基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测

摘要：

电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法.针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测.首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度.

关键词：时间序列分析法、短期用户负荷预测、自回归条件异方差(ARCH)效应、GARCH-M族模型、厚尾效应、损失函数

所属期刊栏目：41

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金51807028

在线出版日期：2022-10-13（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：110-115