基于ARMA模型对我国电力消费量的预测
基于ARIMA模型的河北省能源消费预测
平稳 的时间序列 。为消除异 方差 ， 进行对 数变换 ， 对其 记 变换后 的序列为 Ｌ Ｃ 并对其进行 Ａ Ｆ Ｅ， Ｄ 单位根检 验。 验 检
结果见表 １ ： 表 １ 单位根检验结果
检验形式 （ Ａ Ｆ 计 １ 临 值 ５ 临 值 ｌ 临 值 Ｄ统 量 ％ 界 ％ 界 ｏ 界 ％
测 ） 。
关键词 ： 能源 消费 ； 间序 列 ； Ｒ ＭＡ模 型 ； 北省 时 ＡＩ 河
中图分类号 ：２ ９２ 文献 标识码 ： Ｆቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ９． Ａ
文 章 编 号 ：０ ５ ９ ３ ２ １ ）２ ０ ３ — ２ １０ — １ｘ（０ ２ ０ — ０ ４ ０
河北省是一 个重化工产业特 征突 出的经济 大省 ，能源
１ ８ — ０ ８年 河 北 省 能 源 消 费 量 数 据 构 建 了 ＡＲ ＭＡ ９０ ２０ Ｉ （ ，，） 型 ， 对 未来五 年 河北 省能 源 消 费量 进行 分 析 １ １模 ２ 并 预 测 ．结果表 明河北省能 源消费量仍将快速增 长 ， ． 因此 应 制定节 能优 先的 能源发展 战略 ，将 节 能措 施 落实到 日常
ＣＴ ） ，Ｋ ，
其中，， ， ，… ， 为 自回归系数，１２ 为移动平 ００ ，…， 均系数 ， 它们都是模型的待估参数。但要说明的是 ， 只有平 稳 的时 间序 列才能直接建立 Ａ Ｍ Ｒ Ａ模型 。 如果 是非平稳 的 序列 ， 则要先经过差分等序列变换将序列平稳化。假设非 平稳 的时 间序 列 ｙ经过 ｄ ｔ 次差 分后平稳 ， 差分 后 的平 则对
工作 中。
格的单位根检验， 以确定 Ａ Ｉ Ａｐ ， 型的阶数 ｄ 二是 ＲＭ （ｄ 膜 ，ｑ 。
Ａ Ｉ Ａ（ｄ ） 型阶数 Ｐｑ的确定 。通 过计算 能够描述 时 ＲＭ ｐ ，模 ，ｑ ， 间序列特征的一些统计量 ， 自相关（ｃ系数和偏 自相关 如 Ａ） （ Ｃ系数 ， Ｐ ） Ａ 初步确定 模型类 型和滞后 阶数 Ｐｑ的值 。三 是 ， 模型参 数估计 与诊 断检验 。利用 极大似 然估计 、 件最 小 条 二乘等有效统计方法， 估计模型的参数 ， 并根据 Ａ Ｃ Ｓ Ｉ和 Ｉ Ｃ 最小 、 ２ 大 的原 则确定最终 的模 型 ，在此 基础上 对模 型 Ｒ最 的拟合效果 进行检验 。四是 Ａ Ｉ Ｒ ＭＡ模 型预测 ， 包括对 已知 信息 的估 计 （ 即事后 预测 ） 和对未 知信息 的估计 （ 即事前 预
电力系统中的电量预测模型研究与比较
电力系统中的电量预测模型研究与比较随着能源消耗的不断增加和可再生能源的快速发展，准确预测电力系统的电量需求变得至关重要。
电力系统中的电量预测模型可以帮助电力公司和能源供应商进行合理的电力规划和调度，以确保电力的稳定供应，并优化能源资源的利用。
本文将对电力系统中常用的电量预测模型进行研究与比较，以便为电力系统的管理和运营提供参考和指导。
一、传统的电量预测模型1. 时间序列模型时间序列模型是传统电量预测中最常用的方法之一。
它基于历史数据中的时间信息进行预测，通过建立时间序列模型来捕捉和模拟电量需求的变化趋势。
其中，ARIMA模型是最为常见的时间序列模型之一，它结合了自回归、滑动平均和差分操作，可以对电量需求的长期趋势、季节性和随机变化进行建模。
然而，时间序列模型在处理非线性趋势和季节性变化时存在一定的局限性。
2. 回归模型回归模型是一种利用历史数据建立线性或非线性回归方程来预测电量需求的方法。
它通过寻找历史数据中与电量相关的变量，并建立预测模型来预测未来的需求。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归和支持向量回归等。
尽管回归模型在建模灵活性和解释性方面具有优势，但它也容易受到预测变量的选取和噪声的干扰。
二、机器学习的电量预测模型1. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经元网络结构的非线性模型。
它通过训练网络来学习历史数据中的模式和规律，并预测未来的电量需求。
常见的神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络等。
这些模型具有较强的非线性建模能力，可以更好地捕捉电量需求的复杂特征。
然而，神经网络模型的参数调整和训练过程相对复杂，对数据质量和规模的要求较高。
2. 支持向量机模型支持向量机模型是一种通过将电量需求映射到高维特征空间，来寻找最优分割超平面的方法。
它通过最大化不同类别之间的间隔，对电量需求进行分类或回归预测。
支持向量机模型在处理高维数据和非线性问题时表现出色，并且具有较好的泛化能力。
ARMA相关模型及其应用
ARMA相关模型及其应用一、本文概述随着科技的快速发展和数据分析技术的不断进步，时间序列分析在金融、经济、工程等领域的应用日益广泛。
其中，自回归移动平均模型（ARMA模型）作为一种重要的时间序列分析工具，其理论和实践价值备受关注。
本文旨在深入探讨ARMA模型的基本理论、性质及其在实际问题中的应用，旨在为读者提供一个全面而深入的理解和应用ARMA模型的参考。
本文将简要介绍ARMA模型的基本概念、发展历程及其在时间序列分析中的地位。
随后，重点阐述ARMA模型的数学原理、参数估计方法以及模型的检验与优化。
在此基础上，本文将通过具体案例，展示ARMA模型在金融市场分析、经济预测、工程信号处理等领域的实际应用，并探讨其在实际应用中的优势与局限性。
本文旨在为研究者、学者和实践者提供一个关于ARMA模型及其应用的全面指南，帮助他们更好地理解和应用这一重要的时间序列分析工具。
