基于多源信息的短期负荷混合预测模型应用研究

基于多源信息的短期负荷混合预测模型应用研究

论文摘要

针对单一负荷预测模型在实时预测中的局限性,建立了以ARIMA(自回归移动平均)模型和人工神经网络模型为基础的混合预测模型。除历史负荷数据信息以外,引入气象数据、用户特征、日期信息等多源信息,探究各类特征值选择对预测结果的影响。某市工业用户的实际应用效果表明,综合ARIMA模型对时间序列趋势的拟合能力和人工神经网络对多源信息的捕捉能力后,建立的混合预测模型具有较好的预测效果。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 ARIMA预测模型
  •   1.1 模型简介
  •   1.2 建模方法
  • 2 人工神经网络预测模型
  •   2.1 模型简介
  •   2.2 具体算法
  • 3 建模实例
  •   3.1 ARIMA预测模型构建
  •   3.2 确定输入变量
  •     3.2.1 变量输入
  •     3.2.2 数据预处理
  •   3.3 神经网络模型预测
  •   3.4 模型结果
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 应张驰,陈淑萍,卢旭航

    关键词: 负荷预测,模型,人工神经网络,混合预测

    来源: 浙江电力 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网浙江义乌市供电公司

    分类号: TM715

    DOI: 10.19585/j.zjdl.201909017

    页码: 100-104

    总页数: 5

    文件大小: 349K

    下载量: 121

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