取某台变压器2014年9月1日到2014年12月19日共110天的油中溶解气体含量作为近期原始数据，对2014年12月20日至2014年12月26日一周的参数发展情况进行预测。

以H2含量为例，当EWMA模型中系数α分别取不同值时，采用EWMA模型进行拟合所得误差情况如表6-3所示。从表中可以看出，在权重取0.1时，针对H2含量进行拟合所得误差最小，α在0.5以后，误差增加得较快。同样，对于其他种类的气体，经过分析可以发现，在α取较小值时，拟合误差都最小。这和采用近期数据进行预测时，数据量较多、时间较为接近、近期数据对预测点的影响区别较小有关。

α取0.1～0.4时，个气体含量拟合的情况如图6-8所示。

表6-3　采用近期数据在不同α 时各气体浓度的拟合误差

图6-8　不同权重时各种气体的拟合情况

因此，采用近期历史数据做预测时，EWMA的权重参数α取0.1。

考虑历史同期数据对预测结果的影响，取2009年到2014年共6年的历史同期数据，采用上述方法进行分析（见表6-4），可以发现，EWMA模型的权重参数α取0.9时拟合的误差相对较小，这和历史同期数据数据量少、间隔时间长，靠近预测点数据影响大、远离预测点数据影响小有关。(www.daowen.com)

表6-4　采用历史同期数据在不同α 时各气体浓度的拟合误差

因此，采用历史同期数据做预测时，EWMA的权重参数α 取0.9。

将两者进行结合，得到既考虑历史规律影响、又考虑近期趋势影响的变压器油中溶解气体预测结果，对该台变压器2014年12月20日至12月26日共7天的油中溶解气体情况进行预测，预测的情况如图6-9所示，预测的效果如表6-5所示。

图6-9　七种气体一周的预测情况与实际值对比

表6-5　三种预测方法的平均相对误差

由表6-5可以看到，在考虑历史同期数据的影响后，预测的精度并没有相应地提高，反映出在没有特殊规律性影响的时期内，可不考虑历史同期状态数据的影响。