基于时间序列模型的电价预测方法

• 作者: 彭力 胡峰
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: ARIMA ARCH 电价预测 电力市场 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 4509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2008.02.009

摘要

通过对美国PJM电力市场2006年8月到11月的日前电价的分析研究,提出了一种基于时间序列的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)及自回归条件异方差(ARCH)模型和神经网络的组合模型来预测美国PJM电力市场未来24小时的日前电价,季节性ARIMA模型反映了电价趋势性、季节性,ARCH模型反映了电价的异方差性,因此该模型能够很好地反映电价的特点,预测结果良好,应用前景广阔.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭力	江南大学通信与控制工程学院	148	814	15.0	21.0
2	胡峰	江南大学通信与控制工程学院	2	34	2.0	2.0