小波分析和考虑外生变量的广义自回归条件异方差模型在电价预测中的应用
电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰.文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律.通过概貌分量找出电价的主要波动规律,并由此对电价进行预测,剔除细节分量所反映的电价的随机波动影响.建立考虑异方差的广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)对概貌序列建模,并在GARCH模型中加入外生变量形成GARCHX模型,以弥补传统时间序列模型忽略外界影响的缺陷.对美国PJM电力市场的实例研究表明,所建立的W-GARCHX模型比传统时间序列模型的预测精度有明显提高.
电力市场、电价预测、小波分析、广义自回归条件异方差(GARCH)、自回归移动平均(ARMA)
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F123.9(中国经济)
国家自然科学基金70671039
2009-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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