区间时间序列向量自回归模型在短期电力负荷预测中的应用

被引:92
作者
万昆
柳瑞禹
机构
[1] 武汉大学经济与管理学院
关键词
区间时间序列; 向量自回归; 电力负荷; 预测;
D O I
10.13335/j.1000-3673.pst.2012.11.044
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
摘要
电力负荷数据通常随着时间的不同而呈现一定的波动性。针对电力负荷随着时间波动呈现出一个范围波动的特点,采用区间时间序列估计与向量自回归相结合的方法对短期电力负荷进行预测,预测结果拟合良好,提高了电网公司对电力负荷的预测精确度,为电网公司制定负荷预报曲线提供精准数据信息,为电网公司编制电力负荷计划提供理论支持和有效的方法。
引用
收藏
页码:77 / 81
页数:5
相关论文
共 13 条
  • [11] Forecasting models for interval-valued time series.[J].André Luis S. Maia;Francisco de A.T. de Carvalho;Teresa B. Ludermir.Neurocomputing.2008, 16
  • [12] Forecasting of the electric energy demand trend and monthly fluctuation with neural networks
    Gonzalez-Romera, Eva
    Jaramillo-Moran, Miguel Angel
    Carmona-Fernandez, Diego
    [J]. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING, 2007, 52 (03) : 336 - 343
  • [13] 应用计量经济学.[M].(美)沃尔特·恩德斯(WalterEnders)著;杜江;谢志超译;.高等教育出版社.2006,