自回归时间序列预测电力短期负荷

资 源 简 介

自回归时间序列预测电力短期负荷

详 情 说 明

自回归时间序列预测是电力短期负荷预测中常用的方法之一，其核心思想是利用历史负荷数据对未来的负荷趋势进行建模和预测。在实际应用中，自回归模型（AR）因其计算效率高、易于实现的特点，被广泛用于电力系统的短期负荷预测。

### 自回归模型的基本原理 自回归模型假设当前时刻的负荷值与过去若干时刻的负荷值存在线性关系。该模型采用历史数据作为输入，计算未来时刻的预测值。具体来说，AR(p) 模型可表示为过去 p 个时刻的数据加权组合，并加入随机噪声项。在实际工程中，模型阶数 p 的选择通常基于 AIC（赤池信息准则）或 BIC（贝叶斯信息准则）进行优化，以平衡模型复杂度和预测精度。

### MATLAB 实现的关键步骤 数据预处理：电力负荷数据通常包含季节性和周期性变化，因此需要先进行差分或标准化处理，以消除趋势和周期性影响。 模型参数估计：MATLAB 提供了 `ar` 等函数，可直接拟合自回归模型，并计算最优系数。也可以通过最小二乘法或 Yule-Walker 方程求解模型参数。 模型验证：利用历史数据进行回测，计算预测误差（如均方误差 MSE 或平均绝对误差 MAE），验证模型的可靠性。 实时预测：将训练好的模型部署到实际系统中，用于短期负荷预测，通常预测未来数小时至数天的负荷变化。

### 工程应用中的优化方法 在实际应用中，为提高预测准确率，通常会结合其他方法进行优化，例如： ARMA/ARIMA 模型：用于处理更复杂的非平稳时间序列。 机器学习增强：结合 LSTM 或随机森林等算法，进一步提升预测精度。 实时数据校正：利用最新的实测数据动态调整模型参数，减少预测偏差。

该方法的优势在于计算速度快、易于工程实现，适合电力系统调度等需要快速响应的场景。