基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型.pdf

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1、第38卷第5期电力系统保护与控制V_0l_38NO．520t0年3月1日PowerSystemProtectionandControlMat．1．2010基于扩展粗糙集的短期电力负荷预测模型刘学琴，吴耀华，崔宝华(1．保定电力职业技术学院电气工程系，河北保定071051；2．陕西理工学院电气工程系，陕西汉中723003)摘要：影响短期电力负荷预测的因素众多，如何有效地判断和选择这些相关因素是改善电力负荷预测的关键，通过引入数据挖掘中粗糙集约简算法来解决这一难题。针对常规粗糙集算法计算量大，且不具备容错性和泛化能力，在属性约简过程中设置了分类可

2、信度p，因而对数据具有了一定的容错性和泛化能力，增强了抗噪声能力。经过对实际数据的计算分析，证实了本文提出的方法在一定程度上提高了负荷预测的精度和速度。关键词：短期电力负荷预测；粗糙集；属性约简Short-termloadforecastingmodelbasedonextendedroughsetLIUXue．qin．WUYao．hu~，CUIBao．hua(1．DepartmentofElectricalEngineering，NorthChinaBaodingElectricPowerVOC．&TECH．College，Baoding0

3、71051，China；2．DepartmentofElectricalEngineering，ShaanxiUniversityofTechnology,Hanzhong723003，China)Abstract：Therearemanyfactorsthatinfluenceshort-termloadforecasting(STLF)，howtojustifyandselectthecorrelativefactorsisthekeytoimprovetheperformanceofloadforecasting．Areductiona

4、lgorithmbasedonroughsettheoryisproposedtominemorecorrelativeattributesinthependingforecastingcomponents．Areductionalgorithmthroughclassificationreliabilityalgorithmwhichwithcertainnoiseandhavingverygoodcoverabilityandgeneralizableabilitythroughsetclassificationreliability-1

5、3isintroducedtoovercomethelargecomputationalcomplexityofconventionalreductionalgorithm．Keywords：STLF；roughset；attributereduction中图分类号：TM732文献标识码：A文章编号：1674．3415(2010)05．0025．04粗糙集理论应用于电力负荷预测，为预测模型输入0引言变量的选取提供依据，这样可以有效地考虑影响负预测模型输入变量的选择不论是对于预测精度荷预测的因素，压缩输入变量。许多研究将粗糙集还是对于模型的收敛

6、性能、计算速度的影响都很大，理论和预测模型相结合，并取得了一定的成果【l之J。在现有的文献中，为了得到精确的预测结果往往将本文提出了一种结合扩展粗集模型和神经网气象因素及各种相关信息都作为神经网络的输入参络模型的新预测方法，首先采用基于扩展粗集原理数，这在一定程度上提高了预测精度，但输入参数的属性约简算法来寻找与负荷最直接相关的影响因过多造成了网络结构复杂、训练费时，同时容易陷素，然后用得到的结果作为BP网络的输入进行训入局部最小。如何选择输入变量是神经网络建模的练预测。这样，既全面考虑了影响负荷预测的各种关键之一，目前文献多是根据经验来选择

7、，无法体因素，又避免了由于输入变量过多而导致的神经网现出各输入变量对于输出值影响的重要程度，不能络拓扑结构复杂、训练时间过长的不足。通过粗糙恰当地反映输入输出之间的实际关系。集理论的属性约简算法，既全面考虑了影响负荷预粗糙集理论是由上近似集和下近似集组成的测的各种因素，又避免了由于输入变量过多而导致一种处理方法，从一个新的角度将知识定义为对论的神经网络拓扑结构复杂、训练时间过长的不足。域的划分能力，并将其引入数学中的等价关系来进而且由于在属性约简过程中设置了分类可信度，行讨论，从而为数据分析，特别是不精确、不完整因而对数据具有了一定的容错性和

8、泛化能力，增强数据分析提供了一套新的数学方法。研究表明：将了抗噪声能力【jJ。电力系统保护与控制连续多日高温和某日单独高温对该日的负荷影响程1粗糙集理论基础度大不相