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時(shí)間序列

我要報(bào)錯(cuò)

  • 面向新能源消納能力評(píng)估的月負(fù)荷序列建模及場(chǎng)景生成方法研究

    隨著光伏發(fā)電在電力系統(tǒng)中的滲透率不斷提升 , 間歇性與不確定性給電網(wǎng)調(diào)度與負(fù)荷平衡帶來了顯著挑戰(zhàn) 。針對(duì)這一問題 ,構(gòu)建了融合外生變量的自 回歸積分滑動(dòng)平均(ARIMAX)時(shí)間序列負(fù)荷預(yù)測(cè)模型 ,創(chuàng)新性地引入了多個(gè)外生變量 。通過單位根檢驗(yàn)(Augmented Dickey-Fuller test ,ADF)確保時(shí)間序列平穩(wěn)性 , 利用 自相關(guān)函數(shù) (Autocorrelation Function ,ACF)和偏 自相關(guān)函數(shù) (Partial Autocorrelation Function ,PACF)分析 , 結(jié)合貝葉斯信息準(zhǔn)則 (Bayesian Information Criterion , BIC)確定模型的階數(shù) ,采用最大似然估計(jì)法(Maximum Likelihood Estimation ,MLE)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。為提高模型準(zhǔn)確性 ,采用蒙特卡洛模擬方法進(jìn)行典型季節(jié)和特殊時(shí)段的負(fù)荷情景分析 。仿真結(jié)果表明 ,所構(gòu)建的模型能夠有效預(yù)測(cè)負(fù)荷變化趨勢(shì) ,并為光伏消納能力評(píng)估提供精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。在某地區(qū)典型月份的負(fù)荷與光伏出力擬合驗(yàn)證中 ,模型表現(xiàn)出較強(qiáng)的適應(yīng)性和實(shí)用性。通過計(jì)算棄光率、消納率等指標(biāo) ,進(jìn)一步驗(yàn)證了模型在光伏消納能力評(píng)估中的有效性 , 為優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度和提升光伏消納率提供了科學(xué)依據(jù) 。該方法為提升光伏消納能力評(píng)估精度與優(yōu)化調(diào)度策略提供了高效分析工具 ,具備良好的工程推廣價(jià)值。

  • 基于時(shí)間序列模型的校園宿舍用電量分析

    摘要:我國(guó)高校作為電能的主要耗用者之一,存在大量使用大功率設(shè)備、學(xué)生節(jié)電意識(shí)差等問題。對(duì)高校用電量進(jìn)行預(yù)測(cè)可以為高校配電網(wǎng)的配電計(jì)劃工作提供數(shù)據(jù)參考,達(dá)到調(diào)節(jié)電量輸送、節(jié)約能源的目的。鑒于此,對(duì)廈門大學(xué)漳州校區(qū)58幢宿舍樓進(jìn)行隨機(jī)抽樣調(diào)查,并對(duì)搜集的數(shù)據(jù)基于ARMA和LSTM方法建立時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)校園宿舍未來用電量,以實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警,提高大學(xué)生節(jié)電意識(shí)。實(shí)驗(yàn)證明,模型能夠在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上取得良好的性能表現(xiàn)。

  • 一種符號(hào)化的授時(shí)偏差預(yù)測(cè)方法

    摘要：提出了一種通過符號(hào)化方法對(duì)授時(shí)系統(tǒng)時(shí)間偏差進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。該方法利用矢量擬合來表達(dá)時(shí)間序列的走勢(shì)形態(tài)，采用聚類算法對(duì)形態(tài)進(jìn)行聚類，然后根據(jù)聚類結(jié)果得到符號(hào)序列，并用不完全抽取方法來抽取序列模式。預(yù)測(cè)時(shí)，可根據(jù)學(xué)習(xí)得到的模式集來對(duì)新序列做出預(yù)測(cè)分析。通過對(duì)授時(shí)系統(tǒng)誤差數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以對(duì)時(shí)間偏差進(jìn)行較好預(yù)測(cè)，并可對(duì)預(yù)測(cè)的數(shù)值進(jìn)行校準(zhǔn)，從而進(jìn)一步提高授時(shí)精度。