作者：周明; 聂艳丽; 李庚银; 倪以信小波分析预测方法短期自回归滑动平均模型arima模型预测结果电力市场周期波动电价预测平均方法信号分解小波分解随机序列序列预测对比分析预测精度周期性同频率积式概貌时段平稳构作
摘要：电力市场中的电价具有特殊的周期性,以天、周、年为周期波动,且大周期中嵌套小周期.作者提出一种基于小波分析的累积式自回归滑动平均方法(WARIMA)用于短期电价预测,首先利用小波变换能将交织不同频率成份的混合信号分解成不同频带上的块信号的特性,将电价这一随机序列进行小波分解,得到低频上的概貌序列和高频上的细节序列,并在此基础上对各个子电价序列分别利用累积式自回归滑动平均模型(ARIMA)进行预测,然后在电价平稳时段用概貌序列预测结果直接作为电价预测结果,而在电价非平稳时段将各子序列预测结果重构作为最终的预测结果.为了对比分析,将直接使用ARIMA模型的预测结果和采用WARIMA方法的预测结果进行了比较,表明引入小波分析对提高预测精度是有益的.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
