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题名基于滚动时间窗的自适应日度电费收入区间预测模型
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作者
张金良
刘子毅
王朝阳
吕亚男
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机构
华北电力大学经济与管理学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2026年第3期1115-1127,共13页
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基金
国家自然科学基金(71774054)
中央高校基本科研业务费专项(2023FR001)。
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文摘
日度电费收入预测对于电费管理以及电力保供具有重要价值。为增强电费预测所用样本的时效性,量化预测结果的不确定性,提出一种基于滚动时间窗的自适应混合区间预测模型。首先,设置滚动时间窗长度,并应用所提改进变分模态分解-模糊熵(improved variational mode decomposition-fuzzy entropy,IVMD-FE)的组合数据预处理策略对电费数据进行分解与重构,实现对电费数据特征高效且准确的提取。在此基础上,利用模糊信息粒子提取出各重构序列的最大值与最小值以进行区间构造。最后,应用鲸鱼优化回声状态网络(whale optimization algorithm-echo state network,WOA-ESN)模型预测不规则序列,差分自回归移动平均(auto regressive integrated moving average ARIMA)模型预测常规序列,通过更新滚动时间窗的数据,动态获取电费区间。研究结果表明,所提模型获取的电费预测区间具有优良的覆盖率与区间宽度,能够准确覆盖实际电费,为电费回收提供更多有价值的决策信息。
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关键词
电费收入
区间预测
滚动时间窗
模糊信息粒化
混合模型
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Keywords
electricity revenue
interval prediction
sliding time window
fuzzy information granulation
hybrid model
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分类号
TP275.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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