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作者：李杨;刘斌;郑佳;朱宗升;
单位：天津商业大学天津市制冷技术重点实验室;
摘要：针对超市冷柜的负荷预测，本文提出一种基于差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和支持向量回归模型(SVR)的混合预测模型。该混合模型以准确预测冷柜未来负荷为目标，旨在为小型能耗单位的负荷预测提供方案。在数据通过平稳性检验和系数选择之后，确定ARIMA模型的参数为(7,0,6),得到ARIMA模型的预测结果。将ARIMA模型的预测结果与SVR模型预测的残差相结合，通过SVR回归模型来预测ARIMA模型的残差，得出ARIMA-SVR混合模型的预测结果。针对同一超市冷柜，ARIMA的平均误差为0.056 23 kW,ARIMA-SVR混合模型的平均误差为0.053 95 kW。两者之间混合模型精度更高，通过算法处理负荷预测问题，为商用冷柜的节能分析提供技术支持。
关键词：ARIMA-SVR;;负荷预测;;冷负荷;;商超冷柜
基金资助：天津市科技计划项目(24PTLYHZ00010)资助