通过案例分析，本文旨在为相关领域的学者和实践者提供新的思路和方法，推动ARMA模型在实际问题中的更广泛应用。
二、ARMA模型基础ARMA模型，全称为自回归移动平均模型（AutoRegressive Moving Average Model），是时间序列分析中的一种重要模型。
它结合了自回归模型（AR，AutoRegressive）和移动平均模型（MA，Moving Average）的特点，能够更全面地描述时间序列数据的动态变化特性。
ARMA模型的基本形式为ARMA(p, q)，其中p是自回归项的阶数，q是移动平均项的阶数。
模型的一般表达式为：_t = \varphi_1 _{t-1} + \varphi_2 _{t-2} + \cdots +\varphi_p _{t-p} + \epsilon_t + \theta_1 \epsilon_{t-1} +\theta_2 \epsilon_{t-2} + \cdots + \theta_q \epsilon_{t-q}) 其中，(_t)是时刻t的观察值，(\varphi_i)是自回归系数，(\epsilon_t)是时刻t的白噪声项，(\theta_i)是移动平均系数。
ARMA在我国GDP预测中的应用
ARMA在我国GDP预测中的应用［摘要］本文用ARMA模型对我国1978—2007年GDP数据进行分析,并预测出未来三年的GDP数据。
与实际GDP相对照模型预测误差较小,说明ARMA 模型非常适合于短期预测。
［关键词］ARMA模型;GDP;时间序列1 前言经济运行过程从较长时间序列看,由于市场机制的作用,呈现一定的规律,这对预测提供了依据。
目前,预测经济运行时间序列的理论与方法较多,而ARMA模型在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性,又考虑了随机波动的干扰性,对经济运行短期趋势的预测准确率较高,是近年应用比较广泛的方法之一。
由于国内生产总值(GDP)不仅能够在总体上度量国民产出和收入规模,也能够在整体上度量经济波动和经济周期状态,因此,对GDP进行精确的拟合和分析对分析一国的宏观经济发展趋势具有重要意义。
在本文中研究中,根据ARMA模型的应用条件,选取1978年我国实行市场经济体制后的GDP序列数据进行建模分析。
2 ARMA模型简介ARMA模型是由美国统计学家GE.P.Box和英国统计学家G.M.Jenkin在20世纪70年代提出的时序分析模型,即自回归移动平均模型。
若时间序列yt为它的当前与前期的误差和随机项,以及它的前期值得线性函数,可以表示为:3 GDP时间序列模型的建立3.1 数据初步处理首先对我国1978—2007年GDP数据作图观察,发现GDP随时间的增长呈指数趋势,因此对原始序列作对数处理。
通过观察时间序列图,发现经对数处理所得序列具有线性趋势。
由于GDP带有很强的趋势成分,而我们的目的主要是利用ARMA模型对其周期成分进行分析,因此需要对此类的数据先进行消除趋势性的处理,然后建立ARMA模型。
3.2 ARMA模型的建模思想3.2.1 模型的识别模型的识别主要依赖于对相关图与偏相关图的分析。
第一步,判断时间序列数据是否平稳,一般采用ADF检验(Augmented Dickey-Fuller Test)方法来判断该序列的平稳性。
基于ARMA时间序列理论的建模及应用
基于ARMA时间序列理论的建模及应用摘要:介绍一种精度较高的时间序列短期预测方法,即带有周期性的ARMA模型。
通过该数学模型的分析与研究,对时间序列整个变化的规律性做出近似描述,更准确的认识与了解到时间序列的结构与特征,进而达到最小方差意义下的最优预测。
关键词:ARMA模型时间序列MATLAB时间序列是随时间顺序排列且相互关联及变化的数据序列。
其主要模型有:AR模型、MA模型、ARMA模型。
通常人们通过对历史数据的分析找出其变化规律并将其应用于气象预报、金融市场、股票市场、等众多领域。
本文主要通过对江苏省泰州市近十几年的月均气温数据分析、建模、预测,从而对来年各方面决策提供有力参考价值。
1 ARMA模型概述及建立为了建立模型首先必须确定模型的阶数,而通常我们拿到的数据时非平稳的带有线性趋势或周期性变化的时间序列,对此应当先做数据处理,即数据平稳化,一般通过对数据做一阶或二阶差分。
本文所用数据(来源于江苏省统计年鉴)属于周期性变化时间序列,即如图1所示。
所以我先对原始数据取自然对数,如图2所示。
然后再做一阶差分,这样就得到了相对平稳的时间序列,如图3所示。
通过观察我们可以初步认为已经对原始数据进行训练,并得到了相对平稳的时间序列。
MATLAB实现程序如下:其次,模型类别的确定,一般我们进行相关性分析。
通过计算序列的自相关函数和偏相关函数,并由他们的截尾性和拖尾性进行模型类别的初步判断。
本文时间序列的偏自相关性分析如图4所示。
由图可初步确定模型为ARMA模型。
MATLAB实现程序如下:figure(4);subplot(2,1,1);autocorr(w);subplot(2,1,2);parcorr(w);最后,确定ARMA(p,q)模型阶数p,q时,有许多定阶准则,如AIC准则、Box-Jenkins方法、BIC准则等。
限于篇幅,我只介绍本文所使用的AIC准则:其中S是模型的未知参数的总数,是用某种方法得到的方差的估计,N为样本大小AIC定阶准则是指在p,q的一定范围内,找出使最小的作为(p,q)的估计值。
基于ARMA模型下的我国电力需求预测
２０ 年 ｌ 月 ０８ １
内蒙古 民族大学学报（ 自然科学版 ）
