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基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
被引量：
10
1
作者
王晨
叶江明
何嘉弘
《电力工程技术》
北大核心
2022年第5期110-115,共6页
电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用...
电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度。
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关键词
时间序列分析法
短期用户负荷预测
自回归条件异方差(ARCH)效应
garch
-M族模型
厚尾效应
损失函数
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职称材料
题名
基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
被引量：
10
1
作者
王晨
叶江明
何嘉弘
机构
南京工程学院电力工程学院
东南大学电气工程学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2022年第5期110-115,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51807028)。
文摘
电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度。
关键词
时间序列分析法
短期用户负荷预测
自回归条件异方差(ARCH)效应
garch
-M族模型
厚尾效应
损失函数
Keywords
time
series
analysis
short-term
user
load
forecasting
autoregressive
conditional
heteroskedasticity
(ARCH)effect
generalized
autoregressive
conditional
heteroskedasticity
-in-
mean
(
garch
-M)
family
model
fat
tail
effect
loss
function
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
王晨
叶江明
何嘉弘
《电力工程技术》
北大核心
2022
10
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