基于模糊层次分析法的电力负荷组合预测

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷第4期要繁电力Vo1．34No．4EastChinaElectrioPower2006年4月Apr．2006基于模糊层次分析法的电力负荷组合预测吴丹。程浩忠。奚殉。夏夷，沈晓岚。(1．上海交通大学电气工程系，上海200030；2上海市电力公司市东供电公司，上海200122)摘要：针对电力负荷预测特点和人判断所特有的模糊性，为提高负荷预测精度，提出了基于模糊层次分析法的电力负荷组合预测模型。此模型引入三角模糊数的一些基本理论，采用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑

2、专家判断的模糊性，采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重。该电力负荷预测层次分析模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素。实际算例表明，所述方法在综合不同模型预测结果的过程中考虑了专家经验，能有效提高负荷预测的精度。关键词：电力负荷预测；组合模型；三角模糊数；模糊层次分析法；电力系统基金项目：上海市重点科技攻关计划(041612012)作者简介：吴丹(1981．)，男，硕士。从事电力系统规划研究。中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1001-9529(2006)04-0010-04

3、CombinationpowerloadforecastingbasedonfuzzyAHPWUDan，CHENGHao-zhong，XIXun，XIAYi，SHENXiao—lan(1．Dept．ofelectrialEngineering，ShanghaiJiaotongUniv．Shanghai200030，2．ShidongPowerSupplyCompany，SMEPC，Shanghai200122)Abstract：Inviewofthefeaturesofpowerloadforecastingandth

4、einnateuncertaintyofjudginents，thispaperbuilduPanewcombinationpowerloadforecastingmodelbasedonFuzzyAnalyticHierarchyProcess(FuzzyAHP)toim—provetheforecastingaccuracy．Themodelintroducedthebasictheoryoftriangularfuzzynumber，adoptedtriangularfuzzynumbertoindicateju

5、dgmentsofexperts，andusedAHPtodealwithjudginginformationandgetoptmalweightsofdiferetforecastingmodelsinschemehierarchy，andanalytichierarchymodelbuiltupinthispapercanconsidervariousfeaturesofpowerloadforecasting．Sampleresultsshowthattheproposedmethod，inwhichtheexp

6、erts’expe-rienceswereconsideredduringtheprocessofcombiningforecastingresultsofdiferentforecastingmodels，caileffec-tivelyimprovetheaccuracyofloadforecasting．Keywords：powerloadforecasting；combinationmodel；triangularfuzzynumber；FuzzyAHP；powersystem电力负荷预测的方法很多⋯，传统预测

7、方知识的结合。法，如线性回归法、时间序列法和弹性系数法本文采用三角模糊数来表示专家信息，引入等，直接建立数学表达式，对相关因素和负荷三角模糊数的一些基本理论，进而提出基于模糊之间的关系加以描述；新兴的预测方法，如灰色预层次分析法的电力负荷组合预测方法，在综合不测方法J。对负荷数据序列进行建模和分析。考同模型预测结果的过程中充分考虑了专家经验，虑到电力负荷受经济、社会、气候等不确定因素的同时还考虑到了专家判断所固有的模糊性，从而影响，在多因素影响的叠加下，以上采用单一固定使所得预测结果更加科学并符合实际。式模型的预测方法

8、只考虑一种变化趋势或单一因2模糊层次分析法素的影响，很难准确描述电力负荷预测的实际复杂变化规律。鉴于此，有专家提出了基于神经网2．1层次分析法与模糊层次分析法络的组合预测和基于进化规划的组合预测，层次分析法(AHP)是由美国匹兹堡大学综合利用了各种预测方法都是拟合历史数据、获教授T．L．Saaty于2O世纪70年代提出的一种将取最