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｎ ｒＭｏ ｇ ｌ ｎｖｒｉ ｒＮ ｔ ｎ ｌｉｓ ｏ ｒａ ｆＩ ｅ ｎ ｏｉ Ｕ ｉｅｓｔ ｆ ａｉ ａｉｅ ｎ ａ ｙｏ ｏ ｔ
Ｖ １ ２ Ｎｏ ６ ０． ３ ． Ｎｏ ． ０ ８ ｖ２ ０
基 于 Ａ ＭＡ模 型 下 的我 国 电 力 需 求 预 测 Ｒ
王淑红 ， 张永富， 李宇明， 孙 飞
（ 内蒙古 民族大学 数学与计算机科学学院 ． 内蒙古 通辽 ０ ８４ ） ２０ ３
［ 摘 要】 根据历年电力消费量数据趋势图拟合 出与之 相似的指数 回归 曲线 ， 后对其残差序列利用 时间序 然 列进行分析和识别 ， 建立起适 合我国电力需求预测的指数 回归 一Ａ ＭＡ １ １ 模型． Ｒ （ ，）
电力需求预测深受学者 的广泛关注 ， 常用 的预测方法主要有 ： 回归分析法 、 电力弹性 系数法 、 灰色预测法 等… ， 本文 趋 势图形拟合 出与之相似的指数 回归 曲线 ， 消除 了原序列的长期趋势 ， 然后假设其 残差序列 为一 平稳 过程 ， 根据刻 画时间序
列的自相关和偏相关函数适合我 国用 电量数据特征 的指数 回归 一 Ｒ Ａ（ ， ） Ｘ Ｍ ｐ ｑ 预测模型 】 ．
从上面的用 电消费量序列 图 １可 以看出 ， 我国电力消费量一直呈 上升的趋势 ， 近似为一条光滑 的指数 曲线 ， 从其一 阶 差分序列图 ２中还可以看出我 国电力消费量的年净增长数总体上呈现出一种上升的趋势 ， 但在 １９ ９３年到 １９ ９ ８年这段时间
内， 我国电力消费量净增长数却 出现了下滑的趋势 ， 与我国当时宏观经济 形式 是密切相关 的． 这 自从 １９ 年 以来 ， 国经 ９１ 我 济开始走出低谷， 转入全 面的回升 ， 并很快 向高峰逼进 ， 特别 是在 １９ ９２年 ， Ｄ Ｇ Ｐ增长率达 到 １ ．％ ， ４ １ 工业总产值 增长率达 ２．％ ， ５ １ 经济处 于典型的过热状态． 高的 Ｇ Ｐ增 长率引发一系列问题 ， 国有企业经济效益普遍下滑 、 过 Ｄ 如 财政 困难加重 、 银 行信贷规模猛增等， 对于这种非正常的发展速度， 政府果断采取措施 ， 整顿金融秩序 、 控制投资规模 ， 其结果造成很 多低效 益、 高耗能 的国有企业纷纷改组甚至关闭 ；９ ７年 我国经济成 功实现 “ １９ 软着 陆” ， 由于受东南亚金融危 机等因素 的影 后 但
应用时间序列分析第4章答案
河南大学:姓名:汪宝班级:七班学号:1122314451 班级序号:685:我国1949年－2008年年末人口总数(单位:万人)序列如表4－8所示(行数据)．选择适当的模型拟合该序列的长期数据，并作5期预测。
解：具体解题过程如下：（本题代码我是做一问写一问的）1:观察时序图:data wangbao4_5;input x@@;time=1949+_n_-1;cards;54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 6282864653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 7049972538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 8717789211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705100072 101654 103008 104357 105851 107507 109300 111026112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389123626 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988130756 131448 132129 132802;proc gplot data=wangbao4_5;plot x*time=1;symbol1c=black v=star i=join;run;分析:通过时序图,我可以发现我国1949年－2008年年末人口总数(随时间的变化呈现出线性变化.故此时我可以用线性模型拟合序列的发展．X t=a+b t+I t t=1,2,3,…,60E(I t)=0,var(I t)=σ2其中，I t为随机波动；X t=a+b就是消除随机波动的影响之后该序列的长期趋势。
2:进行线性模型拟合：proc autoreg data=wangbao4_5;model x=time;output out=out p=wangbao4_5_cup;run;proc gplot data=out;plot x*time=1 wangbao4_5_cup*time=2/overlay ;symbol2c=red v=none i=join w=2l=3;run;分析：由上面输出结果可知：两个参数的p值明显小于0.05，即这两个参数都是具有显著非零，4：模型检验又因为Regress R-square=total R-square=0.9931,即拟合度达到99.31%所以用这个模型拟合的非常好。
应用ARIMA模型预测我国能源消费量
差 分 后 的 平稳 序列 记 为 。首 先 计 算 时 间序 列 样 本 的 自相 关 系 数 （Ｃ 和 偏 自相 关 系 （ Ａ Ｆ 的值 。然 后 根 据 自相 关 系 数 和 偏 自相 关 Ａ Ｐ Ｃ） 系数 的 性 质来 估 计 自相 关 阶数 Ｐ和 移 动 平 均 阶 数 ｑ的值 。 一 般 利 用
源 于 中经 数据 网 。本 文采 用 的分析 软件 为 Ｅ ｉｗ ． Ｖｅｓ ０ ５ 。
