[发明专利]基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法

权利要求书

1.一种基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)对采集的智能变电站通信流量数据进行数据分析，包括序列长度分析，季节性分析，平稳性分析以及自相关性分析；

(2)优化FARIMA(p,d,q)模型的建立；

(3)智能变电站通信流量模型的验证，比较不同算法的拟合优度以及预测效果；

(4)多次运行FARIMA(p,d,q)模型预测目标序列，并设计算法保留具有智能变电站流量特征的预测值，生成不同显著性下的流量阈值模型；

所述步骤(4)具体为：

(a)多次模拟FARIMA(p,d,q)模型，对每一次模型的预测序列进行筛选，假设聚合后的序列长度为l，其每一次模拟预测序列值的目标筛选规则如下：

其中X_t为原始序列，为第i次模拟的第j个预测序列值，是序列的前n项平均值，n为预测步长，randm是范围为(1,l-n+1)区间内的随机正整数，设预测序列号为j，智能变电站通信流量阈值模型生成公式如下：

式中，maxY_j为序列号为j时刻处的最大值；minY_j为序列号为j时刻处的最小值，k为通过算法筛选的FARIMA(p,d,q)模拟次数；

(b)生成不同显著性下的智能变电站通信流量阈值模型；

其公式如下：

其中P为置信度，α为显著性，S_inside为在流量阈值区间内的序列个数，S_total为仿真预测的序列总数，由不同的S_inside得到不同显著性下的通信流量模型。

2.根据权利要求1所述的基于FARIMA的智能变电站通信流量阈值模型的构建方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：

(a)基于不同的测量探头原始统计步长，对智能变电站通信流量数据进行采集并均值化处理；根据序列长度选择聚合尺度对原序列进行聚合，其公式如下：

式中，X(i)为原始序列，X(k)为聚合之后的序列，n为聚合周期；

做出聚合后序列的周期图，对序列的波动进行季节性分析；

(b)对原序列进行平稳性分析以及自相关性分析；平稳性分析采用ADF测试，使用E-VIEWS软件对序列进行计量经济学分析，比较1％，5％，10％level下的t-statistic值与ADF测试值的大小关系确定序列的平稳性；自相关性通过计算序列的自相关函数与偏自相关函数得到，同时计算序列的Hurst参数以判定序列长相关性的程度；其中Hurst参数的计算方法如下：

式中，H为算法估计的序列Hurst值；aggver为绝对值法算出的Hurst值，diffvar为方差时间法算出的Hurst值，Rsm为R/S留数法算出的Hurst值。