多维度饱和负荷预测方法及其应用.pdf

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1、第27卷第2期电力系统及其自动化学报Vo1．27No．22015年2月ProceedingsoftheCSU-EPSAFeb．2015多维度饱和负荷预测方法及其应用刘杰锋，程浩忠，韩新阳，尤钟晓，杨宗麟s(1．上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海200240；2．国网能源研究院，北京100052；3．华东电网有限公司，上海200002)摘要：电力饱和负荷预测可以确定电网的最终规模，指导电网的改造与建设，有效降低其成本。也可以更好地指导变电站布点、线路走廊的规划和建设工作。多维度饱和负荷预测方法首先通过灰色关联度分析评估影响因素，然后选

2、择建立以影响因素为自变量、用电需求为因变量的函数，通过最小二乘法确定具体的数学模型。该方法不仅可以评估未来用电的饱和情况，也可以对影响因素进行灵敏度分析，具有比较高的预测精度，是对饱和负荷预测方法的拓展与创新。自身也可以产生反馈校验指标，具有一定的实用性与指导性价值。提出的饱和负荷判定指标验证了最终预测结果的正确性与合理性。关键词：饱和负荷；灰色关联度；最小二乘法；影响因素；多维度中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—8930(2015)02—0044—07ForecastingMethodandApplicationofMulti-d

3、imensionalSaturatedLoadLIUJiefeng，CHENGHaozhong，HANXinyang，YOUZhongxiao，YANGZonglin(1．KeyLaboratoryofControlofPowerTransmissionandTransformationofMinistryofEducation，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China；2．StateGridEnergyResearchInstitute，Beijing100052，China；3．EastChina

4、PowerGridCo．，Ltd．，Shanghai200002，China)Abstract：Saturatedpowerloadforecastingcandeterminetheultimatesizeofthegrid，guidetherenovationalandconstructionalworkofpowergridandreduceitscostmoreeffectively，aswellasguidingthelayoutofthetransformersubstations，thelinecorridorplanningandcons

5、truction．Inthispaper，multi—dimensionalsaturatedloadforecastingmethodisadopted，whichfirstlyevaluatestheinfluentiMfactorsthroughthegreycorrelationdegreeanalysis，andthenchoosestheinfluentialfactorsasindependentvariables，andtheelectricitydemandasthedependentvariabletocreatefunction。a

6、ndthespecificmathematicalmodelcanbedeterminedbyleastsquaresmethod．Thismethod，withrela—tivelyhighpredictionaccuracy，cannotonlyassessthefutureelectricitysaturatedconditions，butalsoanalyzethesen—sitivitytotheinfluentialfactors，thatisthedevelopmentandinnovationtothesaturatedforecasti

7、ngmethod．Thismethodcanalsogeneratefeedbackparityindex，withacertaindegreeofpracticalityandinstructivesignificance．Satu—ratedloadindicatorsareproposedtovalidatethecorrectnessandrationalityofthefinalpredictedresults．Keywords：saturatedload；graycorelationdegree；leastsquaresmethod；infl

8、uentialfactor；multi—dimensional电力饱和负荷预测是