时 间趋 势 项 。检 验 的结 果 显 示 ． 源 消 费 量 序 列 以 Ｐ值 为 ６ ． ％的 能 ８６ ２ 概 率 接 受 原 假 设 。 将 能 源 消 费 量 序 列 做 一 阶 差 分 ， 差 分 后 的 能源 再 对 消 费量 再 进 行 Ａ Ｆ检 验 。检 验 结 果 显 示 Ａ Ｆ统 计 量 值 一 ．９０ ８ Ｄ Ｄ ３９ ５ ６ 大 于 １ ％显 著 水 平 下 的 临 界 值 ， 明 能 源 消 费量 没 有 通 过 检 验 ．但 在 说 ５ ％和 １％的显 著水 平 下 通 过 了检 验 。 认 为 通 过 一 介 差分 可 以使 能 ０ 故 源 消 费 量 变 成 平 稳 序 列 ． 以确 定 能 源 消 费 量 序 列是 ｌ阶 单 整 序列 。 可
显 著 参数 所 对 应 的 自变 量 并 重 新 拟 合 模 型 ．并 检 验 模 型 本 身 的 合 理 性， 以构 造 出 结 构 更 精 炼 的 拟合 模 型 。需 要 的统 计 量 和 检 验 为 ： 验 检
源供应 和高效 、清洁 的利 用能 源是 实现 社会 经 济持 续发 展 的基 本保 证 。 在 上个 世 纪最 后 的二 十 年里 我 国 的能源 消 费量 随着 经 济 的发 展 翻 了一
ARMA和VAR模型对GDP的预测效果探究
ARMA和VAR模型对GDP的预测效果探究摘要：本文回顾了gdp预测的不同模型，并用arma模型和var 模型对季度gdp进行预测，将预测结果与相对权威的主观预测朗润预测进行比较，以检验arma模型和var模型的预测效果。
关键词：gdp预测 arma var 预测效果gdp作为衡量国家经济状况的重要指标，不但可反映一个国家的生产情况，还可以反映一国的国力与财富。
准确预测gdp对于政策的制定具有重要的指导意义。
长期以来，各国学者、政府以及金融机构，都致力于研究和改进gdp的预测方法。
对于gdp的模型预测，通常分为以下几种：（一）传统的结构宏观模型这类模型建立在经典宏观经济学理论之上，其理论框架明确，因而有助于解释预测结果的经济学含义。
欧洲各国央行一度曾基于is/lm/as模型对gdp进行估计。
该模型由希克斯和汉森于1936年提出，是在产品市场和货币市场同时均衡的条件下，反映国民收入和利率关系的模型。
该模型通过估计行为方程获得估计参数，经常使用变量的滞后值。
这些预期都属于适应性预期，是人们基于过去的数据估计对未来趋势的预期模型。
（二）动态随机一般均衡模型动态随机一般均衡模型（dynamic stochastic general equilibrium，简称dsge），是对传统的真实周期理论的拓展，主要用于政策模拟。
传统的真实经济周期理论认为，市场机制本身是完善的，在长期或短期中都可以自发地使经济实现充分均衡；经济周期本身就是经济趋势或者潜在的国内生产总值的变动，并不存在与长期趋势不同的短期经济背离。
由于在传统的真实周期理论里没有货币和政府，而货币和政府可能在经济活动中起着重要作用。
通过在真实经济周期模型中引入政府冲击、偏好冲击、货币冲击、不完全竞争等因素，形成扩展后的真实周期模型，亦即所谓的dsge模型。
从dsge模型中可以清晰地观察经济主体的最优决策方式，以及决策与行为之间的相互关系，具有坚实的微观理论基础。
基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测
基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测薛黎明;侯运炳;闫旭;何广【摘要】本文运用ARIMA模型,对我国2020年前的能源消费总量及煤炭消费总量、非化石能源消费总量进行了预测,对我国能源结构现状及未来能源结构发展趋势进行了分析.预测结果表明,ARI-MA模型对能源消费量进行预测效果较好,可以作为能源消费量预测的工具.我国能源消费总量持续增大,调整经济结构和节能减排依然是我国今后经济发展的主要任务.按照目前的用能习惯和清洁能源的建设速度,煤炭仍将是我国未来的主要能源,其比例将一直在70%左右;非化石能源的比例在2020年的预测结果为11.9%,与我国提出的15%的目标还有一定的差距.论文提出我国应加快实现煤炭的清洁利用、优化煤炭定价机制、着力调整能源消费结构和加快清洁能源建设的建议.%By application of ARIMA model, the prediction of total energy consumption amount, coal and non-fossil consumption amount in China before 2020 is made.Present energy structure condition and its future tendency are analyzed.The result shows that ARIMA model is well fit for the prediction of energy consumption.Coal will still be the main energy source and its percentage accounting for the total energy amount will still be nearly 70％ in the near future.The percentage of non-fossil energy will account for 11.9％ in 2020 and cannot match the goal of 15％proposed by Chinese government.China should take measures to promote clean use of the coal, optimize price making mechanism of coal, adjust the energy consumption structure and accelerate clean energy construction.