基于方差-协方差组合预测的中长期电力负荷预测研究.pdf

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1、研究与开发基于方差一协方差组合预测的中长期电力负荷预测研究唐祥玲王平李思岑白朝元(西华大学电气信息学院，成都610039)摘要关于中长期电力负荷预测有多种预测方法，但各方法被许多因素所局限，本文选用线性回归模型、二次多项式模型和灰色预测模型分别对电力负荷进行预测，再综合起来建立方差．协方差组合预测模型。通过比较后得出结论，本方法大大降低了误差，提高了预测精度，可以科学地预测中长期的电力负荷。关键词：中长期电力负荷预测；方差．协方差组合预测；线性回归模型；二次多项式模型；灰色预测模型ResearchonMediumandLong-termElec

2、tricLoadForecastingBasedonriance．covarianceCombinedModelTangXianglingWangPingLiSicenBaiChaoyuan(XihuaUniversity,ElectricalEngineeringandInformationCollege，Chengdu610039)AbstractThereareavarietyofmethodstopredictlong—termelectric1oad．However，thelimitationsofthemethodsareanumb

3、eroffactors．Thelinearregressionmodel，quadraticpolynomialmodelandgraypredictionmodelareproposedinthepaperforpowerloadforecasting，respectively．Thesetheemethodsaretakentogetheragaintoestablishthevariance-covariancecombinationforecastingmode1．Bycomparisonconcluded，thismethodgrea

4、tlyreduceserrors，improvesthepredictionaccuracyandcanscientificallypredictlong-termpowerload．Keywords：mediumandlong—termpowerloadforecasting；variance-covariancecombinationforecasting；linearregressionmodel；quadraticpolynomialmodel；graypredictionmodel电力负荷预测关系到如电力系统的规划和设目前现有的负荷预

5、测的方法基本分成三类：经计，电力系统经济、可靠和安全的运行、电力市场典技术方法(如分产业产值单耗法、电力消费弹性公平的交易等多个电力部门。所以，更精确地预测系数法、负荷密度法、人均电量指标换算法、分类出电力负荷是很重要的。要精确科学地预测出未来负荷预测法)、传统预测方法(回归预测法、时间序某段时间的电力负荷，需要掌握并研究过去一定时列预测法、趋势外推预测法等)、现代预测法(灰色间的电力负荷历史数据，而经济发展，社会变化，预测法、神经网络法、混沌预测法、模糊预测法、气象万千又影响着预测精度，因而找出一个好的预专家系统法、优选组合预测法、小波分析法

6、)。经典测方法至关重要。的技术方法在面临多重影响预测的不确定因素时预电力负荷预测分为中长期和短期，目前国外研测困难，而且预测方法中大部分只适用于短期预测究出的成果比较成熟，而国内在技术上的发展明显(如神经网络法、混沌预测法、小波分析法)。而其滞后于经济的发展，在短期的电力负荷预测中的研余的预测方法的必然适用范围不同并且精度也不究比较多，而中长期的研究比较少，所以对中长期同。怎样才能更精确地预测出中长期电力负荷呢?电力负荷预测进行深入地研究是非常迫切的。本文采用的组合预测法，将线性回归模型、二次多2o15年第1期电1．I纛戒f15研究与开发项式模

7、型和灰色预测模型组合起来，能利用各预测方法的优点，顺应电力负荷指标繁多、变化各异的Z1ZXi∑i=1特点，预测出的结果大大提高了预测精度，为中长ao期电力负荷预测做出参考。ZXiEXiZXiq(6)i=1i=1●：1线性回归模型H回归分析法预测电力负荷目前技术相对其他方I∑∑⋯∑”法更加成熟，过程简单，计算简便，特别是线性回Ii=1i=1i=1归模型[”。式中，=1，2，⋯，m=1，2，⋯。假如自变量t和因变量Y之间有线性关系，表示3灰色预测模型为Y=c+bt+占(1)灰色预测法能够考虑各种外在影响因素，负荷式中，变量X可是一般变量，也可是随机

8、变量。变精度较高，对历史数据的要求较低，并且运算处理量Y是随机变量，受变量x影响。c、b为待定系数，速度快，对预测结果能进行有效检验，这种预测方表示其