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1、第31卷第6期四川电力技术Vol.31,No.62008年12月SichuanElectricPowerTechnologyDec.,2008基于GMC(1,N)的多因素负荷预测模型及其应用112阮仁俊,刘天琪,王雪(1.四川大学电气信息学院,四川成都610065;2.西南电力设计院,四川成都610065)摘要:电力负荷受多种因素的影响,不能把负荷数据当成"纯粹"的数据看待,重视负荷成因分析是进行准确预测的前提。根据灰色预测的基本原理,通过增加影响负荷的白信息量来降低预测系统的灰度,以传统灰色GM(1,N)模型为基础,应用多变量灰色数列卷积预测模型--GMC(1,N)模型,该
2、模型克服了传统GM(1,N)模型的不足,扩宽了GM(1,N)模型的应用范围。并将GMC(1,2)、GMC(1,3)模型应用于实例,结果证明该方法预测准确,并且由于考虑实际因素的影响,可靠性高,可作为中长期负荷预测工具之一。关键词:电力系统负荷预测;灰色预测;预测模型;卷积Abstract:Theloadofpowersystemisaffectedbymanydifferentfactors.Itcannotbehandledassimpledata.Itisnecessarytoimprovethepredictionaccuracybyanalyzingthecompos
3、itionofpowerload.Accordingtothebasicprincipleofgraypredic2tion,thegraydegreeofthesystemtobepredictedcanbecomelowerasthewhiteinformationassociatedwithpowerloadin2creases.Amulti-variantgraymodelwithconvolutionnamedGMC(1,N)forpredictionisproposedbasedontraditionalgraymodelGM(1,N).TheGMC(1,N)ha
4、swidenedtheapplicationfieldofGM(1,N).AnapplicationofGMC(1,2)andGMC(1,3)forpowerloadpredictionisintroduced.Andtheresultshowsagoodpredictionaccuracy.Keyword:loadforecastingofpowersystem;greyforecasting;forecastingmodel;convolution中图分类号:TM714文献标识码:A文章编号:1003-6954(2008)06-0073-04电力中长期负荷预测是制定电力系
5、统的电源点灰色模型(GrayModel)简称GM模型,是中国学规划、装机规划和电网规划的基础,电力负荷的准确者邓聚龙教授提出的以灰色模块为基础,用微分拟合预测对电力生产和安全运行以及满足国民经济都有法建立的模型。该方法原理简单,所需样本数少,计重要意义。算方便,用于预测时精度高且可验性强。常用的GM针对目前电力负荷受到多种因素的影响,在实际(1,1)模型有比较理想的预测效果,但是该模型仅考工程应用中应从电力系统的角度出发,重视负荷发展虑了单一变量自身的变化,没有考虑其他因素对其变的内在规律,从负荷构成以及影响负荷的关键因素等化的影响。传统的GM(1,N)模型考虑了影响因素对方
6、面入手,研究其变化规律。如果把电力负荷仅仅当预测结果的影响,但由于模型本身的缺陷一般只能用成“纯粹”的数据看待,使用纯粹的数学方法,就会失于分析各因素对结果的影响权重而不能直接用于预去电力系统的特色。测。目前在众多的中长期预测方法中,传统的弹性系灰色卷积模型(GrayConvolutionModel)简称数法、产值单耗法充分考虑了GDP增长、人口增长、GMC(1,N)模型,以传统灰色GM(1,N)模型为基础,生活用电量等参数对预测结果的影响,但是其数学机在微分方程当中增加了GM(1,1)模型中的灰色控制理过于概括,用简单的线性表达式无法准确描述出各参数u,并将系统单位脉冲响应
7、函数h(t)和系统作用影响因素与预测结果之间的关系。神经网络法量序列f(t)作卷积积分。该模型能够保证在引入协(ANN)是在国际上得到广泛认可的实用预测方法,调序列后提高传统灰色预测的准确度。实例中,首先其突出优点是对大量非结构性、非精确规律具有自适建立目标量的传统GM(1,1)模型;其次,取影响负荷应功能,有很强的自学习和对复杂的非线性函数的拟的两个主要因素:二产业用电量和生活用电量,分别合能力,在进行负荷预测时能够将影响目标的各个因与预测目标:全社会用电量建立两个GMC(1,2)模素都考虑进去,但是