【期刊名称】《中国矿业》【年(卷),期】2011(020)004【总页数】5页(P24-27,35)【关键词】预测;能源消费;能源结构;煤炭;非化石能源【作者】薛黎明;侯运炳;闫旭;何广【作者单位】中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083;中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083;中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083;中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】F206能源结构是一次能源总量中各种能源的构成及其比例关系。
ARMA模型在我国工业增加值的应用
ARMA模型在我国工业增加值的应用摘要：人们在不断地实践和认识的过程中，产生了一系列的分析和研究时间序列的方法和模型。
ARMA模型就是近代时序分析中最为推崇的模型之一。
本文通过对我国1978-2013年我国工业增加值的数据进行分析，期望能借助该模型对未来的工业增加值有较好的预测。
关键词：时间序列分析；工业增加值；预测一、引言工业增加值是指工业企业在报告期内以货币形式表现的从事工业生产活动的最终成果。
工业增加值有两种计算方法：一是生产法，即工业总产出减去工业中间投入加上应交增值税；二是收入法，即从收入的角度出发，根据生产要素在生产过程中应得到的收入份额计算，具体构成项目有固定资产折旧、劳动者报酬、生产税净额、营业盈余。
现价工业总产值指在计算工业总产值时，采用企业报告期内的产品实际销售价格(不含增值税价格)。
工业总产值预示了工业的发展，所以，工业总产值意义很大，对未来的工业总产值预测也很重要。
二、ARMA模型的建立ARMA模型是一类常用的随机时序模型，基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一组随机变量，但这个序列会有一定的规律性，用适当的数学模型描述，通过研究数学模型，能够认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。
运用ARMA 模型的前提条件是, 建立模型的时间序列是由一个零均值的平稳随机过程产生的。
即其过程的随机性质具有时间上的不变性, 在图形上表现为所有的样本点皆在某一水平线上下随机地波动。
ARMA（p,q）过程的平稳性条件是滞后多项式φ(B)的实数根的倒数均在单位圆内，虚根的模小于1，可逆条件是θ(B)的实数根的倒数都在单位圆内，虚数根的模小于1。
若原始时间序列为非平稳时间序列，经过d 阶差分后平稳，在进行ARMA 建模，则称为ARMA（p,d,q）模型。
用ARMA 模型作实际预测时，可以做更新预测，即将得到的观测值及时加入模型，通过再建立模型，再做新的预测。
ARMA 模型的定阶方法主要有三种：自相关和偏相关函数定阶法；FPE 准则；AIC 及BIC 准则。
电力市场中电价预测方法综述
电力市场中电价预测方法综述摘要：文章对电力市场中电价预测方法进行了综述，阐述了电价预测的特点和分类方法，总结了短期电价预测，指出了长期电价预测研究的不足之处和发展方向。
关键词：电力市场；电价；预测；方法随着世界各国电力市场化的改革，电价在整个电力行业中的地位逐渐凸显，越来越受到了电力行业专家学者和电力企业的重视，国内外对电力市场中的电价预测进行了广泛的研究。
所谓电力市场中的电价预测，就是指根据数学方法在电力市场的模式下，在满足相关数据精度要求的前提下，基于历史数据对电价进行合理的预测。
这种预测对指导电力市场电价核定具有重要的作用，能够对电力市场中的电价提出合理的建议，本文对电力市场中电价预测方法进行了综述。
1 电价预测的特点和分类电价预测具有和负荷预测相似的特点，其预测结果也是具有一定周期性的。
同时，电价预测具有自己的特点，即其具有波动趋势长的特点，其在一个周期内是持续着波动和变化的状态。
在通常情况下，用电市场中的电价与整个电力市场的制度是有很大关系的，同时还受到整个社会经济的影响。
因此，这就增加了对电价预测的难度，导致在电价预测中难以应用传统的负荷预测方法，如一元线性回归方法或倍比法等，这些都难以对电价进行准确的预测。
根据上述的进行电价预测的特点，我们在进行电价预测时可以进行分类预测，即将电价分为市场统一的电价预测和基于边际的电价预测。
通常我们所提到的都是指市场统一的电价预测，即在通常情况下认为区域的统一电价与边际电价都是统一的。
根据对电价所预测内容的不同，电价预测可以分为空间电价预测和确定性的电价预测，其中空间电价预测是基于数理统计和概率有关知识，确定空间电价的合理波动范围，并在一个确定的时间内给出电价的平均值，因此，空间电价预测主要是基于长期的电价预测；而确定性的电价预测主要在一个非常短内的时间进行电价预测，其电价预测结果表示为一个较为确定的值。
根据电价预测的原理不同，电价预测可划分为长期的电价预测方式和短期的电价预测方式。
电力市场价格预测的时间序列分析方法
电力市场价格预测的时间序列分析方法随着电力市场的发展和改革，电力市场价格的预测成为了电力行业中的一个重要问题。
