基于SARIMA模型的用电负荷超短期自适应预测方法

沈扬; 沈泓

doi:10.13960/j.issn.1672-2558.2024.04.013

南京工程学院学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 22 ›› Issue (4) : 78 -84. DOI: 10.13960/j.issn.1672-2558.2024.04.013

基于SARIMA模型的用电负荷超短期自适应预测方法

沈扬, 沈泓

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摘要

针对超短期负荷预测模型的不稳定性，文章提出一种基于季节性自回归移动平均模型的超短期自适应用电负荷预测方法，旨在提高负荷预测的准确性和适应性.首先对用电负荷数据进行季节性分析，确定数据的季节性周期，并对数据进行季节性调整；然后根据季节性调整后的数据，建立季节性自回归移动平均模型.该模型综合考虑自回归、移动平均和季节性成分，能够捕捉数据的长期趋势和季节性变化.为了提高模型的自适应性，引入参数自适应策略.该策略基于模型的预测误差，自动调整模型的参数，以适应负荷数据的动态变化.