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1、第34卷第8期华电技术Vo1.34No.82012年8月HuadianTechnologyAug.2012基于灰色周期组合模型的电力月度负荷预测方法乔松珊,张建军(1.中原工学院信息商务学院,河南郑州450007;2.河南农业大学信息与管理科学学院,河南郑州450002)摘要:传统的灰色预测模型只能反映用电负荷的总体变化趋势,不能反映用电负荷随季节的波动特征。基于月调节指数,提出了灰色周期组合预测模型,研究了同时考虑2种趋势复杂的月度负荷预测问题,算例表明,与传统的预测方法相比,组合预测方法较好地提高了预测的精度。关键词:用电负荷;灰色理
2、论;月调节指数;组合模型;预测精度中图分类号:TM715文献标志码:A文章编号:1674—1951(2012)08—0014—03O引言其中,()’(),=1,2,⋯电力负荷预测是供电部门的重要工作之一,准由于序列¨’(k)具有指数增长规律,可认为确的负荷预测是有效降低发电成本、提高经济效益该序列满足一阶微分方程模型和社会效益的有效途径,对于电力系统的安全和经+。㈩(£):6。(1)dt济运行具有十分重要的意义。电力负荷的预测方法较多,其中,灰色模型预测具有要求样本数据少、预利用最小二乘法得到,()=(BTB),测精度高、预测结果可检验性
3、强等优点,在电力年度和季度负荷预测中得到了广泛应用-4]。电力月度‘。’(2)一Z‘(2)负荷预测的文献较少J,而且月度负荷既有随时间‘。(3)一Z‘’(3)式中:=.B=:推移的增长趋势,又具有不同周期相似的波动特征。●。’(//,)一Z‘’(n)因此,单一的灰色模型预测结果往往会出现较大误差,针对月度负荷这一特殊的变化规律和特点,本文z(k)=÷[(x(1(k)+(k一1)]。将灰色预测与季节周期预测相结合,提出了一种新将求得的a,6代入式(1)中,解微分方程,并写的灰色周期组合模型,该模型既能反映月度负荷随成离散形式(‘’(1)=‘
4、。(1)),得到时问的增长趋势,又能较好地反映季节因素的影响。”(1)()(1)一丢)e1灰色周期预测模型的建立王÷二,(\k=0,1,⋯)/。01.1GM(1,1)建模过程对此作累减还原,得到原始序列的预测模型为GM(1,1)模型实质是对原始数据做一次累加‘。(k+1)=星‘(k+1)一‘’(k)=生成,使生成的数据序列呈一定的规律,通过建立一阶微分方程模型,求得拟合曲线,用于系统预测,其(1一e)(星㈩(1)一)e。(2)建模过程如下J:为判断模型的优劣,可使用后验残差检验法进设原始序列为‘叭=(‘。(1),‘。(2),⋯,行检验。(
5、n))做一次累加生成(式中:(i)≥0,i=1,1.2灰色周期组合预测模型2,⋯,n),得到灰色预测是利用指数曲线拟合数据,由于月度‘=(X‘(1),‘(2),⋯,‘(n)),电力负荷具有一定的季节特征,直接运用GM模型进行预测往往不够精准,因而必须利用季节波动对收稿日期:2012—04—16预测数据序列进行修正,这样,才能得到比较准确的基金项目:河南省教育厅人文社科研究项目(2011一QN一220)结果。为此,在灰色模型中引入月调节指数,对原模第8期乔松珊,等:基于灰色周期组合模型的电力月度负荷-N,~Jn,l方法·15·型进行优化,可
6、得到灰色周期复合预测模型。从表1数据中不难发现,郑州市月用电负荷具计算月调节指数的基本思想如下:有明显的增长趋势和季节波动的二重特征,每年的2月和9月份用电负荷较低,而7月和8月份用电(1)根据灰色预测原理,以每个周期内的月度负荷较高,为了反映季节波动对用电负荷的影响,引电力负荷作为原始数据,分别建立预测方程,计算出入月调节指数。每个月份不含季节性因素的预测值‘。(k),k=1,首先,选取2009年月用电负荷为原始数据序2.⋯,12。列,即(2)计算出每个周期内的月调节指数X=(26.5,23.8,26.6,26.3,⋯,33.2,39.
7、3)。)=,(3)得到灰色预测模型式中:kW-.1,2,⋯,12。(+1)=(’(1)一)e+詈=(3)将每个周期内同一月份的调节指数取平均677.9e。。。一651.4值,可得到对此作累减还原,得到原始序列的预测模型为:∑P(),(4)(。’(k+1)=((k+1)一‘’(k)=677.9e。。(1一e-0.。)。式中:m为周期数,k:1,2,⋯,12。同理,选取2010年的用电负荷为原始数据序(4)最后,将调节指数规范化,令列,得到灰色预测模型7,:=—,。(5)’(+1)=((1)一鲁)e+詈=∑-一8217.48e。·∞一8181
8、式中:为月调节指数。.98作累减还原,得到将式(2)、式(5)结合,得到灰色周期组合预测互‘。(k+1):8217.48eo04054(1一e0-004o549)。模型选取2011年的用电负荷
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