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摘要:
针对配电网节点电压方均根值(root mean square value,RMS)数据规律性差,难以预测的特点,文中提出了一种将自回归移动平均模型(auto-regressive and moving average model,ARMA)应用到电压RMS值预测中的方法.该方法主要包括数据预处理、ARMA模型拟合训练、ARMA模型拟合评价、ARMA模型预测应用4个步骤.运用Python编程语言实现该方法,随机选取两条10 kV等级的电压RMS值监测序列进行ARMA模型拟合训练,并利用训练完成后的模型进行预测分析,结果表明,两条预测序列与实际值的方均根误差分别为9.57和5.05,本文所提方法能够对电压RMS值进行较为有效的预测,具有较好的有效性和实用性.
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文献信息
篇名 基于ARMA模型的电压RMS值预测
来源期刊 电力工程技术 学科 工学
关键词 电压RMS值预测 ARMA模型 时间序列分析
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 电能质量专题
研究方向 页码范围 20-25
页数 6页 分类号 TM833
字数 3045字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-0665.2018.05.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陶顺 华北电力大学电气与电子工程学院 53 765 13.0 27.0
2 赵蕾 华北电力大学电气与电子工程学院 4 4 1.0 2.0
3 尹温硕 华北电力大学电气与电子工程学院 3 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
电压RMS值预测
ARMA模型
时间序列分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力工程技术
双月刊
1009-0665
32-1866/TM
16开
江苏省南京市江宁区帕威尔路1号
1982
chi
出版文献量(篇)
3196
总下载数(次)
7
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