考虑权重标度法的中长期负荷预测综合模型.pdf

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1、第25卷第5期电力系统及其自动化学报Vo1．25No．52013年10月ProceedingsoftheCSU-EPSAOct．2O13考虑权重标度法的中长期负荷预测综合模型黎祚，周步祥，李君，林楠，李阳，刘金华(1．四川大学电气信息学院，成都610065；2．四川省德阳电业局，德阳618000；3．四川电力职业技术学院，成都610071；4．二滩水电开发有限责任公司，成都610051)摘要：针对传统负荷预测综合模型的缺陷，将权重标度法的思维应用于负荷预测来构造能够弥补对应缺陷的新综合模型。通过建立标度判断矩阵与权重矩

2、阵，利用标度判断矩阵同权重矩阵之间的联系，采取对数最小二乘法求解权重矩阵从而得到单一预测模型的权重，进而通过权重比例得出该模型的预测结果。阐述了新模型的思路和理论，并通过在实例电网中的计算和应用，验证了该模型同单一预测模型以及传统综合模型相比，能够有效地提高负荷预测精度。关键词：中长期负荷预测；综合模型；权重标度法；对数最小二乘法；权重矩阵中图分类号：TM744文献标志码：A文章编号：1003—8930(2013)05—0096—04MediumandLongTermCombinedLoadForecastingMod

3、elConsideringWeightScaleMethodLIZuo，ZHOUBu-xiang，LIJun。，LINNan3，LIYang，LIUJin-hua4(1．SchoolofElectricalEngineeringandInformation，SichuanUniversity，Chengdu610065，China；2．SichuanDeyangElectricPowerBureau，Deyang618000，China；3．SichuanElectricPowerCollege，Chengdu6100

4、71，China；4．ErtanHydropowerDevelopmentCompany，Chengdu610051，China)Abstract：Acombinedmodeladoptingthoughtofweightscalemethodinloadforecastingtoremedysuchdefectispr0一posedtoovercometheshortcomingsoftraditionalloadforecastingcombinedmode1．Adoptingthelogarithmicleast

5、squarealgorithmtogettheweightofsingleforecastingmodelbyusingtherelationshipbetweenscalejudgmentmatrixandweightmatrix，thenewmodelcangiveoutforecastingresultthroughcreatingsuchscalejudgmentmatrixandweightmatrix．Thetheoryandimplementationdetailsofthisnewmodelarepre

6、sented，calculatingandapplicationinrealpowergridprovethatthismodelhastheabilitytoimproveloadforecastingprecisioneffectivelycomparedwithsin—gleforecastingmodelandtraditionalcombinedmode1．Keywords：mediumandlongtermloadforecasting；combinedmodel；weightscalemethod；log

7、arithmicleastsquarealgorithm；weightmatrix电力系统负荷预测是电力系统调度、规划和测需要考虑的影响因素更多，预测结果的不确定设计的前提，也是能量管理系统的重要组成部分，性也更强，因此仍然是负荷预测中研究的重点和对电网经济调度运行以及发展趋势判断具有重要难点翻。的意义Ⅲ。同短期负荷预测相比，中长期负荷预测由于负荷变化受多种因素影响，变化规律难能够展望未来较长时间内负荷的发展规模，根据以通过单一的数学模型来描述，而综合模型通过预测结果能够合理安排计划期内需要增加的发对单一模型的拟合能够

8、解决这个问题，因此随着电、输变电设备容量，对于电力系统的经济性和安负荷预测技术的发展，对于负荷预测方法的研究全性都具备更为重要的价值；同时中长期负荷预已经逐步由单一负荷预测模型过渡到综合负荷预收稿日期：2011-10—26；修回日期：2011-11-23第5期黎祚等：考虑权重标度法的中长期负荷预测综合模型·97·测模型。传统的综合