt 表示 t 时 刻 的 趋 势 项 ， t S 表 示 t 时 刻 的 季 节 项 ； 、 、 、s 分别表示平滑参数、趋势参数、季节 指数、 季节的长度； 平滑项的初始值设为： 1 1 L Y = ， 趋势项的初始值设为： 1 1 2 b Y Y = ， 季节指数的初始 值设为 , 1,2, , p p s S Y L p s = = 。本文使用 Python 参数自适应的方式进行模型的构建，旨在最小化预 测值 1 F t+ 和观测值 1 Y t+ 之间的误差。 2.3.3 分析与建模 2.3.3.1 电价时序的周期性分解 平均电价呈现出周期性的变化趋势，使其表现 出趋势性、随机性和季节性的特点。通过对 2016 年 1 月至 2019 年 9 月的各区局平均电价数据的周期性 分解和分析，表明该时间序列确实具有明显的趋势 性和季节性。以下以惠州供电局的电价曲线与周期 性分解展开分析。 从电价趋势图可以明显看出， 2016 年、 2018 年、 2019 年电价存在明显的周期性， 周期长度为 12 个月。 其中，2017 年 8 月出现了一个大幅度的电价下降情 况，2017 年 7 月份政策性调价，一次性调 3 次电价，