一種在線自適應(yīng)OSELM-GARCH模型的電量預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110663644.9 申請日 -
公開（公告）號 CN113393034A 公開（公告）日 2021-09-14
申請公布號 CN113393034A 申請公布日 2021-09-14
分類號 G06Q10/04;G06Q50/06 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 王沈征;程思瑾;王一;呂志星;張?zhí)?李騰昌;公為剛;冉冉;孫玉;李心一 申請（專利權(quán)）人 國網(wǎng)山東省電力公司泰安供電公司
代理機構(gòu) 成都方圓聿聯(lián)專利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 李鵬
地址 271000 山東省泰安市泰山區(qū)東岳大街201號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種在線自適應(yīng)OSELM?GARCH模型的電量預測方法，將經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后的電量數(shù)據(jù)進行STL時間序列加法分解，分別對各分量進行模型搭建；對新加入的一組實時電量數(shù)據(jù)進行時間序列分解，利用ELM在線更新算法對趨勢項模型的參數(shù)進行更新，再利用梯度下降思想計算獲取當前模型的隨機參數(shù)的最優(yōu)值并保存；基于白噪聲檢驗判定初始GARCH模型對新數(shù)據(jù)的泛化水平，根據(jù)模型的適應(yīng)性決定是否重新訓練GARCH模型；合并分項結(jié)果得到整體預測框架；評價預測性能，并更新整體預測框架。本發(fā)明建立實時有效并能反映時間序列演變規(guī)律的在線預測模型，實現(xiàn)了算法的自適應(yīng)性，提升電力系統(tǒng)的在線預測能力和模型的抗噪能力。