用于短期负荷在线预报的AR模型建立与实例分析

摘要

本文基于在线辨识理论,用AR模型作为即时模型,通过最小二乘法的参数识别、Stoica方法对模型适用性检验和方差最小选优等措施使模型完善化。在预报过程中不断采用新的数据信息修正模型并将新信启、数据纳入模型进行预报,以每15分钟为间隔的短期负荷进行了模拟预报,其相对于均误差在1.2％左右,单点负荷预报值相对误差小于3％的精度概率为95％。