基于时间序列模型的电价预测方法

被引：11

作者：

胡峰

彭力

机构：

[1] 江南大学通信与控制工程学院

来源：

继电器 | 2008年 / 02期

关键词：

ARIMA; ARCH; 电价预测; 电力市场; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

F407.61 [电力、电机工业];

学科分类号：

020205 ; 0202 ;

摘要：

通过对美国PJM电力市场2006年8月到11月的日前电价的分析研究,提出了一种基于时间序列的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)及自回归条件异方差(ARCH)模型和神经网络的组合模型来预测美国PJM电力市场未来24小时的日前电价,季节性ARIMA模型反映了电价趋势性、季节性,ARCH模型反映了电价的异方差性,因此该模型能够很好地反映电价的特点,预测结果良好,应用前景广阔。

引用

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