基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测

基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
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。

标题：
基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测
Short-term user load forecasting based on GARCH-M family model with different distributions

作者：
王晨，叶江明，何嘉弘
WANG Chen, YE Jiangming, HE Jiahong

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
time series analysis;short-term user load forecasting;autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH) effect;generalized autoregressive conditional heteroskedasticity-in-mean (GARCH-M) family model;fat tail effect;loss function

2025-1-23 19:55 上传 基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测.pdf

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