【2016电工杯A题资料】时间序列以及卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】时间序列以及卡尔曼滤波在电力系统短期负荷预测中的应用

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网运行和规划中的关键技术，准确预测未来几小时到几天的电力需求对于保障电网安全稳定运行至关重要。2016年电工杯A题聚焦于这一实际问题，探讨了时间序列分析和卡尔曼滤波两种经典方法在负荷预测中的应用。

时间序列分析方法通过建立负荷数据的自相关模型来捕捉其变化规律。典型的ARIMA（自回归积分滑动平均）模型能够有效处理负荷数据中的趋势性和季节性特征，适用于具有明显周期性的电力负荷预测。建模过程中需要关注平稳化处理、模型阶次选择和参数估计等关键步骤。

卡尔曼滤波作为一种最优估计算法，特别适合处理含有噪声的动态系统。在负荷预测中，卡尔曼滤波通过状态空间模型将负荷变化描述为动态过程，利用递推公式不断更新预测结果。其优势在于能够实时修正预测值，适应负荷的突变情况。算法实现时需要合理设计状态方程和观测方程，并确定过程噪声和观测噪声的协方差矩阵。

这两种方法各具特点：时间序列模型更擅长挖掘历史数据的统计规律，而卡尔曼滤波则更适合处理实时数据流。实际应用中可考虑将两者结合，例如用时间序列模型提供初始预测值，再用卡尔曼滤波进行动态调整。预测效果的评估需要关注平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）等指标。