基于非参数GARCH的时间序列模型在日前电价预测中的应用

作者：邓佳佳; 黄元生; 宋高峰

来源：电网技术, 2012, (04): 190-196.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2012.04.044

• 电价预测
• 小波变换
• 累积式自回归滑动平均模型
• 非参数GARCH模型 electricity price forecasting
• wavelet transform
• auto-regressive integrated moving average(ARIMA) model
• nonparametric GARCH model

电力市场中电价序列具有较强的波动性、周期性和随机性,以致经常出现价格尖峰,这在很大程度上影响了电价预测的精度。提出了一种基于小波变换和非参数GARCH(generalized auto regressive conditional heteroskedasticity)模型的时间序列模型对日前电价进行预测。利用小波变换将历史电价序列分解重构概貌序列和细节序列,分别建立累积式自回归滑动平均(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测,采用非参数GARCH模型对电价序列预测残差的随机波动率进行建模,从而提高对价格波动性的预测能力和A...

• 出版日期2012
• 单位华北电力大学