区间组合模型在中长期负荷预测中的应用

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1、第36卷第1期四川电力技术Vo1．36。No．12013年2月SichuanElectricPowerTechnologyFeb．。2013区间组合模型在中长期负荷预测中的应用徐志向(四川省电力工业调整试验所，四川成都610072)摘要：由于年负荷的发展包含稳定增长趋势成分和随机成分，因此针对单一中长期负荷预测模型通常难以达到理想的预测精度，而组合模型可以对不同的预测模型进行优化组合和信息的综合利用，提出建立基于支持向量机的变权组合预测模型，实现了组合模型的结构风险最小化代替传统的经验风险最小化。同时针对以往预测模型仅仅实现点预测的不足，建立基于区间参数估计理论的

2、中长期负荷区间组合预测模型，可以解决以往负荷模型预测的无精度范围的问题，对传统的中长期负荷预测模型进行了拓展。最后将该模型应用于实际负荷预测中，验证了该方法的有效性和可靠性。关键词：负荷预测；支持向量机；结构风险最小化；区间组合预测模型；区间值Abstract：Becausetheannumloadincludessomesteadyincreasingtrendcomponentsandsomestochasticcomponents，itisdificultforasinglemediumandlongtermloadforecastingmodeltoach

3、ievethedesiredforecastingaccuracy，whilethecombi—nationmodeleaRrealizetheoptimalcombinationforthediferentforecastingmodelsandcansyntheticallyutilizetheforecastinginformationofeverymodel，SOthetimeseriesvariableweightcombinationalforecastingmodelbasedonsupportvectormachineisproposedwhich

4、canrealizestructuralriskminimizationofthecombinationforecastingmodelinsteadofthetraditionalexperi—enceriskminimization．Atthesametime，aimingattheshortcomingsoftheformerloadforecastingmodelwhichusuallyjustrealizesthepointforecasting，theintervalcombinationforecastingmodelofmediumandlongt

5、ermloadisestablishedbasedonintervalparameterestim~iontheory，whichcansolvetheproblemoftheformerforecastingmodelwithouttherangeofprecisionanddevelopthetraditionalforecastingmodelofmediumandlongtermload．Finally，thismodelisutilizedtothepracticalloadforecasting，andthevalidityandreliability

6、areverified．Keywords：loadforecasting；supportvectormachine；structuralriskminimization；intervalcombinationforecastingmodel；intervalvalue中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—6954(2013)O1—0064—06模型参数敏感等，而组合预测模型可以综合各模型0引言的优势，实现更准确的负荷预测。组合预测就是将不同的预测方法进行适当的组电力系统中长期的负荷预测是电力系统运行、合，综合利用各种方法所提供的有用信息，从而尽可

7、规划等工作的重要基础，对保证电网运行的经济性能地提高预测精度。大量的实验表明，组合预测尤为重要。准确的负荷预测有助于提高系统的安全往往优于单一预测模型。。文献[11]综合多个性与稳定性，从而提高经济效益和社会效益。传统准则对组合模型预测效果进行评价。文献[12]考的预测方法有趋势外推法、时间序列法、回归分析法虑了各预测方法各时点上的预测精度状态，通过加和灰色模型法等I4J。由于年电力负荷由确定性和权马尔可夫链定性地推测出预测年份上各单项预测随机性成分组成，确定性成分主要由国民经济发展、方法的预测精度状态，确定其在预测年份的权系数长期气候变化、行政调控等因素决定，随

8、机成分由偶