我们能轻易地避免这个“错误”吗；支持的最大滞后为350错误“；在R中使用ARIMA函数时？

我目前正在为大数据集安装一个SARIMAX模型。信息每10分钟检索一次，因此我有一个大小为52560的向量来表示一年的数据。考虑到它代表的是一个装置全年的电力负荷，我们可以观察每日模式、每周模式和每年模式

这也是一种趋势，所以我需要区分我的系列4次。因为这一套是一年的，我可以把每年的季节性因素放在一边，把注意力集中在其他三个方面。假设我得到了这样的结果：

dauch = diff(diff(diff(auch2), 144), 1008)

144为每日季节性（每天6×24 10分钟点），1008为每周季节性。
我想安装一个SARIMAX模型，我曾与我的前任合作过。他发现SARIMAX（2,1,5）（1,2,8）144是这个系列的最佳选择。但是，每当我尝试此操作时，都会出现错误：

themodel = arima(auch[1000:4024,1], order = c(2,1,5), seasonal = list(order = c(1,2,8), 
period = 144), xreg=tmpf[988:4012])

tmpf

是用作外部变量的温度。错误如下：

Error in makeARIMA(trarma[[1L]], trarma[[2L]], Delta, kappa, SSinit) : 
  maximum supported lag is 350

我真的不明白这对我来说意味着什么，因为我选择的时间段是144，比350短。我觉得我需要在模型中保持D=2，因为每日和每周模式的双重差异，但我不知道如何解决这个问题。谢谢