准确地预测电力市场的价格变动趋势对电力生产企业、消费者以及政府部门都具有重要意义。
时间序列分析方法是一种常用的预测电力市场价格的方法，本文将介绍几种常见的时间序列分析方法，并对其适用性进行评估。
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以分解时间序列数据的趋势、季节性和随机性成分。
ARIMA模型由AR（自回归）、I（差分）和MA（移动平均）三个组成部分构成。
ARIMA模型可以通过对历史数据进行拟合来预测未来一段时间内的电力市场价格。
ARIMA模型适用于具有明显趋势和季节性的电力市场价格数据，但对于不具有明显特征的数据可能效果不佳。
指数平滑模型是另一种常见的时间序列分析方法。
指数平滑模型通过对数据进行平滑处理，去除随机噪声，捕捉电力市场价格未来的趋势。
指数平滑模型根据历史数据的权重不同，给予最近观察到的数据更高的权重，比较适用于数据具有较强趋势但不具有明显的季节性的情况。
然而，指数平滑模型在预测长期趋势时可能存在偏差，需要结合其他方法进行改进。
回归模型也是一种常用的时间序列分析方法。
回归模型通过建立电力市场价格与其它因素（如需求、供给等）之间的关系来进行预测。
回归模型可以通过历史数据的回归系数来确定各个因素对电力市场价格的影响程度，从而预测未来的价格。
回归模型具有较强的解释性，可以帮助了解到底是哪些因素导致了价格的波动，但需要注意的是，回归模型对于非线性关系的拟合效果可能不佳。
除了上述方法外，还有一些其他的时间序列分析方法可以用于电力市场价格的预测。
例如，神经网络模型可以通过对历史数据进行训练，学习到电力市场价格的非线性模式，并用于未来的预测。
脉冲响应模型则可以捕捉到价格对外部冲击的响应速度和幅度，适用于价格波动较为剧烈的情况。
根据电力市场价格的特点和数据的情况，选择合适的时间序列分析方法非常重要。
Bootstrap方法在基于ARMA-GARCH模型的电力市场价格区间预测中的应用
Ａｂｓｒ ｃ ： ｅ ｅ ｅ ｕ ａｅ ｅ ｅ ｔｉｉｙ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｄ ｒ ｇ ｌｔ ｄ ｌｃｒｃｔ ｍａ ｋ ｔｉ ａ ａ ｃｉｎ ｒ ｅ ｓ ｎ ｕ ｔｏ ｍａ ｋ ｔ ｎ ｒ ｅ ｉ ｗｈ ｃ ｔ ｍａ ｋ ｔ ｌ ａ ｎ ｐ ｉ ｅ ｉ ｈ ｈｅ ｒ ｅ ｃｅ ｒ ｇ ｒｃ ｉ
摘 要 ： 当今开放式电力市场是一个基于竞价拍卖形式的市场 ， 市场清算价格 （ ａ ｅｃ ａｎ ｒｅＭ Ｐ 主要受 ｍ ｒ ｔ ｌ ｒｇｐ ｃ Ｃ ） ｋ ｅ ｉ ｉ－
变化 的供需平衡 、 市场参与者 的竞价策 略以及 电力企业 已经签 订的双边 买卖合 同等 因素影 响 ， 现有 的价格预 测技
中图分 类 号 ：Ｍ７５ Ｆ ０．１ Ｔ １； ７６ ４
文献标 识码 ： Ａ
文章 编 号 ：６３ １０２０ ）３ ０３ ９ １７． ４（０８０－ ０－ ９ ０ ０
Ｂｏ ｔｔ ａ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｉ ｔ ｒ ａｓ ｆ ｒ ＡＲＭ Ａ－ ｏ ｓｒ ｐ ｐ ｅ ｉｔｏ ｎ ｅ ｖ ｌ ｏ ＧＡＲＣＨ
术只集 中在如何提 高价 格预测准确度上 ， 忽视 了对预测本身不确定性 的度量 ； 中 Ａ ＭＡ Ｇ Ｒ Ｈ价格预测模型 而 其 Ｒ －Ａ Ｃ
的前 提 是 假 设 预 测 误 差 符 合 正 态 分 布 ， 而实 际 电 力市 场 价 格 非 线 性 波 动 使 得 正 态 分 布 的 假 设 完 全 不 成 立 ． 对 这 针
电 力 市 场 价 格 区 间预 测 中 的 应 用
陈 霞 ，董朝 阳 ， 王殿辉２
（ ． ： 兰 大 学 信 息 技 术 与 电 机 工 程 学 院 ， 大利 亚 布 里 斯 班 Ｑ Ｄ４ ６ １昆 ｉ ＝ 澳 Ｌ ０ ７；
２ ．拉筹伯大学 计算机科 学与工程 系， 澳大利亚 墨尔本 Ｖｃ３ ８ ） ｉ ０ ６
基于时间序列模型的电力功率趋势预测研究
基于时间序列模型的电力功率趋势预测研究随着电力行业的发展和人们对电力的日益重视，电力功率的稳定供应成为了国家和社会发展的重要基石。
因此，对电力功率趋势的预测成为了电力行业中的一个重要问题。
为了解决这个问题，时间序列模型成为了一种非常有效的预测方法。
时间序列模型基于历史数据对未来的变化趋势进行预测。
它主要通过对历史数据的分析，识别出其内在的规律，然后基于规律来预测未来的变化趋势。
时间序列模型的优势在于不需要事先对影响因素进行分析，而是利用历史数据中自然存在的信息来进行预测。
电力行业中，功率趋势的预测是非常重要的。
由于电力的特殊性，它的供需平衡往往是非常脆弱的。
如果供需平衡出现问题，就会导致电力故障和甚至停电。
因此，电力行业需要一种可靠的方法来预测电力功率的趋势。
时间序列模型可以通过分析历史数据来预测电力功率的趋势。
它主要分为自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）三类。
这三种模型都是利用历史数据进行预测，但是它们的预测方法略有不同。
自回归模型是指时间序列模型中，当前数据的取值与前面的p个数据有关。
其中p是模型的参数，称为自回归系数。
自回归模型用于描述时间序列的自相关性，也就是前期的变化会影响后期的变化。
移动平均模型是指时间序列模型中，当前数据的取值与前面的q个数据的加权平均值有关。
其中q是模型的参数，称为移动平均系数。
移动平均模型用于描述时间序列的平滑程度。
自回归移动平均模型是指时间序列模型中，当前数据的取值与前面的p个数据和前面q个数据的加权平均值有关。
