基于三种模型的昆士兰州短期电力负荷预测对比探究

摘要：

为提高电力负荷预测模型的预测精度本文将基本ARMA模型与Kalman滤波结合建立ARMA-Kalman滤波模型，将ARMA模型与SVM模型以及SVM的优化方法结合，建立ARMA-SVM模型，以试图提高模型的预测精度。同时将前两个模型以及基本ARMA模型应用于澳大利亚昆士兰州短期电力负荷预测中。实例研究表明，ARMA-Kalman模型未能如期较大提高对澳大利亚昆士兰州的电力负荷预测精度，ARMA-SVM模型在一定程度上提高了预测精度。

关键词：ARMA模型、Kalman滤波、SVM模型、电力负荷预测

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：49-51