基于arima-grach模型的现货电价预测 spot electricity price forecasting based on arima-garch model.pdfVIP

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基于arima-grach模型的现货电价预测 spot electricity price forecasting based on arima-garch model

第 24卷 第 2期 能 源 技 术 缠 淆 VOl24 No.2 2012年 2月 EnergyTechnologyandEconomics Feb2012 财 务 与 金 融 文章编号:1674—8441(2012)02—0059—05 的理鬓电偷 刘 琰 ,刑 薇 ,丁乐群 ,徐 越 ,韩 强,王宇拓 (东北电力大学 经济管理学院,吉林省 吉林市 132012) 摘 要:通过建立ARIMA预测模型对现货 电价进行预测,并对ARIMA模型存在的异方差问题通过 GARCH模型进行修正。实证算例中,采用北欧四国电力市场数据,与ARIMA和灰色GM(1,1)模 型进行 比较,表 明ARIMA—GARcH模型的预测精度更高,预测误差更小。 关键词:电价;模型;时间序列;预测 中图分类号:TK01;TM715 文献标志码 :A spotElectricityPriceForecastingBasedonARIMA-GARCHModel LIUYan,XINGWei,DINGLequn,XUYue,HANQiang,WANGYutuo (SchoolofEconomicsandManagement,NortheastDianliUniversity,Jilin132012,China) Abstract:TheARIMA modelisestablishedtopredictthespotelectricityprice,andtheheteroscedasticitythatexistsin theARIM A modeliscorrectedwiththeGARCH mode1.Intheempiricalexample,datafrom theNordicelectricity marketareadopted,andcomparisonsareconductedbetweentheARIMAmodelandtheGeryGM (1,1)mode1.The resultssuggestthattheARIMA-GARCH modelhashigheraccuracyandsmallerpredictionerrors. Keywords:electricityprice;model;timeseries;forecasting 0 引言 目前,短期电价的预测主要采取 3种方法:时 间序列法 、神经网络预测法以及灰色预测法[16-18]。神 随着我国电力体制改革的不断深入,电力行业 经网络预测法具有较好的容错与容差能力 ,但是在 在发电侧引入了竞争,电力市场化改革是未来发展 神经网络结构的选择上有很多人为因素 ,且模型的 方向l】1。在电力市场中,电价是电能供求关系的集中 复杂性使其不能精确地预测每个系统参数,从而导 体现,同时,也可为电能交易者提供决策依据 ,因 致模型的泛化能力较差 ;灰色预测模型的优势在于 此,电价成为电力市场 中的核心因素l2_。 对贫信息、小样本的处理,但随着电力市场的发展, 电价 的变化受到系统负荷 、发 电机组容量 、发 电力系统负荷、电价等数据不断完善,灰色预测模 电成本 、发电厂商报价策略等因素的影响。然而 , 型的优势已不复存在;在时间序列预测法中,由于 由于电能难 以大规模储存 ,电价表现出了与普通商 ARIMA模型对价格变化的随机性具有很好的分析性, 品不同的特性,即电力市场中现货电价往往存在强 所 以被广泛地采用。 烈的波动性与随机性,导致电力现货市场电价很难 但是 ,在对 电价序列的实际研究中,经常可以 被准确预测。开展对现货市场电价问题的深入研究, 观察到电价序列的波动聚类现象,即随机搅动项往 需要整合历史数据,找出其随机性中的规律性[14-15】。 往在较大幅度波动后伴随着较大幅度

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