典型文献
基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
王晨;叶江明;何嘉弘
作者机构：
南京工程学院电力工程学院,江苏 南京211167;东南大学电气工程学院,江苏 南京210096
文献出处：
引用格式：
[1]王晨;叶江明;何嘉弘-.基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测)[J].电力工程技术,2022(05):110-115
A类：
短期用户负荷预测,厚尾效应
B类：
不同分布,布下,GARCH,电力负荷预测,电力系统,基础工作,时间序列分析法,波动性,尖峰厚尾,广义自回归条件异方差,拉格朗日,乘数,LM,检验方法,负荷序列,高斯分布,误差分布,GED,波动补偿,损失函数,预测分析,传统时间,时间序列分析模型,预测准确度
AB值：
0.269095
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