小波变换与ARIMA结合的电价预测模型提升精度

本文研究了一种针对实时电价的短期预测模型，其核心是结合了小波变换和差分自回归移动平均（ARIMA）的混合预测方法。小波变换是一种时频分析工具，它能有效地处理非平稳时间序列数据，通过多尺度分解捕捉信号的局部特征。ARIMA模型则是一种统计模型，用于对具有自相关性的时间序列进行建模和预测。 该混合模型首先利用小波变换将电价时间序列分解为不同频率成分，然后根据每个成分的特性选择合适的ARIMA模型进行预测。这种方法允许模型更好地适应电价随时间变化的复杂性，无论是周期性还是趋势性。当需求量对电价有显著影响时，模型会考虑这种因素进行动态调整，提高预测的准确性。 此外，论文还提出了一个电价突变点发现和处理算法。在实际应用中，电价可能会因为各种原因如政策变动、市场供需变化等出现异常，这些突变点可能对预测造成干扰。通过算法，模型能够识别并处理这些异常点，确保预测结果的稳定性和可靠性。 实证研究部分，作者采用了澳大利亚新南威尔士州2012年的实际电价数据来验证模型性能。结果显示，与单纯使用ARIMA模型相比，混合模型在不考虑需求量影响的情况下，预测精度有所提升。电价突变点处理算法的有效应用进一步提高了整体预测的准确性。 该研究的成果对于电力市场参与者，如电力公司、能源交易商以及电力用户来说，具有重要意义，因为他们可以利用这种预测模型来优化决策，降低运营成本，同时保证服务质量。研究成果也体现了小波变换和ARIMA模型在电力系统中的潜在应用价值，为电力价格管理提供了新的理论支持和技术手段。