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跨时间聚合：提高分层用电量的预测准确性

作者

上市的：
  • Evangelos脊柱炎
  • 彼得罗普洛斯（Petropoulos，Fotios）
  • 尼古拉斯·库伦茨
  • 瓦西里奥斯

摘要

要实现负荷预测的高精度，需要选择合适的预测模型，能够捕捉能耗时间序列的特殊特征。当同时考虑来自不同来源的负载层次时，复杂性进一步增加；例如，在系统和区域级别进行预测时。不仅模型选择问题被扩展到多个时间序列，而且我们还需要不同级别的预测的聚合一致性。虽然分层预测可以解决聚合一致性问题，但它不能解决模型选择的不确定性。为了解决这个问题，我们依赖于多时间聚集，这已经被证明可以缓解低频时间序列的模型选择问题。我们建议对高频时间序列进行修改，并将传统的横截面分层预测与多时间聚集相结合。使用来自五家银行分行的实际数据集，实证评估了在分层预测中纳入时间聚合的效果，证明了卓越的准确性、聚合一致性和可靠的自动预测。

建议引用

  • Spiliotis、Evangelos&Petropoulos、Fotios&Kourentzes、Nikolaos&Assimakopoulos、Vassilios，2018年。"跨时间聚合：提高分层用电量的预测准确性,"MPRA纸91762，德国慕尼黑大学图书馆。
    • 手柄：RePEc:pra:mprapa:91762
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人：

    1. Kourentzes，Nikolaos和Athanasopoulos，George，2019年。"澳大利亚旅游业跨时间一致性预测,"旅游研究纪事爱思唯尔，第75卷（C），第393-409页。
    2. Jeon，Jooyoung&Panagiotelis，Anastasios&Petropoulos，Fotios，2019年。"风电和电力负荷应用中的概率预测协调,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第279（2）卷，第364-379页。

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    1. Spiliotis、Evangelos&Petropoulos、Fotios&Kourentzes、Nikolaos&Assimakopoulos、Vassilios，2020年。"跨时间聚合：提高分层用电量的预测准确性,"应用能源爱思唯尔，第261（C）卷。
    2. Petropoulos、Fotios和Apiletti、Daniele和Assimakopoulos、Vassilios和Babai、Mohamed Zied和Barrow、Devon K.和Ben Taieb、Souhaib和Bergmeir、Christoph和Bessa、Ricardo J.和Bijak、Jakub和Boylan、Joh，2022年。"预测：理论与实践,"国际预测杂志爱思唯尔，第38卷（3），第705-871页。
      • Fotios Petropoulos&Daniele Apiletti&Vassilios Assimakopoulos&Mohamed Zied Babai&Devon K.Barrow&Souhaib Ben Taieb&Christoph Bergmeir&Ricardo J.Bessa&Jakub Bijak&John E.Boylan&Jet，2020年。"预测：理论与实践,"论文2012.03854，arXiv.org，2022年1月修订。
    3. Babai，Zied&Boylan，John E.&Kolassa，Stephan&Nikolopoulos，Konstantinos，2016年。"供应链预测：理论、实践、差距与未来作者姓名：Syntetos，Aris A,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第252（1）卷，第1-26页。
    4. Athanasopoulos、George&Hyndman、Rob J.&Kourentzes、Nikolaos&Petropoulos，Fotios，2017年。"使用时间层次结构进行预测,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第262（1）卷，第60-74页。
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    6. Jeon，Jooyoung&Panagiotelis，Anastasios&Petropoulos，Fotios，2019年。"风电和电力负荷应用中的概率预测协调,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第279（2）卷，第364-379页。
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    10. Kourentzes，Nikolaos&Athanasopoulos，George，2019年。"澳大利亚旅游业跨时间一致性预测,"旅游研究纪事爱思唯尔，第75卷（C），第393-409页。
    11. 尼古拉斯·库伦茨（Nikolaos Kourentzes）和乔治·阿萨纳索普洛斯（George Athanasopoulos），2021年。"阐明间歇需求序列的结构,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第288（1）卷，第141-152页。
    12. Rostami-Tabar，Bahman&Babai，Mohamed Zied&Ducq，Yves&Syntetos，Aris，2015年。"基于横截面聚合的非静态需求预测,"国际生产经济学杂志爱思唯尔，第170卷（PA），第297-309页。
    13. Fildes，Robert和Ma，Shaohui和Kolassa，Stephan，2022。"零售预测：研究与实践,"国际预测杂志爱思唯尔，第38卷（4），第1283-1318页。
    14. Huber，Jakob和Stuckenschmidt，Heiner，2021。"易腐货物的日内货架补货决策支持,"国际生产经济学杂志爱思唯尔，第231（C）卷。
    15. Nystrup，Peter&Lindström，Erik&möller，Jan K.&Madsen，Henrik，2021年。"时间层次预测中的降维,"国际预测杂志爱思唯尔，第37卷（3），第1127-1146页。
    16. Kourentzes，Nikolaos&Petropoulos，Fotios，2016年。"多元时间聚合预测：促销建模案例,"国际生产经济学杂志爱思唯尔，第181卷（PA），第145-153页。
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    18. 亨德曼、罗布·J和艾哈迈德、罗马·A和阿萨纳索普洛斯、乔治和尚、韩琳，2011年。"层次时间序列的最优组合预测,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第55卷（9），第2579-2589页，9月。
    19. Alexander，Carol&Rauch，Johannes，2021年。"时间聚集的一般性质,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第291（2）卷，第536-548页。
    20. Kang、Yanfei&Spiliotis、Evangelos&Petropoulos、Fotios&Athiniotis、Nikolaos&Li、Feng&Assimakopoulos、Vassilios，2021年。"似曾相识：一种基于时间序列交叉相似性的以数据为中心的预测方法,"商业研究杂志爱思唯尔，第132（C）卷，第719-731页。

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