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：

电网技术 | 2015年 / 39卷 / 11期

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

页码：3216 / 3220

页数：5