季节性自回归滑动平均混合模型及其在电力负荷预测中的应用

• 作者: 叶舟 戴韧 陈康民 黄婷
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷 预测特性 季节性自回归滑动平均混合模型 数据结构
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 5-8,25
• 页数: 5页
• 分类号: TM744
• 字数: 2966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6954.2001.01.002

摘要

电力负荷多具趋势性及周期性特性，并非所有预测模型都与此特性相吻合。重点分析季节性自回归滑动平均混合模型的预测特性，并通过具体算例验证其同时具有趋势性及周期性特性，非常适合用于电力负荷的预测分析。同时指出自回归滑动平均混合模型受时间序列数据结构的约束较少，并通过具体算例，同灰色预测模型进行比较验证。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈康民	上海理工大学动力工程学院	125	2243	21.0	43.0
2	戴韧	上海理工大学动力工程学院	168	1163	17.0	27.0
3	叶舟	上海理工大学动力工程学院	133	622	13.0	19.0
4	黄婷	上海理工大学动力工程学院	15	254	8.0	15.0