基于差分自回归移动平均模型的电气设备温度预测

作者：何兴平; 耿远松; 郭志伟; 王婷; 段守胜

来源：自动化与仪器仪表, 2016, (12): 96-98.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2016.12.096

• 电气设备
• ARIMA模型
• 时间序列
• 温度预测

针对电气设备温度监控及预测这一关键性问题,以某电气设备实际温度数据为样本,探讨基于非平稳时间序列的差分自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)来描述设备温度变化的可行性。使用Eviews6.0初步构建模型,进而采用枚举法得到最优预测模型。通过Matlab仿真,表明模型ARIMA(5,1,2),在预测误差可接受的范围内,能很好地拟合设备温度变化趋势,较准确地预测温度。并对ARIMA模型和BP神经网络模型进行了简单的对比,得到了ARIMA模型更加适合电气设备温度预测的结论。

• 单位
  华中科技大学; 国网电力科学研究院; 云南电网有限责任公司; 自动化学院