基于综合模型的电力系统中长期负荷预测方法研究

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1、第35卷第6期华电技术Vol_35No．62013年6月HuadianTechnologyJun．2013基于综合模型的电力系统中长期负荷预测方法研究王效(华电福新能源发展有限公司吉林分公司，吉林长春130000)摘要：负荷预测是电力系统规划、运行的基础和重要前提。介绍了综合模型法的原理，建立了新的综合预测模型并利用方差倒数法确定了各单一模型的加权系数。算例分析表明，综合模型法的预测精度要高于单一模型法。关键词：电力系统；负荷预测；综合模型；方差倒数法；精度中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1674—1951(2013)06—0040—02的时效性要求预测量多应

2、由全部历史数据Y，0引言Y：，⋯，Y的加权平均值构成，而且一般要求权值应负荷预测是电力系统规划、运行不可缺少的随着数据离预测期越来越远而逐渐减小，即应有如重要环节。负荷预测的准确性对电网的安全、经济下关系运行有着重要的影响，因此，探索有效的负荷预测方n一1法、提高负荷预测的准确度有着十分重要的意义。Y+=∑‘=0aiyn一i，(L2)目前的大多数负荷预测方法都是单一模型的方foa1>a2>⋯>a一l。(4)式中：ai

3、为平滑系数。1综合模型原理1．1．3增长速度法1．1单一模型法对于一个平稳的历史数据序列，可以计算其相1．1．1一元线性回归分析法邻时间间隔的增长速度，如果这一增长速度的变化一元回归分析¨'4是基于曲线拟合的预测方较有规律，则可以对这一速度序列进行外推预测，从法，即根据自变量与因变量的记录值确定适当的函而得到未来时刻段的速度，用于进行数据的预测。数类型和参数，拟合一条最佳的曲线，然后将此曲线1．2综合模型法外延至适当的时刻，在已知自变量的取值时得到因综合模型法叫就是按照一定的加权系数A，变量的预测值。将多个单一模型组合起来，形成一个精度更高的新一元线性回归分析的模型可表述为

4、的预测方法。用该综合模型进行预测得出的结果往Y=a+，(1)式中：为自变量；a，b为系数。往要比单一模型误差小，当然也有少数例外的情况。通过已知数据确定回归方程中的口，b，从而用在这里，最关键的工作就是加权系数A的确式(1)进行预测。定，该参数的确定方式直接影响到综合模型的预测1．1．2指数平滑法精度。指数平滑法⋯是一种序列分析法，其拟合值或本文根据所给数据的特点，采用了方差倒数法预测值是对历史数据的加权平均值，并且近期数据来确定其中的加权系数A，具体的实现步骤如下：的权重比较大，远期数据的权重比较小。因此，对接A=D／∑D，i=1，2，⋯，n，(5)近目前时刻的数据拟合得

5、较为准确。E=l对于时间序列Y，Y：，⋯，Y，要求预测Y川。信息式中：D为第个模型的误差平方和，D：∑(y—i=1收稿日期：2013一O2—01)；)，为真实值；为第个模型的预测值。第6期王效：基于综合模型的电力系统中长期负荷预测方法研究·41·综合模型法可表达为历史数据。2．2单个预测模型的应用多=∑A多，(6)本文所论述的各种模型，均以1989-1998年的式中：多为综合模型预测值；为第i个模型的预数据作为历史数据，对各年份的电力负荷进行预测。测值。一元线性回归法中将历史年份的人均GDP作由式(5)、式(6)可知，该方法是对误差小的模为自变量，用电量作为因变量Y，系数。

6、为型赋予较高的权重，从而可得到误差更小的预测值。34．1418，6为0．0038。则回归方程为但该方法存在一定的缺陷，若某模型的所有预测值Y=34．1418+0．0038x。(7)全部偏大或偏小，但总体误差波动并不大，这时求得利用二次指数平滑法对历史数据进行平滑，由的方差是很小的，但是在综合预测模型中的权重很于指数平滑法中近期数据对预测结果影响比较大，大，这将影响预测精度，可通过改进权重取值解决此所以在计算过程中取平滑系数为0．8。问题。单一模型预测结果见表2。由表2可见，采用单一模型的预测方法误差较大，最大误差2算例分析为一6．8450％，且各年份的误差分布不均匀。根据前

7、面提出的模型和方法，以某地区电网2．3综合模型法1989-1998年的历史数据为基础建立了3个单个根据式(5)利用方差倒数法计算得出各单一模预测模型，建立综合预测模型用于预测该地区10年型在综合模型中所占的加权系数分别为：一元线性来的负荷情况，将各种方法的预测结果进行比较回归模型法的加权系数A=0．3786；增长速度法的分析。加权系数A：=0．4236；二阶指数平滑法的加权系数2．1数据预处理A3=0．1978。对数据进行预处理，主要是将数据中的不良数由式(6)即可得到综合预测结果，见表2。据剔除，尽量减少不良数据