一种在线自适应OSELM-GARCH模型的电量预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110663644.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113393034A | 公开（公告）日 | 2021-09-14 |
| 申请公布号 | CN113393034A | 申请公布日 | 2021-09-14 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/06 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王沈征;程思瑾;王一;吕志星;张虓;李腾昌;公为刚;冉冉;孙玉;李心一 | 申请（专利权）人 | 国网山东省电力公司泰安供电公司 |
| 代理机构 | 成都方圆聿联专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李鹏 |
| 地址 | 271000 山东省泰安市泰山区东岳大街201号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种在线自适应OSELM‑GARCH模型的电量预测方法，将经过数据清洗后的电量数据进行STL时间序列加法分解，分别对各分量进行模型搭建；对新加入的一组实时电量数据进行时间序列分解，利用ELM在线更新算法对趋势项模型的参数进行更新，再利用梯度下降思想计算获取当前模型的随机参数的最优值并保存；基于白噪声检验判定初始GARCH模型对新数据的泛化水平，根据模型的适应性决定是否重新训练GARCH模型；合并分项结果得到整体预测框架；评价预测性能，并更新整体预测框架。本发明建立实时有效并能反映时间序列演变规律的在线预测模型，实现了算法的自适应性，提升电力系统的在线预测能力和模型的抗噪能力。 |
