摘要
本说明书实施例提供考虑时间因素的SARIMA模型负荷外送预测方法及装置,其中考虑时间因素的SARIMA模型负荷外送预测方法包括:构建爬虫数据,基于爬虫数据获取电力市场相关数据;基于预处理规则对电力市场相关数据进行预处理,得到预处理数据;基于预处理数据通过预设算法确定异常数据;基于数据平滑替换异常数据确定目标数据,并基于异常数据的时间信息确定外生变量;基于目标数据、外生变量和初始SARIMA模型进行模型训练确定目标SARIMA模型;获取实时数据,基于实时数据和目标SARIMA模型确定预测数据。通过利用时间因素与时间序列模型相结合建立预测模型,能够提高模型预测精度,帮助电力市场交易员捕捉市场机会,尽可能实现电力资源优化配置。
技术关键词
计算机可执行指令
实时数据
爬虫
异常数据处理
电力
负荷
资源优化配置
孤立森林算法
时间序列模型
建立预测模型
变量模块
模型训练模块
数据获取模块
处理器
预测装置