ARMA模型综合了自回归模型和移动平均模型的优点，可以描述时间序列的同时具有自相关性和平滑程度。
除了AR、MA和ARMA模型之外，还有ARIMA和VAR模型等基于时间序列的预测方法。
ARIMA模型是ARMA模型的扩展，更适合用于拟合非平稳时间序列。
VAR模型则可以用于描述多个时间序列之间的相互关系。
在实际应用中，时间序列模型可以采用不同的方法来确定其参数。
基于ARMA模型对我国“十一·五”电力需求的预测
基于 Ａ Ｉ 型对我 国“ ＲＮＡ模 十一 ・ 电力需求 的预测 五”
安徽 财经大学统计与应用数学学院 巩斌
本 文 为 全 国 统 计 科 学 研 究 计 划 项 目 （０ ７ Ｙ ０ ） 段 性 ２ ０ Ｌ Ｏ １阶
研究成果。
较 高 的人 口增 长 率会 增 加 电力 的消 费 。另 一 方 面 方 面 是 人 们 实 际 生 活 水 平 （ 人 均 Ｇ Ｐ水 平 为依 据 ） 提 高 也 会 带 来 电 以 Ｄ 的 力 需 求 的 高 速增 长 ：不 同 的经 济 发 展 阶段 具 有 不 同 的产 业 结 构 与 消 费 结 构 。 国 目前 正 处 于 重Ｔ 业 化 的 阶 段 向 高 加 ｌ 化 ， 我 Ｔ 技 术 集 约 化 阶 段 转化 。 因此 ， 率 改 进 被 认 为 是 决 定 电 力 消 费 效
基 于 以 上对 电力 需 求 影 响 的分 析 可 以通 过 计 量 经 济 模 型 揭 示 电力 需 求 与 经济 发展 之 间 的关 系 ，但 经 济 变 量 有 非 平 稳 的 特 性 ，即 时 间序 列 的统 计 规 律 会 随 着 时 间 的位 移 而 发 生 变
化 。 准 确 的 电力 需 求 预 测 结 果 意 味 着 在 满 足 供 电质 量 要 求 的
条 件 下 对 系 统建 设 资金 最 大 可 能 限 度 的 利 用 和 有 限投 资 的最
大 社 会 、 济 效 益 的获 得 。 Ｒ Ａ 模 型 是 一 种 常 用 的 随机 时序 经 Ａ Ｍ
模 型 ， 一 种 精 度 较 高 的 时序 预 测 方 法 。 是
（ ） Ｒ Ａ 模 型 的 识别 与建 立 １Ａ Ｍ 本 文 以历 年 电力 消 费量 数 据 为 出发 点 ， 考 虑 到 我 国每 年 但
基于ARMA模型预测我国货币供应量M1
To Forecast the Money Supply M1 by ARMA Model 作者： 张雨[1];许学军[1]
作者机构： [1]上海理工大学管理学院,上海200093
出版物刊名： 经济研究导刊
页码： 52-54页
年卷期： 2020年 第36期
主题词： 时间序列;ARMA模型;货币供应量
摘要：货币供应量M1作为一个重要的先行指标,反映了经济周期和价格的波动。
严密监测与调控货币供应量M1对抑制通货膨胀和促进经济健康增长具有重要的意义。
因此,正确预测货币
供应量M1的变动显得尤为重要。
以我国货币供应量M1从2018年4月至2020年4月的月度数据为样本,通过Eviews统计软件,构建货币供应量的ARMA模型,经检验拟合效果较好且模型预测误
差较小,最后利用该模型对未来3个月(2020年5—7月)的货币供应量M1进行预测。
基于ARMA与ANN模型组合交叉方法的电网日负荷预测
基于ARMA与ANN模型组合交叉方法的电网日负荷预测范金骥【摘要】用电负荷的预测是一个包含很多不确定因素的复杂问题,通常根据已有负荷数据建立模型进行预测,将近期负荷数据与远期负荷数据相结合,综合不同特征的负荷数据信息.针对单项预测模型在电网实时日负荷预测的局限性,建立了由ARMA 模型和ANN模型为基础结合纵横交叉算法的混合预测模型.该模型采用时间序列模型处理连续纵向负荷数据,采用神经网络技术处理断续横向负荷数据,对计算得到的纵向、横向预测值加权计算,获得交叉预测值.提出的对纵向连续负荷数据和横向断续数据分别建模的纵横交叉预测法,以获取尽可能多的重要预测信息,提高预测精度.在某电网上进行了实例测试,具有较好的效果.【期刊名称】《浙江电力》【年(卷),期】2018(037)008【总页数】7页(P35-41)【关键词】短期负荷预测;ARMA模型;ANN模型;纵横交叉算法【作者】范金骥【作者单位】大唐华东电力试验研究所,合肥 230000【正文语种】中文【中图分类】TM7150 引言随着居民用电负荷比重的增大，电网日负荷率下降、电网负荷的不稳定和峰谷差增大，电网公司需要提供更多的辅助服务。
掌握电网日负荷峰谷差与最高负荷的信息对于调峰容量的合理安排，提升系统运行控制与计划工作水平具有重要价值。
预测模型的研究方法依据复杂程度、灵活性及数据要求的不同，而有各自的特点和适用条件，诸如统计分析类、机器学习类等预测方法[1]。
单一预测方法在进行具体的工程应用时都会存在缺陷，将适用于负荷预测的单个模型进行适当的组合是解决负荷预测的一种新思路。
时间序列模型利于处理随机的实际量，在负荷预测中被广泛使用[2]，其核心突出了时间因素在预测中的作用，暂不考虑外界具体因素的影响，无法将天气情况等重要影响因素反应到负荷预测中。
神经网络算法用于预测时则具有较强的处理外界影响因素的特点，且具有自学习与高速寻优的特点。
建立非线性模型时神经网络具有较强的非线性映射能力[3]，但难以处理负荷的随机扰动。
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第２ ８卷第 ６期
２０ ０ ８年 １ ２月
北
电
力
大
学
学
报
Ｖｏ ． ８， ． １ ２ Ｎｏ ６
Ｄｅ ．， ０ ｃ ２ ０８
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｒｈ ａｔ ｉｎｉ ｎｖ ｒｉ ｏ ｒ ａ Ｎｏｔｅ ｓ Ｄ ａ ｌ Ｕ ｉｅ ｓｙ Ｏｆ ｔ
