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基于ARIMA模型的沿海电厂煤炭日耗短期预测 被引量:1
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作者 李涛 吴璘 朱吉茂 《煤炭经济研究》 2022年第8期13-18,共6页
煤炭日耗数据是反映工业活动的重要指标,具有较强的跟踪意义,研究短期内沿海电厂煤炭日耗变化有助于预判煤炭市场走势及需求变化情况。运用时间序列分析法对沿海电厂煤炭日耗数据进行建模,得到适用的ARIMA模型后,对后续日耗数据进行短... 煤炭日耗数据是反映工业活动的重要指标,具有较强的跟踪意义,研究短期内沿海电厂煤炭日耗变化有助于预判煤炭市场走势及需求变化情况。运用时间序列分析法对沿海电厂煤炭日耗数据进行建模,得到适用的ARIMA模型后,对后续日耗数据进行短期预测,取得了较好的拟合预测效果,说明时间序列模型用于沿海电厂煤炭日耗的短期预测是合适的,能够反映出沿海电厂煤炭日耗的短期走向及趋势。随着煤炭电力市场及数据统计工作趋于完善,煤炭消费预测还应向更广尺度延伸。提高电力耗煤预测的准确性,有助于实现更高水平的电网安全。建议进一步加强煤炭市场监测预测,加快建立健全电力供需预测预警机制。 展开更多
关键词 时间序列 电厂煤炭日耗 ARIMA模型 短期预测
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