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時間序列

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  • 面向新能源消納能力評估的月負(fù)荷序列建模及場景生成方法研究

    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) 。針對這一問題 ,構(gòu)建了融合外生變量的自 回歸積分滑動平均(ARIMAX)時間序列負(fù)荷預(yù)測模型 ,創(chuàng)新性地引入了多個外生變量 。通過單位根檢驗(Augmented Dickey-Fuller test ,ADF)確保時間序列平穩(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) ,采用最大似然估計法(Maximum Likelihood Estimation ,MLE)對模型參數(shù)進(jìn)行估計。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)測負(fù)荷變化趨勢 ,并為光伏消納能力評估提供精準(zhǔn)的預(yù)測基礎(chǔ)。在某地區(qū)典型月份的負(fù)荷與光伏出力擬合驗證中 ,模型表現(xiàn)出較強的適應(yīng)性和實用性。通過計算棄光率、消納率等指標(biāo) ,進(jìn)一步驗證了模型在光伏消納能力評估中的有效性 , 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值。

  • 基于時間序列模型的校園宿舍用電量分析

    摘要:我國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)電意識差等問題。對高校用電量進(jìn)行預(yù)測可以為高校配電網(wǎng)的配電計劃工作提供數(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,對廈門大學(xué)漳州校區(qū)58幢宿舍樓進(jìn)行隨機抽樣調(diào)查,并對搜集的數(shù)據(jù)基于ARMA和LSTM方法建立時間序列預(yù)測模型,預(yù)測校園宿舍未來用電量,以實現(xiàn)提前預(yù)警,提高大學(xué)生節(jié)電意識。實驗證明,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)。

  • 一種符號化的授時偏差預(yù)測方法

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