基于ARMA模型的电压RMS值预测

摘要：

针对配电网节点电压方均根值(root mean square value,RMS)数据规律性差,难以预测的特点,文中提出了一种将自回归移动平均模型(auto-regressive and moving average model,ARMA)应用到电压RMS值预测中的方法.该方法主要包括数据预处理、ARMA模型拟合训练、ARMA模型拟合评价、ARMA模型预测应用4个步骤.运用Python编程语言实现该方法,随机选取两条10 kV等级的电压RMS值监测序列进行ARMA模型拟合训练,并利用训练完成后的模型进行预测分析,结果表明,两条预测序列与实际值的方均根误差分别为9.57和5.05,本文所提方法能够对电压RMS值进行较为有效的预测,具有较好的有效性和实用性.

关键词：电压RMS值预测、ARMA模型、时间序列分析

所属期刊栏目：37

分类号：TM833(高电压技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51777066;中央高校基本科研业务费专项资金资助2017XS011;国家电网有限公司科技项目52010116000S

在线出版日期：2018-12-13（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：20-25