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计及温度影响的短期负荷预测时间序列模型 被引量：6
1
作者 万志宏 陈亮 文福拴 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第3期61-66,共6页
时间序列模型在国际和国内的短期电力负荷预测中得到了广泛应用。然而,这种方法的一个主要缺点是无法将影响负荷预测的主要因素之一即气象因素考虑进去。在此背景下,首先基于负荷和气温数据建立了负荷预测的回归模型,然后构造了回归模... 时间序列模型在国际和国内的短期电力负荷预测中得到了广泛应用。然而,这种方法的一个主要缺点是无法将影响负荷预测的主要因素之一即气象因素考虑进去。在此背景下,首先基于负荷和气温数据建立了负荷预测的回归模型,然后构造了回归模型残差累积式自回归—滑动平均模型并对回归模型进行修正。最后,用广东电力系统的实际负荷数据说明了所发展的短期负荷预测模型的实际预测效果。计算结果表明所提出的方法可以弥补现有时间序列模型的缺点,有效地提高负荷预测精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 回归模型 时间序列模型 累积式自回归—滑动平均模型
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基于非参数GARCH的时间序列模型在日前电价预测中的应用 被引量：16
2
作者 邓佳佳 黄元生 宋高峰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期190-196,共7页
电力市场中电价序列具有较强的波动性、周期性和随机性,以致经常出现价格尖峰,这在很大程度上影响了电价预测的精度。提出了一种基于小波变换和非参数GARCH(generalized auto regressive conditional heteroskedasticity)模型的时间序... 电力市场中电价序列具有较强的波动性、周期性和随机性,以致经常出现价格尖峰,这在很大程度上影响了电价预测的精度。提出了一种基于小波变换和非参数GARCH(generalized auto regressive conditional heteroskedasticity)模型的时间序列模型对日前电价进行预测。利用小波变换将历史电价序列分解重构概貌序列和细节序列,分别建立累积式自回归滑动平均(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测,采用非参数GARCH模型对电价序列预测残差的随机波动率进行建模,从而提高对价格波动性的预测能力和ARIMA模型的预测精度。将该模型应用于美国宾夕法尼亚—新泽西—马里兰(Pennsylvania-New Jersey-Maryland,PJM)电力市场的日前电价预测。算例结果表明,非参数GARCH模型可以更好地拟合电价序列剧烈波动的特性,该模型能够提高电价的预测精度。 展开更多
关键词 电价预测 小波变换 累积式自回归滑动平均模型 非参数GARCH模型
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网络异常点检测中性能指标阈值的动态确定方法 被引量：4
3
作者 于艳华 宋美娜 +1 位作者 张文婷 宋俊德 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期45-49,共5页
通过检测代表性能降质的异常点来实现故障的提前发现和快速恢复是提高通信网的可靠性的重要手段.采用基于统计假设检验的网络异常点检测方法,提出一种综合运用季节累积自回归滑动平均模型时间序列预测和置信区间计算来动态获取性能指标... 通过检测代表性能降质的异常点来实现故障的提前发现和快速恢复是提高通信网的可靠性的重要手段.采用基于统计假设检验的网络异常点检测方法,提出一种综合运用季节累积自回归滑动平均模型时间序列预测和置信区间计算来动态获取性能指标阈值的方法.利用累积自回归滑动平均模型在训练集上的拟合残差白噪声符合正态分布的假设,给出了一种通过构造满足t分布的随机变量来计算预测值在任意置信度1-α下置信区间的新算法.理论分析和实验结果表明,该阈值动态确定方法有效. 展开更多
关键词 异常点检测 时间序列预测 季节累积自回归滑动平均模型 置信区间
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