“机理辨识”预测策略在电力短期负荷预测中的应用

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1、天津大学硕士学位论文“机理+辨识^预测策略在电力短期负荷预测中的应用姓名：曹东波申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：杨正令瓦20070101屮文摘要电力系统的短期负荷预测对系统运行的经济性和稳定性有璽要的意义。它是一个传统的重要研究课题。目前现有的方法主要在于引进先进的智能预测技术，以及对多模型预测结杲的优化合成方面。但是，进一步稳定提高预测准确率的主要途径却是从预测策略方面的研究。在对“组合预测"策略思考的基础上，我们提出了一种比较全面考虑复杂系统结构知识和系统行为经验知识的“机理+辨识”预测策略。首先采用最近连续3天的口5个天气因了进行多元线性回归；再对

2、实际负荷与回归负荷的差值进行辨识预测；并采用DDDAS提倡的模型评价•预测方式，进行多预测结果的灵活合成。同时，为解决矩阵数值计算屮的奇异性引起的初值敏感问题，我们还将数值天气预报屮的ensemb1e技术移植到短期负荷预测屮。研究的主耍成果为：（1）“机理+辨识''预测策略，显著提高了预测结果的稳定性。这是由于冋归负荷少实际负荷的差值，只有实际负荷的5%左右；并且显著改善了平稳性。（2）ensemb1e预测不仅可以提高预测结果的准确率，还初步实现了概率化的预测。（3）采川模型评价后的预测结果的灵活合成，比“组合预测"策略中的实用方法有初步的改善。研究表明，采用“机理+辨识'

3、'预测策略以及DDDAS提倡的模型评价少预测方式进行短期负荷预测，是对新的预测策略的有益探讨。这些方法可以叨显稳定地改善短期负荷预测的准确率和实现概率化预测。关键词：屯力短期负荷预测“机理+辨识''预测策略DDDAS机械学习ABSTRACTShort—termloadforecastingofe1ectricpowersystemsisaconventiona1importantproblemforgainingtheirbenefitsineconomyandstabi1ity•A.tpresent,themain+・siudiesfocusonemployingthea

4、dvancedintel1igentforecast1ngtechniquesandsynthesizingoptima11ythemu1tip1emode1s'loadsforecasted.However,thechiefwaytoimprovcthcaccuracyofforecastingmustbcthcstudyonstratcgicsofforccasting.nu0usthreedayssec0nd1ytheffr0drmerceacs0trde1dblaiayrwesdAftercog•1tat•1ngtocombinationforecast•1ngst

5、rategy，wePr0p0sedtheimechan•11smmo)de11•1de?nitificationmode1f0recast•1ngslrategywh1chca11comprehens•1Ve1ycons•1derthestructure■1nformat•1onandhist0r1ca1behav10rofcomp1eXsystemS•F1rst1y,theregressed10adswereg0ttenbymu1t1p1e11nearregreJss•0nfromt,hedai1yfiveweatherfact0rs0fth

6、thesizethemu1ti-10adsofforecasting.Simultaneously,theensembletechno10gyofnumericalweatherf0recastingwastransp1antedintoshort—termloadforecastinginordertosolvetheinitia1values'sensitivitycausedbYmatrixsingu1arityinnumericalcalculation.Thcma■1nachicvcmcntsarc：(l)4MMeehanismmodcl+identificavi

7、or，S.forecastingsestimationsadvocatedbyDDDASwasusedtostionmodestrategyr,esurLts,ini1v-1thaherimp山icfrTfiore1"enhancestastherermaercentofresishrticforecastedbyti—mode1sestestabi1ityoftheforecastingnde^rsa.lele.sord1oads,;a^dxs7anedSt^lestationarityofts(2)Ensyof