共 12 条
基于R语言的负荷预测ARIMA模型并行化研究
被引:60
作者:
麦鸿坤
[1
]
肖坚红
[2
]
吴熙辰
[1
]
陈驰
[3
]
机构:
[1] 中国科学技术大学计算机科学与技术学院
[2] 国网安徽省电力公司
[3] 河海大学能源与电气学院
来源:
关键词:
电力负荷预测;
ARIMA;
JAVA;
R语言;
并行化;
D O I:
10.13335/j.1000-3673.pst.2015.11.030
中图分类号:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号:
摘要:
自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型常在R语言环境下被用于电力负荷数据的分析和预测。然而,面对海量数据背景下的工程应用,R环境下ARIMA模型的运行效率无法达到令人满意的程度。针对此问题,通过JAVA与R的实时通信,充分利用JAVA丰富的开源资源与R强大的统计计算功能,在JAVA中进行程序的逻辑判断,在R中进行数值计算,采用混合编程,最后完成ARIMA模型接口的封装,实现了基于负荷数据预测的ARIMA模型的串行化程序。在串行程序完成的基础上,根据电力负荷特性,对数据进行划分,结合JAVA多线程技术,实现了ARIMA模型的并行化。最后,结合文中提出的复合评价指标,对安徽地区随机获取的用户电力负荷进行了测试。结果表明,ARIMA模型并行算法预测准确率好,代码执行效率高。
引用
收藏
页码:3216 / 3220
页数:5
相关论文