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题名考虑优化ARIMA模型差分次数的风功率预测
被引量：49
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作者
曹俊波
周任军
邓学华
范文帅
刘利黎
孙嘉赣
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机构
长沙理工大学智能电网运行与控制湖南省重点实验室
中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2019年第1期105-111,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51277016)
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文摘
针对现有差分自回归移动平均模型进行风功率预测不具有普遍适用性问题,对差分自回归移动平均模型进行改进,提出了一种确定不同出力特性的风电场风功率时间序列转化为平稳序列所需的最优差分次数的方法。应用增广迪基-福勒检验判断序列的平稳性,分别以赤池信息准则、Yule-Walker方程以及移动平均参数和自协方差方程的关系确定出模型阶数、自回归参数、移动平均参数,并加入限幅环节对预测结果进行修正。以昌图风电场的原始出力数据为例,以图形的形式直观分析了原始风电出力序列的概率分布特性、时间相关性、时间分布特性和波动特性等性质,验证了预测序列满足原序列的性质。以误差、均方差、平均绝对误差为预测评价指标,与原差分自回归移动平均模型相比,所提出的改进差分自回归移动平均模型具有更好的预测效果。
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关键词
风力发电
时间序列预测
功率
平稳性检验
最优差分次数
限幅环节
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Keywords
wind power generation
time series forecasting
power
stationarity test
optimal differential times
limit-ing link
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分类号
TM72
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于改进ARIMA算法的船舶纵摇运动预测
被引量：1
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作者
张婷
邱亮
王培良
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机构
山东交通职业学院航海学院
上海海事大学商船学院航运仿真技术教育部工程研究中心
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第21期64-69,共6页
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基金
国家青年自然科学基金资助项目(51909155)
潍坊市软科学研究计划项目(2021RKX125)。
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文摘
针对现有自回归移动平均模型(ARMA)在时间序列预测不具有普适性问题,提出构建差分自回归移动平均模型(ARIMA)对船舶摇摆角度值进行预测,并对比分析不同差分次数时的预测效果。首先,分析船舶纵摇角度值原始序列值,检验其平稳性,进行差分运算,明确ARIMA模型的适用性;然后,依据AIC准则确定模型的阶数,并求解模型参数。最后,进行角度值序列预测,结合预测精度和误差分析,确定适用于预测船舶纵摇角度值的ARIMA模型。研究结果表明:以误差和均方差为模型评价指标,优化差分次数获得的ARIMA模型具有更好的预测效果。
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关键词
ARIMA模型
最优差分次数
船舶运动预测
集装箱船
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Keywords
ARIMA model
optimal differential times
ship motion prediction
container ship
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分类号
U661.42
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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