基于gm(1,1)和多元线性回归模型的中长期负荷预测研究

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1、基于GM(1,1)和多元线性回归模型的中长期负荷预测研究张书梅（华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003）摘要：中长期负荷预测是电网规划的重要依据和前提，出现了大量的算法模型，但每种模型都有自己的适用条件，采用组合预测能有效地组织各种模型做到扬长避短。电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响，预测方法的选择直接影响预测精度；本文首先选择时间序列法、多元线性回归、灰色预测三种单一预测模型对已知数据进行拟合，通过分析拟合误差偏离度和预测方法中存在的互补信息，确定组合权重，提出了基于灰色模型和多元线性回归模型的组合预测方法。通过实例验证了此预测方法的适用

2、性和有效性。关键词：负荷预测；灰色模型；多元线性回归；组合权重Studyongrayandmultiplelinearregressionmodelofmid-longtermloadZHANGShu-mei(SchoolofElectricalandElectronicEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,China)Abstract:Mid-longtermloadforecastingisanimportantbasisandprerequisiteofgridplanning

3、andtherearealargenumberofalgorithmmodels,buteachmodelhasitsownconditionsofapplication,usingcombinationsofvariousforecastingmodelscanbeeffectivelyorganizedtoavoidweaknesses.Long-termloadforecastingofpowersystemisaffectedbyalargenumberofuncertainfactors,thechoiceofforecastingcandirectly

4、impactonpredictionaccuracy;Inthispaper,firstlythreesingle-predictionmodels:thetimesequencemethod,multiplelinearregression,graypredictionarechoosentofitknowndatas,theweightsofcombinationaredeterminedbyanalyzingthefittingerrordeviationandpredictionmethodsthatcontaincomplementaryinformat

5、ion,andthecombinationofpredictionmethodsbasedongraymodelandmultiplelinearregressionmodelisproposed.Theapplicabilityandeffectivenessofthemethodisverifiedinarealpowersystemexample.Keywords:loadforecasting;graymodel;multiplelinearregression;combinationweights0引言：负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容

6、决策、自然环境和社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下，确定某特定时刻的负荷值。负荷预测对于电力系统调度、用电、计划等工作具有重要意义。人们提出了多种负荷预测方法，许多新理论得到了应用。由于影响电力负荷的因素众多，关系复杂，难以被一一分析清楚，因此具有灰色特征：随着经济的发展，电力负荷是一个递增数列，符合灰色预测模型的基本条件；而且，灰色预测具有要求样本数据少，原理简单，运算方便，可检验等优点。因此灰色预测理论受到了电力系统研究人员的重视，并且已经在电力负荷预测中得到了成功的应用[1]。灰色系统理论在很多领

7、域得到了广泛的应用，基于贫信息的灰预测成功地解决了许多信息不完全的预测问题。对于模型GM（1，1），很多文献提出了许多改进措施。文献[2]中提出的利用等维递补建立多变量灰色组合预测方法，比单个多变量灰色预测模型效果要好，但在建立灰色模型时对原始数据进行了剔除，对线性组合模型的预测有一定的影响；而线性组合预测模型的关键问题是求出各个模型的最优权重,使得线性组合预测模型能够有效的提高预测精度。文献[3]指出，研究表明确定模型权重的最小二乘法在负荷有突变情况时，权重存在较大的误差，提出了基于最小一乘法的权重确定方法,该方法以误差绝对值之和最小为优化目标，避免了误差的缩放

8、，残差可以