發(fā)布時間：2017-08-22 06:07

  本文關(guān)鍵詞：基于GM-ARIMA模型的發(fā)電量預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： ARIMA模型 非等間隔GM(1 1)模型 GM-ARIMA模型 發(fā)電量預(yù)測

【摘要】：發(fā)電量預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃與運行的基礎(chǔ),是電力市場運作中的重要組成部分。目前,對發(fā)電量預(yù)測的研究已經(jīng)比較深入,常用的發(fā)電量預(yù)測方法有：灰色預(yù)測法、線性回歸模型、自回歸移動平均模型及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。其中回歸預(yù)測模型和時間序列模型是該領(lǐng)域最成熟的兩個模型�；貧w預(yù)測模型通過建立發(fā)電量與其他相關(guān)變量之間的模型來預(yù)測發(fā)電量,但是由于影響發(fā)電量的外部因素錯綜復(fù)雜,準(zhǔn)確分析其對發(fā)電量的影響比較困難。另一種有效的方法是利用時間序列模型對發(fā)電量本身的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究,進(jìn)而預(yù)測未來的發(fā)電量。本文采用時間序列模型對發(fā)電量預(yù)測進(jìn)行研究。 在電力市場化過程中,發(fā)電量預(yù)測的精度直接關(guān)系到各方的利益。因此,如何提高模型的預(yù)測精度吸引了越來越多人的關(guān)注。本文在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上探究更為精確、有效的方法。首先分別介紹了單整自回歸移動平均模型(ARIMA模型)和灰色預(yù)測模型(GM(1,1)模型),接著提出了基于灰色預(yù)測理論修正的ARIMA模型,以提高模型的預(yù)測精度。最后根據(jù)2008年—2013年我國甘肅省5年的發(fā)電量數(shù)據(jù)建立合適的ARIMA模型,并將基于非等間隔GM(1,1)模型的殘差修正法用于ARIMA模型的優(yōu)化和改進(jìn),得到(GM-ARIMA模型的預(yù)測結(jié)果。最終,對比ARIMA模型、GM(1,1)模型以及GM-ARIMA模型的預(yù)測結(jié)果,發(fā)現(xiàn)GM-ARIMA模型達(dá)到了提高模型預(yù)測精度的目的。
【關(guān)鍵詞】：ARIMA模型 非等間隔GM(1 1)模型 GM-ARIMA模型 發(fā)電量預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：C815
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 論文選題背景及研究意義8-9
• 1.1.1 論文選題背景8-9
• 1.1.2 論文研究意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 傳統(tǒng)預(yù)測方法9-10
• 1.2.2 新興預(yù)測方法10
• 1.2.3 組合預(yù)測方法10-11
• 1.2.4 殘差修正法11-12
• 1.3 本文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排12-13
• 第二章 ARIMA模型13-21
• 2.1 ARIMA模型概述13-14
• 2.1.1 時間序列分析法簡述13
• 2.1.2 ARIMA模型的提出13
• 2.1.3 ARIMA模型的構(gòu)成13-14
• 2.2 ARIMA模型14
• 2.3 平穩(wěn)性條件14-15
• 2.3.1 AR(p)模型的平穩(wěn)性條件14-15
• 2.3.2 MA(q)模型的平穩(wěn)性條件15
• 2.3.3 ARIMA(p,d,q)模型的平穩(wěn)性條件15
• 2.4 ADF單位根檢驗15-18
• 2.4.1 DF檢驗15-16
• 2.4.2 DF檢驗的等價表達(dá)16-17
• 2.4.3 DF檢驗的三種類型17
• 2.4.4 ADF檢驗17-18
• 2.5 建模流程18-21
• 2.5.1 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化處理18
• 2.5.2 自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)18
• 2.5.3 ARIMA模型識別規(guī)則18-19
• 2.5.4 參數(shù)估計19
• 2.5.5 模型定階19
• 2.5.6 模型檢驗19-20
• 2.5.7 模型預(yù)測20-21
• 第三章 灰色預(yù)測模型21-27
• 3.1 灰色系統(tǒng)基本理論21
• 3.2 傳統(tǒng)灰色預(yù)測模型21-23
• 3.2.1 GM(1,1)建模原理21-22
• 3.2.2 GM(1,1)模型檢驗22-23
• 3.3 基于灰色預(yù)測理論修正ARIMA模型23-27
• 3.3.1 改進(jìn)原理23-24
• 3.3.2 GM-ARIMA模型流程圖24-25
• 3.3.3 建立GM-ARIMA模型25-27
• 第四章 GM-ARIMA模型的應(yīng)用-以甘肅省發(fā)電量預(yù)測為例27-37
• 4.1 數(shù)據(jù)來源27-28
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源27-28
• 4.1.2 作圖28
• 4.2 基于ARIMA模型甘肅省發(fā)電量預(yù)測28-33
• 4.2.1 甘肅省發(fā)電量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化處理28-30
• 4.2.2 ARIMA模型的識別與建立30-32
• 4.2.3 ARIMA模型預(yù)測32-33
• 4.3 基于GM-ARIMA模型甘肅省發(fā)電量預(yù)測33-34
• 4.3.1 基于灰色預(yù)測理論改進(jìn)ARIMA模型33
• 4.3.2 甘肅省發(fā)電量數(shù)據(jù)分析33-34
• 4.4 結(jié)果分析34-37
• 4.4.1 常用模型精度評價指標(biāo)34-35
• 4.4.2 結(jié)果分析35-36
• 4.4.3 積極政策指導(dǎo)36-37
• 第五章 結(jié)論與展望37-38
• 參考文獻(xiàn)38-39
• 在學(xué)期間的研究成果39-40
• 致謝40

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：717464