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- 2007
基于广义自回归条件异方差模型的负荷预测新方法Keywords: 负荷预测, ARMA, ARCH,条件异方差, GARCH,拉格朗日乘子检验,load forecasting, ARMA, ARCH, conditional heteroscedasticity, GARCH, LM test Abstract: 广义自回归条件异方差（GARCH）模型具有描述时间序列波动性的能力。文中将GARCH模型应用于短期负荷预测研究。通过分析经典时间序列模型随机扰动分量，论证了自回归条件异方差（ARCH）效应的存在性，探讨了经典模型同方差假设不满足的问题。进一步建立了GARCH模型，将时间序列的条件与方差纳入负荷预测模型，使用极大似然估计（MLE）获得模型参数估计。最后从实际预测效果的角度，将GARCH模型与经典模型进行了比较。实际算例结果表明该方法相比于经典模型有更贴近实际的理论假设和更强的预测能力
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