基于祝制转换非线性模型的短期负荷预测

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1、霜文章编号：1009—183I(2010J02—0034—04基于祝制转换非线性模型的短期负荷预测陈昊，王玉荣。，杨振宇。(1．南京供电公司，南京210008；2．东南大学电气工程学院，南京210096；3．常州供电公司，江苏常州213003)l1《)1‘Ill1if)&【l)：(astiIl1)ased0tl!cginle—switel1jl1gn《JlJl；IarIll()(IeISCHENHao，WANG一rong，YANGZhen—yu。(1．NanjingElectricPowerSuppl

2、yCompany，Nanjing210008，China；2．SoutheastUniversity，Nanjing210096，China；3．ChangzhouElectricPowerSupplyCompany，Changzhou213003，China)摘要：研究了负荷时间序列波动性，提出了一种基于机Abstract：ThispaperanalyzesthevolatilityofloadtimeBe-制转换非线性模型的短期负荷预测方法。在二阶矩层面建tiesandproposesafeasi

3、bleapproachforshort-termloadforecasting立了标准机制转换非线性模型(LSTAR)，有效地解决了TARbasedonregime-switchingnonlinearmodels．Thestandardregime·模型的问断点问题。提出了基于厚尾假设的机制转换模switchingmodels-LSTARarespecifiedtosolvethebreakpointpuz-型。借助模型的不对称参数，分析了不同性质冲击下的不同zleofTAReffectively．

4、Furthermore．generalizedmodelswithfat—taildistributionassumptionaYeproposed．Withthehelpofasymmet-机制。用实际算例验证了该方法的可行性和有效性，并比较ricparameter，themechanismofregimeagainstdifferentshocksis了模型的预测能力，得到厚尾LSTAR模型效果最优。analyzed．Loadforecastingresultsonapracticalexampl

5、earepre·关键词：ARCH模型；厚尾；负荷预测；Logistic函数；sentedtoclearlydemonstrateandverifytheproposedalgorithm．LSTAR；机制转换Theforecastperformancecomparisonofa1ltheregime-switchingmodelsshowsthatfat-tailLSTARmodeloutperformsothers．Keywords：ARCHModel；fat-tail；loadforecastin

6、g；logisticfunetion；LSTAR；Regime—switching短期电力负荷预测对电力系统的安全稳定运中图分类号：TM715；F407．61文献标志码：A的意义提苎謦聱葶荸(SETAR，elf_citigTAR)模型是最为常用的一种。随着电力事业的飞速发展，电力行业对负形nr1、。。。。。。等誊，墨二：妻堂门篓式中M<。)为门i限=1为。的虚拟变量。、．=R。晶。竺：墨要论篓时间墓誓。的：“簇d,oj~la：,jImJ)序列波动性的主流模立了二阶矩层面的LSTAR负荷预测模型型荔GA

7、RcH(p：)妄，讨论了负⋯一一⋯⋯～叫一一、间断点问题，提出了基于非高斯假设的均值几～预测模型。条件方差：％+窆+圭(3)¨目融⋯⋯觚悃非用波动日门限空间实现不同机N?--f．-]~。自激发T⋯AR一。TAR．GARCH模型，其中一种形式如式(4)荷预测模型。最常用的非高斯分布有t分布和广义砉ht_j+窆i=I2_l，<0)(4)鹾merror出蚍“0n皿式中：，(<0)为虚拟变量，门限为0；为不对称参t分布的概率密度函数形如式(8)所示数>。0曼时：f(x,n)：r()(1+x2n-2)一(n仃)

8、一÷r—t(旦)(8)，表明存在着不同的机制，且负冲击对条件2一一2一方差影响力较大。式中：r(·)为gamma函数；n为自由度。1．3LSTAR模型(2)GED分布TAR模型在门限处存在不连续点，在2种机制广义误差分布GED的概率密度函数形如式(9)中以阶跃的方式转换，门限点处性质欠佳，而且对所不一个实际系统而言，渐变的转换设定也许更为合，)=·exp[-0．5·IxAl]·A一·⋯理。TerasvirtaT等学者提出了能在不同机制中平滑2h’F(),