基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型

戴璐平, 沈嘉怡, 张飞飞

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)01-0049-04

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (01) : 49 -51+65. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)01-0049-04

基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型

戴璐平, 沈嘉怡, 张飞飞

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摘要

为提高能源电力需求预测准确性，提出基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型。选取原始时间序列中拥有近似模糊值的数据，通过模糊熵算法对其进行处理；引入灰色系统理论消除电力需求时间序列中的残差值，获取GM(1,1)模型，由此构建ARMA(p,q)模型；将两种模型相结合，建立GM(1,1)-ARMA(p,q)组合预测模型，完成能源电力需求的自动预测。实验结果表明，所提方法的预测效果好，相对误差值、MAPE值和MSE值小。