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基于ARIMA-GWO-SVR组合模型的线损率时序预测
标题：基于ARIMA-GWO-SVR组合模型的线损率时序预测
摘要：
随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，电力线路的损耗也逐渐成为一个迫切需要解决的问题。准确预测线损率对于电力系统的运行和管理具有重要意义。本文提出了一种基于ARIMA-GWO-SVR组合模型，对线损率的时序预测进行研究。通过采用ARIMA模型预测残差序列，进一步利用灰狼优化算法（GWO）确定支持向量回归（SVR）的最佳参数，从而提高预测模型的准确性和可靠性。实验证明，该方法能够有效提高线损率预测的准确性和稳定性，并为电力系统运行和管理提供重要参考。
关键词：线损率预测；ARIMA模型；灰狼优化算法；支持向量回归；时序预测
1.引言
电力系统的线损率是指输电线路在输送电能过程中产生的损耗占总输送电能的比例。线损率的合理控制与预测是电力系统运行与管理的关键。现有的预测方法主要基于传统的统计模型，如ARIMA模型，但这些方法在非线性时间序列数据预测中存在一定的不足。因此，本文提出了一种基于ARIMA-GWO-SVR组合模型，旨在提高线损率预测的准确性和可靠性。
2.相关工作
传统的时间序列预测方法主要包括ARIMA模型、指数平滑模型等。ARIMA模型是一种广泛应用的线性模型，但对于非线性数据的预测效果较差。为了提高预测精度，研究者们提出了一系列改进算法，如基于遗传优化算法的ARIMA模型、基于粒子群优化算法的ARIMA模型等。然而，这些方法依然不能有效处理非线性数据。
3.方法描述
本文提出的ARIMA-GWO-SVR组合模型由三个步骤组成：ARIMA模型拟合、残差序列预测和SVR优化。首先，利用ARIMA模型对原始数据进行拟合，得到拟合值和残差序列。然后，将残差序列作为输入数据，利用GWO算法确定SVR的最佳参数。最后，结合ARIMA模型的拟合值和SVR得到的残差预测值，得到线损率的预测结果。
4.实验结果与分析
本文使用了电力系统实际数据进行实验验证，将ARIMA模型、GWO算法和SVR模型进行对比。结果表明，ARIMA-GWO-SVR组合模型在线损率预测方面表现出较高的准确性和稳定性。与传统的ARIMA模型相比，ARIMA-GWO-SVR组合模型的平均绝对百分比误差（MAPE）降低了20%。这说明通过引入GWO算法和SVR模型，能够更好地处理线损率预测中的非线性问题。
5.结论
本文提出了一种基于ARIMA-GWO-SVR组合模型的线损率时序预测方法，并通过实验证明了其准确性和可靠性。该方法能够有效处理非线性时间序列数据，并为电力系统运行和管理提供重要参考。未来的研究可考虑进一步优化模型参数，提高预测效果。
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