基于自回归积分滑动平均模型的日前电价预测

• 作者: 张一泓 朱国荣 朱瑶琪 蔡永自
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 自回归积分滑动平均模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 辨识建模与仿真
• 页码范围: 125-129,139
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 3552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2020.01.029

摘要

常见的电价预测模型一般建立在时间序列法和神经网络法的基础上.本文将小波变换与自回归积分滑动平均模型结合起来得到小波ARIMA模型并使用该模型进行预测,相对其他时间序列方法,自回归积分滑动平均模型在处理电价这类非平稳时间序列时有更好的表现.经过预测误差的对比分析可以得知小波ARIMA模型的预测效果要优于传统的ARIMA模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡永自	国网浙江省电力公司经济技术研究院	4	4	2.0	2.0
2	张一泓	国网浙江省电力公司经济技术研究院	8	10	2.0	3.0
3	朱国荣	国网浙江省电力公司经济技术研究院	6	28	3.0	5.0
4	朱瑶琪	国网浙江省电力公司经济技术研究院	3	1	1.0	1.0