基于时间序列分解技术的电力负荷预测乘积模型.pdf

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1、第33卷第6期东北电力大学学报V01．33．No．62013年12月JournalOfNortheastDianliUniversityDec．。2013文章编号：1005—2992(2013)06—0045—03基于时间序列分解技术的电力负荷预测乘积模型王亮红(东北电力大学理学院，吉林吉林132012)摘要：电力负荷预测是电力系统安全经济运行的重要保障，其关键是预测方法及预测精度等问题。考虑到电力负荷受到长期趋势、季节变化、周期变动及不规则变动等诸多因素的影响，本文运用时间序列分解方法，建立电力负荷预测的乘积模型，并通过全社会用电量进行预测

2、与检验，结果表明了方法的有效性。关键词：电力负荷；预测；乘积模型中图分类号：TM715文献标识码：A电力负荷预测是电力部门的重要工作之一，是电力系统安全经济运行的重要保障。提高负荷预测水平，有利于制定合理的电网建设规划，合理安排电力调度、电网运行方式和机组检修计划，进而提高电力系统的经济效益和社会效益。由于是预测未来负荷，不可避免会产生误差，因此负荷预测的关键是提高精度。电力负荷预测的核心问题是预测的技术方法，许多的专家学者建立了各种不同的数学预测模型¨。目前研究比较多的方法有趋势外推法、回归模型法、时间序列法、灰色预测法、组合预测法、神经网

3、络法术和小波分析法等。由于电力负荷可以分解成长期趋势、季节变动、周期变动与不规则变动等因素，即电力负荷是这四个因素的函数，因此本文采用时间序列的分解技术J，建立电力负荷的乘积模型，并利用2003年1月份至2009年12月的全社会用电量的实际数据，通过模型求解，对2010年1至12月的电力负荷做了预测，所得到的预测曲线与实际负荷曲线趋势基本一致，误差分析说明了该方法的有效性。1时间序列分解乘积模型电力负荷变化受很多因素的影响，概括起来可以将影响因素分为四种：长期趋势因素、季节变化因素、周期变动因素和不规则变动因素。长期趋势反映了电力负荷在较长时

4、间内的发展方向，在一个相当长的时间内表现为一种近似直线的持续向上(向下或平稳)的趋势，在某些情况下，也可以表现为类似于指数趋势或其它曲线趋势的形式。假设收集到Ⅳ期电力负荷数据Y={y1，，⋯，}，用，t=1，2，⋯，Ⅳ表示第t期电力负荷的长期预测值。季节变动因素是电力负荷受季节(月份、周等)变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动。季节变动因素既包括受自然季节影响所形成的波动，也包括受工作时间规律等所形成的波动，其波动长度(季度、月份或周等)是固定的，用S，t=1，2，⋯，J7v表示第t期电力负荷的季节指数。周期变动因素也称为循环变动因素

5、，它是受各种因素影响所形成的上下起伏不定的波动，它与季节波动不一样，其周期波动长度一般是不一样的，用，t=1，2，⋯，Ⅳ表示第t期电力负荷的周期变动指数。不规则变动又称为随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则波动，用，t=1，2，⋯，Ⅳ收稿日期：2013—07—10基金项目：吉林省自然科学基金项目(201215165)作者简介：王亮红(1977一)，女，吉林省桦甸市人，东北电力大学理学院讲师，硕士，主要研究方向：应用概率统计46东北电力大学学报第33卷表示第t期电力负荷的不规则变动指数。当电力负荷分解成长期趋势、季节变动、周期变动和不

6、规则变动四个因素之后，可以认为电力负荷是这四个因素的函数，对于Ⅳ期的负荷数据Y={yl，y2，⋯，}，第t期的电力负荷可以表示为=，(，S，C，，f)，t=1，2，⋯，Ⅳ．电力负荷分解乘积模型表示为yf=XS×C×，f，t=1，2，⋯，Ⅳ．由于不规则变动受各种偶然因素影响，实际预测中比较困难，经常把它省略掉。根据考虑因素的不同，有以下两种常用模型：模型1假设电力负荷是长期预测值和季节指数百分位数的函数，则乘积模型为=XS．(1)模型2假设电力负荷是长期预测值、季节指数百分位数和周期变动百分位数的函数，则乘积模型为=×S×C．(2)2算例及其分

7、析本文利用2003年1月份至2009年12月的全社会用电量的数据(数据来源：长江证券电力行业基础数据库)，建立电力负荷乘积模型，利用该模型对2010年1至12月的全社会用电量进行预测，并与实际负荷相比较检验方法的有效性。2．1长期趋势预测从图1(n)2003—2009年84个月份的全社会用电量的散点图可以看出，负荷序列具有较明显的线性上升趋势，建立一元线性回归模型：=+，t=1，2，⋯，84，(3)采用最小二乘法估计参数，得到时间序列的长期趋势方程：=1432．9677+21．5978t，t=1，2，⋯，(4)根据(4)式可以获得电力负荷长期

8、趋势值，即趋势因素序列(见表l第4列)。4000400035o0茁3000留3000高2000黥器接1000薹50o00l234567891011121713192