采用现代时间序列分析方法的电力负荷预测

《采用现代时间序列分析方法的电力负荷预测》在分析传统负荷预测的基础上，着重介绍了现代时间序列分析新成果在负荷预测方法的应用。系统论述了波动性模型（ARCH族模型，SV族模型）在负荷预测领域前沿的zui新进展。本书主要内容还包括：高阶矩模型、非线性模型、多元时间序列模型、协整理论的应用研究。从参数估计角度来看，传统负荷预测领域多采用矩估计或极大似然估计，面对一些新问题有时这两种估计方法是力有未逮的，本书结合具体模型引入了参数估计的一些现代方法。本书zui后还着重阐述了模型预测精度评价的一些现代观点。
本书靠前章描述负荷预测的一些基本概念。其他章节分为三个部分：靠前部分（第二章）讨论了负荷预测的常规方法，第二部分（第三至九章）讨论了一元、多元负荷时间序列的建模与预测的新技术；第三部分（第十章）讨论了负荷预测精度的评价标准。

前言
第一章绪论
第一节负荷预测引论
第二节现代时间序列分析与负荷预测
第三节预测相关概念导引
第四节一些预备知识
参考文献
第二章负荷预测的一般方法
第一节基于回归模型的负荷预测方法
第二节基于ARMA模型的负荷预测方法
第三节基于灰色系统理论的负荷预测方法
第四节基于神经网络的预测方法
第五节基于混沌理论的预测方法
第六节基于小波分析的负荷预测方法
第七节基于支持向量机的负荷预测模型
第八节其他负荷预测方法
第九节负荷预测的一些专题
第十节算例
附录
参考文献
第三章ARCH族负荷预测模型
第一节负荷波动性建模
第二节ARCH模型与GARCH模型
第三节模型的参数估计
第四节负荷时间序列ARCH效应的检验方法
第五节ARcH／GARCH模型的再思考
第六节ARcH族模型的条件分布
第七节一元GARCH模型的拓展
第八节多元GARCH模型
第九节其他拓展
第十节信息冲击曲线(NIC)专题
第十一节动态视角的负荷波动性研究
第十二节算例
附录
参考文献
第四章SV族负荷预测模型
第一节SV模型导引
第二节SV模型的拓展
第三节SV模型的参数估计方法
第四节算例
附录
参考文献
第五章高阶矩负荷预测模型
第一节自回归条件密度模型
第二节自回归条件偏度模型
第三节自回归条件方差偏度峰度模型
第四节GARCHS和GARCHSK的一些拓展
第五节高阶矩模型小结
第六节算例
附录
参考文献
第六章其他非线性负荷预测模型
第一节门限自回归模型
第二节STAR模型
第三节马尔可夫转换模型
第四节双线性模型
第五节时变参数模型
第六节非线性负荷预测模型小结
第七节算例
参考文献
第七章多元负荷时间序列建模
第一节负荷预测领域之多元时间序列分析引论
第二节向量自回归模型
第三节VAR的结构性分析
第四节VAR的衍生模型
第五节余论
第六节算例
参考文献
第八章协整理论以及在负荷预测中的应用
第一节协整理论
第二节VEC模型
第三节协整向量的检验和估计
第四节经典协整理论小结
第五节分数维协整
第六节门限协整
第七节变结构协整
第八节协整理论的其他衍生
第九节算例
参考文献
第九章Copula与多元负荷时间序列
第一节相关性问题引论
第二节相关性的度量问题探微
第三节Copula理论
第四节典型Copula
第五节Copula的参数估计方法
第六节Copula的选择
第七节余论
第八节算例
附录
参考文献
第十章模型预测及评价
第一节动态与静态预测
第二节预测效果评价
第三节预测评价述评
第四节算例
第五节负荷预测的标准化问题
附录
参考文献
符号说明
参数估计索引
后记

负荷预测是电力系统调度、用电、计划、规划等管理部门的重要工作之一。对电力负荷进行准确的预测，对于合理安排电网运行方式和机组检修计划，节煤、节油和降低发电成本，制定合理的电源建设规划，提高电力系统的经济效益和社会效益有着重要的意义。近年来随着国民经济增长形势的不断变化，对电能的需求有较大的起伏，很多地区级大电网同时存在着季节性缺电和局部供电过剩的问题。在这样的形势下，负荷预测研究的现实意义更为突出。
长期以来，海内外负荷预测研究者、工作者对负荷预测的理论和方法进行了大量卓有成效的研究。现行主要的负荷预测方法有：时间序列分析，神经网络，模糊负荷预测，小波分析、支持向量机等。其中，时间序列分析一直是负荷预测领域的主要方法之一。以ARMA模型为代表的传统负荷预测方法有着广泛的应用。上世纪末以来，统计学领域现代时间序列分析新成果不断涌现，学术前沿又向前有了很大的推进。一大批行之有效的现代预测模型在金融、宏观计量、生物统计领域取得了喜人的效果。这些新方法在负荷预测领域也渐渐为电力学者重视，越来越多地见于电力系统文献，应用于实际运行的负荷预测系统，但同时应该看到系统介绍基于现代时间序列分析的负荷预测方法的资料目前还很少。这种介绍对新方法更好地应用于负荷预测实践是有积极意义的。
本书在分析传统负荷预测的基础上，着重介绍了现代时间序列分析新成果在负荷预测领域的应用。系统论述了波动性模型（ARCH族模型，SV族模型）在负荷预测领域前沿的最新进展。本书主要内容还包括：高阶矩模型、非线性模型、多元时间序列模型、协整理论、Copula的应用研究。从参数估计角度来看，负荷预测领域的传统时间序列模型多采用矩估计或极大似然估计，面对一些新问题有时这两种估计方法是力有未逮的，本书结合具体模型引入了参数估计的一些现代方法。另外，本书最后还着重阐述了模型预测精度评价的一些现代观点。
本书共十章。第一章描述负荷预测的一些基本概念，其他章节分为三个部分：第一部分（第二章）讨论了负荷预测的常规方法；第二部分（第三至九章）讨论了一元、多元负荷时间序列的建模与预测方法；第三部分（第十章）讨论了负荷预测精度的评价标准。
本书深入浅出，理论研究与实际应用紧密结合，强调实际算例和数据分析，部分算法程序附于书后，并列有注释，简明实用，可操作性强。适合于负荷预测工程技术人员、研究人员使用，也可供非电力专业人员参考之用。