Ｎａ ｕ ａ ｃｅ ｃ ｉ ｏ ｔ ｒ ｌＳ ｉｎ ｅＥｄｔ ｎ ｉ
差分序列走势 ， 中 Ｄ Ｏ 代表电力消费量的一 阶差分。 其 ＰＷ
由图 １ 以看 出 ， 国 电力 消费 量一直 呈上升 的趋 势 ， 可 我 近似为一 条波 动 向上 的指 数 函数 曲线 ， ２显 示其 一 阶差 图
分 序列 ， 还可 以看 出我 国电力 消 费量 的 年净 增 长 数 总体 上 呈 现 出一 种上 升 的趋 势 ， 在 １９ 但 ９４年到 １９ ９ ８年 这段 时 间 内 ， 国电力 消费 量净增 长数却 出现 了下滑 的趋 势 ， 与我 我 这
数 回归 Ａ Ｍ Ｐ，）预测模 型 。 Ｒ Ａ（ ｑ
由于每年我 国的用 电量和发 电量数据基本 上相等 ， 因此对 于缺失 的实 际用 电量数 据可以用 电力供 给
收 稿 日期 ： ０ ８— ９— １ ２ ０ ０ ２
作者简介 ： 吴
翔（ ９８一） 男 ， １６ ， 山东青岛市人 ， 东北 电力大学经济管理学院副教授 ， 吉林大学商学院数量经济学专业在读博士研究生
东北 电 力 大 学 学报
第２ ８卷
量代替 ， 显然这种数据处理方法是合理 的。首先根据 《 中国统
计年鉴》 中国电力统计年鉴》 １ ０ 一 ０７ 和《 的 ９ 年 ２０ 年年度发电 ８
量 的数据 ， 采用 Ｅｉ ｓ ｖ ｗ５软件画出时 间序列 图形走势 一图 １其 ｅ ，
中 Ｐ Ｗ 表示 年度发 电量 。图 ２表示 我 国电力消 费量 的一 阶 Ｏ
的第 二大 电力消 费 国。截 至到 ２０ ０ ７年底 ， 国发 电装机 容量 已经 超过 ７亿千 瓦 。但是 电力供 需 的不 平 我 衡发 展现象 在我 国长期 存在 ， 过去 相 当长 的一 段 时 间里 ， 国 的 电力 需 求 一 直处 于短 缺 阶 段 。近 年 在 我 来， 随着 电力 产业 的大力 发展 ， 电力 产 出逐 年上升 ， 渐满 足 了电力 需求 。但 从 其 分 布来 看 又是 不 平 衡 逐 的， 有些 地 区在面 临 电力 过剩 的 同时 ， 他一些 地 区却 出现 电荒 。这 种 电荒现 象 自 ２０ 其 ０３年 开始 表 现 明
林 长 春 １０ ０ ） ３０ １ Nhomakorabea摘
要 ： 于我 国电力 消费需求量时 间序列 自身规 律的认识有 助于 电力 消费量的预测 ， 对 从而 可以
避免电荒和电力 生产能力 的过 度投 资。以 １８ ９ ０年 一２０ ０７年期间我 国年发 电量的时间序列数据为基础 ， 通过建立 指数回归 一模型来拟合时间序列数 据。运用残 差序列趋 势 和残 差序列 相关 图、 偏相关 图 的分 析， 对模型的五种形式的参数估计结果进 行 比较分析 ， 最后选择模 型来 拟合发 电量时间序列 数据 ， 并对
国当时宏 观经 济形 式是密 切相 关 的。 自从 １９ 年 以来 ， ９１ 我
８ ２ ４ ８ ０９ ６ ９ ｏ ０ ４ ６ ０ ８ ８ ６ ８８ ９ ２ ９ｌ ９ ８ ０ ２ ０ Ｏ
文章编号 ：０ ５—２ ９ ２ ０ ）６—０ ２ ０ １０ ９２（０ ８ ０ ０ ９— ４
基 于 Ａ ＭＡ模 型 对 我 国 电力 消 费 量 的 预 测 Ｒ
吴 翔 ， 孙 健 ２， 建 利 ３ 隋
（． １ 东北 电力大学 经济管理学院 ，吉林 吉林 １２ １ ；． ３ ０ ２２ 通辽电业局 ， 内蒙古 通辽 ０ ８ ０ ；． ２ ０ ０ ３ 吉林大学 商学院 ， 吉
１ 模 型 的 识 别
对 电力 需求 的预测 ， 用 的预测方 法 主要 有 ： 常 回归 分 析法 、 电力 弹性 系 数 法 、 色 预 测法 、 间序 列 灰 时
方法以及神经网络方法等。本文 以 １８ ９ ０年 一 ０ ７年电力消费量数据为依据 ， ２０ 通过其趋势图形拟合 出 与之相似的指数回归曲线， 消除了原序列的长期趋势 ， 然后假设其残差序列为一平稳过程 ， 根据刻画时 间序列 的 自相 关 和偏相关 函数来最 终确 定 Ａ ＭＡ的具 体 形 式 ， Ｒ 最后 得 到适 合 我 国用 电量 数 据特 征 的 指
显 ， 闸限 电的情况 在很 多省 市 出现 ， 带来 巨大 的经济 损失 。 因此如何 认识 电力 需求增 长 的发展 规 律 拉 并 是 目前 应该 积极探 讨 的问题 。 电力 与 经 济关 系 的 研究 始 于 １７ ９ ８年美 国学 者 Ｋ ａｔ随后 在 其 他 国 家相 ｒｆ ， 继 展开 ， 是 现有文 献多 是从 电力需 求 函数 、 但 电力需 求 与负 荷预 测 等 角度 进行 的研究 ， 管 大 多 研究 成 尽
果 从不 同角度 、 使用 不 同的数 学工具 对 电力需 求特征 进行 了研究 ， 是忽 视 了电力需 求增 长本 身所 隐含 但 的周期性 变化 特征 。本文 通过对 电力 需求 时 间序列其 自身规律 进 行 深人 研究 ， 用 Ａ Ｍ 采 Ｒ Ａ模 型 对我 国
电力 消费 的时 间序列 进行拟 合并 以此 做 出相应 的预测 。
其模 型拟合 的残差进行 了单位根检验 ， 检验结果表 明残 差序 列是平稳 的 ， 采用模型是合理 的。
关 键 词： 电力消费量 ； 型； 模 单位根检验
文献标识码 ： Ａ 中 图分 类 号 ： Ｆ４ ７ ２ ０ ．２
自上世 纪八 十年 代 以来 ， 国经 济一直 保持 高速 发展 ， 我 其年 均增 长 速度 保持 在 ９ 以上 。在 总量 高 ％ 速增 长 的背后是 各工业 指标 的迅 猛增 长 ， 特别 是 电力 ， 这 一时期 中国 已经 发展成 为 世界上 仅 次于美 国 在