| 基于集合经验模式分解的ARIMA行业售电量预测模型 |
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| 引用本文： | 林女贵.基于集合经验模式分解的ARIMA行业售电量预测模型[J].电力科学与技术学报,2019,34(2):128-133. |
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| 作者姓名： | 林女贵 |
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| 作者单位： | 国家电网福建省电力有限公司,福建 福州,350003 |
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| 基金项目： | 福建省自然科学基金面上项目 |
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| 摘 要： | 售电量的准确预测是电力市场课题研究的重要内容之一,目前已有许多模型用于售电量预测。在此背景下,考虑售电量时间序列的非线性、波动性和周期性,提出基于集合经验模式分解和自回归积分滑动算法的预测模型。该模型首先对售电量时间序列进行集合经验模态分解,通过添加白噪声得到不同时间尺度分布的售电量时间序列,分解后得到一系列相对平稳的本征模态函数和趋势项,然后利用自回归积分滑动算法对各平稳化本征模态函数和趋势项分别进行预测,得到各分量的预测结果,最后将分量预测结果叠加得到最终的售电量预测值。基于历史统计售电量数据的预测结果分析表明,基于集合经验模式分解的 ARIMA模型具有良好的预测精度。
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| 关 键 词： | 售电量预测 集合经验模式分解 自回归积分滑动平均模型 |
ARIMA model based on ensemble empirical mode decomposition for industry electricitysales prediction |
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| LIN Nv-gui.ARIMA model based on ensemble empirical mode decomposition for industry electricitysales prediction[J].JOurnal of Electric Power Science And Technology,2019,34(2):128-133. |
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| Authors: | LIN Nv-gui |
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| Affiliation: | (State Grid Fujian Electric Power Company Limited, Fuzhou 350003,China) |
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| Abstract: | LIN Nv-gui(State Grid Fujian Electric Power Company Limited, Fuzhou 350003,China) |
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| Keywords: | electricity sales prediction ensemble empirical mode decomposition (EEMD) autoregressive integrated moving average (ARIMA) |
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