基于R语言的负荷预测ARIMA模型并行化研究

• 作者: 吴熙辰 肖坚红 陈驰 麦鸿坤
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷预测 ARIMA JAVA R语言 并行化
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 能源互联网(特约栏目主编 孙宏斌、冯庆东)
• 页码范围: 3216-3220
• 页数: 5页
• 分类号: TM71
• 字数: 3153字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.11.030

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖坚红		8	104	4.0	8.0
2	陈驰	河海大学能源与电气学院	3	78	3.0	3.0
3	麦鸿坤	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	3	53	2.0	3.0
4	吴熙辰	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	1	47	1.0	1.0