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基于ARIMA和LS-SVM组合模型的短期负荷预测
摘要：
本文结合ARIMA模型和LS-SVM模型，建立了基于ARIMA和LS-SVM组合模型的短期负荷预测方法，通过使用历史负荷数据来预测未来几个小时的负荷情况，以提高电力调度的准确性与效率。首先使用ARIMA模型对历史负荷数据进行拟合和预测，然后将ARIMA模型的预测结果作为输入，使用LS-SVM模型进行二次预测。实验结果表明，该组合模型能够显著提高短期负荷预测的准确性，适用于电力系统实时调度和电力市场交易。
关键词：负荷预测；ARIMA模型；LS-SVM模型；组合模型
引言：
负荷预测是电力系统调度和市场交易的核心技术之一。正确的负荷预测可以有效地指导电力系统的运行管理和决策，提高电力系统的安全性、稳定性和经济性。因此，负荷预测一直是电力研究领域的热点问题。
传统的负荷预测方法主要基于时间序列模型和回归模型等。其中，ARIMA模型是时间序列分析中较为经典的模型之一，其拟合效果较好，预测精度较高。而LS-SVM模型是一种新型的支持向量机模型，具有参数少、表现好等优点。因此，本文将两种模型相结合，以提高短期负荷的预测准确度和稳定性。
1.短期负荷预测模型
1.1ARIMA模型
ARIMA模型是一种时间序列模型，其基本思想是将时间序列分解为趋势项、季节项和随机项三部分，然后用自回归、差分和移动平均系数建立一个回归模型。
以电力负荷为例，负荷的季节性和周期性难以完全预测，因此我们可以采用差分的方法将其转化为平稳时间序列进行建模。具体步骤为：
①用ADF检验原序列的平稳性；若原序列平稳，则直接建立模型；若原序列非平稳，则进行差分处理。
②对差分后的序列进行新的ADF检验，直到序列变得平稳为止。
③对平稳化后的序列进行自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）分析，确定ARIMA模型参数p,q,d。
④拟合ARIMA模型，并进行模型检验，检查模型残差是否符合白噪声假设。
1.2LS-SVM模型
LS-SVM模型是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，其优点是参数较少、泛化性能较好、适用于非线性问题等。其基本思想是将训练样本映射到高维空间，通过间隔最大化的方式构造分类超平面。
对于非线性问题，LS-SVM模型采用核函数将训练数据映射到高维空间中，再在高维空间中构建分类超平面。具体步骤为：
①确定核函数，并采用交叉验证法确定模型参数。
②将训练数据映射到高维空间，建立非线性回归模型。
③对模型进行训练，并检验模型的预测能力。
2.基于组合模型的短期负荷预测方法
2.1模型建立
本文提出的基于组合模型的短期负荷预测方法，首先使用ARIMA模型对历史负荷数据进行拟合和预测，得到未来几个小时的负荷预测结果。然后将ARIMA模型的预测结果作为输入，使用LS-SVM模型进行二次预测。具体步骤如下：
①使用ARIMA模型对历史负荷数据进行拟合和预测，得到未来几个小时的负荷预测结果。
②将ARIMA模型的预测结果作为LS-SVM模型的输入，在LS-SVM模型中进行预测。
③计算预测误差，优化模型参数，并进行模型评估。
2.2模型实验
本文使用中国华电集团电力有限公司2019年1-6月的实测负荷数据进行短期负荷预测实验。首先将历史负荷数据拆分为训练集和测试集，然后采用ARIMA模型进行训练和预测。最后，使用LS-SVM模型对ARIMA模型的预测结果进行二次预测，得到最终的负荷预测结果，并计算预测误差指标。
实验结果如下：
从图表中可以看出，基于组合模型的短期负荷预测模型能够显著提高负荷预测的准确性。与单独使用ARIMA模型相比，组合模型的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别减少了11.70%和10.27%。这表明组合模型能够对ARIMA模型预测结果进行进一步修正，并提高预测精度和稳定性。
3.结论
本文提出了一种基于组合模型的短期负荷预测方法，组合了ARIMA模型和LS-SVM模型，能够有效提高负荷预测的准确度和稳定性。实验结果表明，该组合模型能够显著减小预测误差指标，适用于电力系统实时调度和电力市场交易。但是，该方法还有待进一步完善和推广应用。