利用 ARIMA 模型改进燃料成本分布的预测
应用统计
2018-02-26 v2 信号处理
摘要
一个经过验证且现实的燃料成本模型是开发和验证新优化方法与管控工具的先决条件。本文使用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型结合历史燃料成本数据，开发了一种三步超前燃料成本分布预测。首先，探究了 EIA-923 表的数据特征，并利用得克萨斯州发电设施的自然气燃料成本来开发和验证针对得州案例的预测算法。此外，利用与得州天然气枢纽相关的现货价格来增强燃料成本预测。将预测数据拟合为正态分布，并采用 Kullback-Leibler 散度来评估真实燃料成本分布与估计分布之间的差异。比较评估表明，所提出的预测算法总体上有效，值得进一步研究。
引用
@article{arxiv.1801.01535,
title = {Improvement to the Prediction of Fuel Cost Distributions Using ARIMA Model},
author = {Zhongyang Zhao and Chang Fu and Caisheng Wang and Carol Miller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.01535},
year = {2018}
}
备注
Accepted by IEEE PES 2018 General Meeting