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动态三次指数平滑法的火电厂发电量预测研究

发布时间:2024-06-29 13:54
  研究具有动态平滑系数和参数的动态三次指数平滑法在火电厂发电量预测的适用性,并且与传统的时间序列预测模型加权移动平均法进行比较。以部分河北省邯郸市的火电厂发电量为研究对象,对月发电量进行预测。通过采集到的发电量数据对两种预测模型进行编译和实现,并嵌入预测干预法,通过相对误差和方差的比较,证明基于动态三次指数平滑的时间序列预测模型具有良好的预测精度和预测数据拐点的能力,在火电厂发电量的预测中有较高的实用性。

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

图1算法流程图

图1算法流程图

动态三次指数平滑法的预测模型流程图如图1所示。2实验过程


图22017年相对误差对比图

图22017年相对误差对比图

将动态三次指数平滑模型与加权移动平均法(MA)模型预测的发电量的方差进行比对,结果如表3所示。将两种模型预测的2017,2018年的平均相对误差比对,按照年份生成折线图,结果如图2和图3所示。图32018年相对误差对比图


图32018年相对误差对比图

图32018年相对误差对比图

图22017年相对误差对比图根据表3的方差可以看出,加权移动平均法的预测模型方差较大,虽然部分预测的方差相对较小,但是整体均大于动态三次指数平滑的方差。根据图2,图3可知,两种预测模型的平均相对误差都较小,但是从误差对比来看,动态三次指数平滑的整体误差小于加权移动平均法,并且相....


图2-1时间序列预测模型的选择

图2-1时间序列预测模型的选择

常见的时间序列模型大致分为三种:加权移动平均模型、指数平滑模型、ARIMA自回归差分模型。选择数据的预测种类是重中之重,利用时间数据进行预测,通常假定过去的变化趋势会延续到未来,这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。一般来说,任何时间序列都会有不规则成分存在,在商务和管理数....



本文编号:3997650

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