基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测.pdf

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1、第24卷第1期电力系统及其自动化学报Vo1．24NO．12012年2月ProceedingsoftheCSU—EPSAFeb．2O12基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测蒋燕，王少杨，封芸。(1．重庆电力高等专科学校，重庆400053；2．重庆大学电气工程学院，重庆400044；3．贵州电网公司，贵阳550OO2)摘要：针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题，文中采用基于递归等权的组合预测模型，通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选，并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理，有效地考虑各单一模型

2、的预测好坏的变化。最后，通过对某地区最大负荷进行预测，对比单～模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明，递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小，从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力，其精度高、结果可靠。关键词：中长期负荷预测；回归模型；灰色模型；模糊模型；组合预测中图分类号：TM714文献标志码：A文章编号：1003—8930(2012)01—0151—05Medium—longTermPowerLoadForecastingBasedonRecursiveRightCombinationModelJIANGYan，WANGShao—yang，FE

3、NGYun。(1．ChongqingElectricPowerCollege，Chongqing400053，China；2．CollegeofElectricalEngineering，ChongqingUniversity，Chongqing400044，China；3．GridcompanyofGuizhou，Guiyang550002，China)Abstract：Forsolvingtheproblemthatasinglemodelcannottakefulladvantageofdatainformationandcon—siderinternallawof

4、datafully，arecursiverightcombinationforecastingmodelwasproposedinthepaper．Thesinglemodelselectioninrecursiverightcombinationforecastingmodelcanbeachievedthroughthegraycorre—lationanalysis，andtheweightsofthesinglemodelcanbealsosolvedthroughrecursiverightmethod，whichcaneffectivelyconsiderin

5、gthevariationofpredictqualityofthesinglemodels．Finally，theforecastdeviationsoftherecursiverightcombinationforecastingmodelandthesinglemodelsarecomparedthroughapredictionofmaximumloadforaregion．Theresultsindicatedthatrecursiverightcombinationforecastingmodelhaslowererrorthanthesinglemodels

6、，andcaneffectivelyimprovethepowersystemloadforecastingcapability，accura—cyandreliability．Keywords：medium—longtermloadforecasting；regressionmodel；graymodel；fuzzymodel；combinationfore—casting电力负荷预测是电力系统调度运行、发展规用。提高负荷预测技术水平，有利于提高电力系统划的前提和基础，也是我国实现电力市场的必备条的经济效益和社会效益。件’。随着电力系统的发展，负荷预i贝0已成为实负荷预

7、测的方法多种多样，一般可分为经典预现电力系统现代化管理的重要内容。准确的负荷预测技术引、传统预测技术Ⅲ、现代预测技术嘲以及测对电力系统的安全、可靠、经济运行起着重要作组合预测技术嘲。经典预测技术是依靠变量之间的收稿日期：2011一O7—26；修回日期：2011一o9一O2·152·电力系统及其自动化学报第24卷简单关系或专家经验对未来负荷做一个方向性的认为．z’满足一阶线性微分方程结论，其精度较差；传统和现代预测技术都有一定+(11一“(7)【l的适用范围且对信息利用不充分；而组合预测能综式中：口称为模型的发展参数，反映zn及