基于ARIMAX模型的夏季短期电力负荷预测

发布时间：2017-11-11 02:02

  本文关键词：基于ARIMAX模型的夏季短期电力负荷预测

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【摘要】：夏季城市的短期电力负荷预测不仅与过去的电力负荷数据有关,并且受温度、风力、降水量等因素影响明显,存在明显的突变结构。为了对夏季城市的短期电力负荷进行预测,根据协整理论采用SAS软件建立起电力负荷序列与输入序列"温度"之间的ARIMAX模型,充分挖掘序列的内部自相关信息以及序列与序列之间的相关关系。采取最小信息量准则"AIC-SBC"进行比较可知,ARIMAX模型比经典时间序列ARMA模型的信息量要小,相对误差更小,拟合结果更为精确,在存在突变结构且具有显著影响因素的短期电力负荷预测领域具有很高的应用价值。
【作者单位】： 华北电力大学经济管理系;
【基金】：国家自然科学基金项目(70671039)~~
【分类号】：TM715
【正文快照】： This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.70671039).0引言短期电力负荷预测(Short Term Load Forecasting,STLF)一般主要用来预测未来1天至1周的电力负荷,其预测的精度直接影响到电力市场下各运营商的经济成本,因而在现代电力需求侧管理，

本文编号：1169300