基于ARIMA模型的短期电力负荷预测

被引：17

作者：

李晨熙

机构：

[1] 广东电网有限责任公司珠海供电局

来源：

吉林电力 | 2015年 / 43卷 / 06期

关键词：

短期电力负荷预测; 累积式自回归移动平均模型; 小波去噪;

D O I：

10.16109/j.cnki.jldl.2015.06.007

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

电力负荷时间序列不平稳和受噪声污染严重,直接对负荷进行预测准确度不高。针对此问题,提出了一种结合小波变换与累积式自回归移动平均(ARIMA)模型的短期电力负荷预测新方法。首先,将历史负荷数据进行小波变换,以去除噪声干扰;然后,建立ARIMA模型进行负荷预测。通过实际负荷数据实验,证明了该方法的有效性。

引用

页码：22 / 24

页数：3

共 6 条

[1] 基于灰色投影改进随机森林算法的电力系统短期负荷预测 [J].