多主体协同电力负荷预测模型

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1、cD雌Ⅳ衙西?gfⅣB盯以g册d仰眈口f面肿计算机工程与应用2012．48(17)l@博士论坛@多主体协同电力负荷预测模型安文。2，窦全胜1ANWenl”，DOUQuanshen911．山东工商学院信息与电子工程学院，山东烟台2640052墒

2、军航空工程学院，山东烟台26400l，，1．Schooloflnf0肋ation柚dElec仃onicEn百ne商n＆ShandongInsdtuteofBusiIlessandTechnolo跏Yantai，Sh廿dong264005，China2．NavalAeronauticalandA咖蚰utica

3、lUniversiW’Y狐tai，Sh粕dong26400l，ch血aANWen。DoUQuansheng．Loadforecas“ngmodeIbasedonmulti-agentscooperation．ComputerEngineer-ingandAppIications，2012，48(17)：l-4，Abstract：Thisp印erproposesthedectrici够loadforecastiⅡgmodelbasedonthemulti—agent(Multi·AgemsSys-t鼬，MAS)coordination，andenc

4、apsulatesdi船remforecastingmodelsintodi髓rentAgents，byu豳gcommunica—tionbe伽eeIltlleAgentsandmecorporationmechanism，meforecastingproblemc锄besolVed，anditco叩erativelyforecastsbased0ntheapproximatedaymodel，regressiOnmodel，neuralnetworkmodelandmlesreVisionmodel．Theexp丽men“resultsshow

5、t11atthecooperativefo诧eastingmodelc髓getbetterfbrecastingpreci甄0n，and也efbrccastingresultsarerclatiVelystable，whichissignificantforttleimprovementofrealloadforecastingprecision．1沁ywords：Multi—AgentsSystem(MAS)；loadforecasting；cooperation摘要：提出了基于多主体(Multi．Agentssystem，MAs)协同的电力负

6、荷预测模型，将不同的预测模型封装在不同的Agent中，利用各Agent之间的通信，合作机制来共同完成预测问题的求解，以近似日模型。回归模型。神经网络模型和规则修订模型为基础，进行协同预测。并通过实验证明了协l司预测模型不仅能达到较好的预测精度，同时预测结果相对稳定，对提高实际负荷预测精度具有很现实的意义。关键词：多主体系统(MAs)；负荷预测：协同文章编号：l002—8331(2012)17．oool—04文献标识码：A中图分类号：TP301．6l引言多主体系统(Multi-Agentssystem，MAs)是由多个主体(Agent)组成的社会，

7、通过主体间交互来实现的一种分布式自主系统n，。目前，关于MAs的应用研究已成为国际上一个生机勃勃的研究领域。负荷预测是电力系统的一个传统问题，是指从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。本文将多主体协同技术引入电力负荷预测领域，将不同的预测模型封装在不同的Ag朗t中，利用各Agent之间的通信、合作机制来共同完成预测问题的求解，并以某电网公司实际预测为实例，对多主体协同预报方法的精度进行了验证。以下就其详细过程进行阐述。2基于MuIti．agents协同的负荷预测器架构在多主体协同预测模型中，多个不同功能

8、的基金_项日：国家自然科学基金(No．60775035)；山东省中青年科学家奖励基金(No．2009BsDOl383)；山东省自然基金资助项目(No．ZR2011FQ039)。作者简介：安文(1966一)，男，博士生，副教授，主要研究方向为数据挖掘、信息处理等；窦全胜(197l一)，男，博士，副教授，主要研究方向为智能科学、数据挖掘等。E．mail：yt锄well@126．com收稿日期：2011．12．20修回日期：2012一03．29CN魁出版日期：2012．04—05DIDI：10．3778a，issn．1002_8331．2012．17．

9、00lhttp：f^^一扪Ⅳcnl(i．nct，I【cm妣衄il／11．2127．n20120405．1742．010．h砌C0mput