2023-05-25
图1 工厂电力负荷预测
经典的时序预测算法
最经典的时序预测算法是ARMA、ARIMA模型。它们源于1950-60年代的交叉分析和时序分析理论。ARMA由自回归模型AR和移动平均模型MA组成，基于序列自身偏差和历史随机扰动来预测。ARIMA将差分操作引入ARMA，使其能处理非稳态时间序列。这类模型理论基础牢固，推导简单且预测准确，在量化交易等领域有着较为广泛的应用。
随着时间序列预测问题的复杂度逐渐提高，研究者们开始关注非线性和多变量问题。这导致了状态空间模型的出现，如卡尔曼滤波器和隐马尔可夫模型（HMM）。这些方法基于概率模型，能够处理噪声和不确定性。
1990年代末，随着人工神经网络的发展，神经网络时序模型开始兴起，如BP神经网络和RNN。这些模型通过学习时间序列的非线性特征提高了预测精度。目前最受关注的是LSTM和GRU类型的循环神经网络，能有效捕捉序列中的长期关联信息。
图2 LSTM模型结构
近年来，时间序列预测
近年来，时间序列预测领域涌现出众多基于深度学习的先进框架，如Transformer和BERT等。这些模型借助注意力机制等创新技术，能够更加高效地捕捉复杂序列数据中的依赖关系。在众多实际应用场景中，这些模型已经展现出了卓越的性能和成果。
能源领域的预测算法应用
在能源领域，一方面能源生产和消耗存在较大的不稳定性和随机性，电力负荷、风力、光伏发电等的预测都是该领域传统上的难题；另一方面能源的使用效率和经济性又依赖于准确预测，通过精确预测各类负荷和发电量方能实现供配电的最优管理。
极熵科技的熵云工业互联网平台融合了多种先进的时间序列预测算法，实现了在电力负荷预测、新能源发电预测、储能调度控制等关键领域的高效应用。
平台通过精确地预测发电和用电情况，并进一步生成优化控制策略，为能源用户提供了智能化、高效的解决方案，助力绿色可持续发展。
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