基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法

摘要：

基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究，提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法。该方法通过引入含时变参数的有偏分布，对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述。基于南京地区日用电量实际历史数据，分析了该负荷时间序列的时变高阶矩特征，建立了自回归条件密度模型。使用条件对数极大似然估计对模型参数进行了估计，实现了短期负荷预测，验证了该方法的可行性和有效性。结合算例中自回归条件密度模型时变参数的取值范围，推导了时变参数与条件高阶矩的数理关系，给出了一种刻画时间序列时变高偏度（三阶矩）、时变高峰度（四阶矩）的途径。算例分析表明，基于有偏t分布的自回归条件密度负荷预测模型的预测效果良好。

关键词：自回归条件密度模型、时变参数、高阶矩、极大似然估计、短期负荷预测

分类号：TM714(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2014-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：561-566