文献类型：期刊文章

作　　者：麦鸿坤[1] 肖坚红[2] 吴熙辰[1] 陈驰[3]

机构地区：[1]中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽省合肥市230026 [2]国网安徽省电力公司,安徽省合肥市230022 [3]河海大学能源与电气学院,江苏省南京市210098

出　　处：《电网技术》

基　　金：国家电网公司科技项目(521200135 1TR)~~

年　　份：2015

卷　　号：39

期　　号：11

起止页码：3216-3220

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20154801606132)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型常在R语言环境下被用于电力负荷数据的分析和预测。然而,面对海量数据背景下的工程应用,R环境下ARIMA模型的运行效率无法达到令人满意的程度。针对此问题,通过JAVA与R的实时通信,充分利用JAVA丰富的开源资源与R强大的统计计算功能,在JAVA中进行程序的逻辑判断,在R中进行数值计算,采用混合编程,最后完成ARIMA模型接口的封装,实现了基于负荷数据预测的ARIMA模型的串行化程序。在串行程序完成的基础上,根据电力负荷特性,对数据进行划分,结合JAVA多线程技术,实现了ARIMA模型的并行化。最后,结合文中提出的复合评价指标,对安徽地区随机获取的用户电力负荷进行了测试。结果表明,ARIMA模型并行算法预测准确率好,代码执行效率高。

关 键 词：电力负荷预测 ARIMA JAVA  R语言 并行化

分 类 号：TM71]