基于县域经济发展电力负荷预测方法

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1、电力电网DOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2014.12.021基于县域经济发展的电力负荷预测方法张维,周小兵,崔灿,吴艳芳,胡宝林,李婷,陈炜,李妍,王少荣(1.国网湖北省电力公司经济技术研究院,湖北武汉430000;2.华中科技大学电气与电子工程学院,湖北武汉430074)摘要:县域电力需求与县域经济的发展密切相关。为了能够客观、全面、科学地对县域电力需求进行预测,提出了一种基于县域经济发展的电力负荷预测方法。所提方法首先采用因子分析法和聚类分析法,对县域经济进行分类和发展预测,然后基于县域经济发展指标采用

2、线性回归方程预测电力电量。以湖北省73个典型县为应用实例,采用历史数据对所提方法的正确性进行了验证,并给出了未来典型年份的县域电力负荷的预测结果。关键词:电力负荷预测;县域经济;因子分析法;聚类分析法;线性回归方程中图分类号:TM715文献标识码:A文章编号:1009—9492(2014)12—0086—07PowerLoadForecastingMethodBasedonCountyEconomyDevelopmentZHANGWei,ZHOUXiao—bing,CUICan,WUYan-fang2,HUBao-lin,LITing

3、,CHENWei,LIYan.WANGShao—rong2(1.StatePowerEconomicResearchInstitute,Wuhan430000,China;2.HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,China)Abstract:Countyelectricitydemandiscloselyrelatedtothedevelopmentofcountyeconomy.Inordertoforecastelectricitydemandobjective

4、ly,comprehensivelyandscientifically,thispaperpresentsaloadforecastingmethodbasedoncountyeconomydevelopment.Firstly,theproposedmethodusesfactoranalysisandclusteranalysisforclassifyingandforecastingcountyeconomydevelopment.Secondly,useslinearregressionequationtoforecastel

5、ectricitydemandbasedoncountyeconomicdevelopmentindicators.Finally,takes73typicalcountiesinHubeiProvinceintoconsiderationasexamples,verifiescorrectnessoftheproposedmethodwithhistoricaldata,andgivesforecastingresultsofcounties’powerloadinthefuture.Keywords:powerloadforeca

6、sting;countyeconomy;factoranalysis;clusteranalysis;linearregressionequation0引言用的多元线性回归模型,由此提出了用灰色预测中长期电力负荷预测是电网规划的基础和保法进行相关因素的预测和用偏最小二乘回归法进证电网可靠供电的前提。目前,中长期电力负荷行电力负荷预测,很好地解决了变量间的多重相预测采用的主要方法有平均增长率法、拟合函数关性问题。外推法、相关法、弹性系数法、单耗法、负荷密经济发展与电力需求密切相关。县域经济作度法、灰色系统法等n]。文献[2]针对中期电力

7、负荷为我国经济的重要组成部分,近年来发展非常迅预测中经济指标对电力负荷的影响,讨论了由经速。随着县域经济的快速发展,电力负荷也在进济指标构成的中期电力负荷多指标模型的可行一步增加。准确把握县域经济的发展趋势,理清性,并引人粗糙集和神经网络混合方法进行建模县域经济发展与用电需求增加的关系成为了本文分析;文献[3]研究了电力需求增长与经济发展阶的主要研究内容。段的关系,表明电力需求的增长具有阶段性特本文在总结现有负荷预测方法的基础上,提征;文献[4]针对中长期电力负荷预测,介绍了常出了一种基于县域经济发展的电力负荷预测方收稿日期:2014

8、—06—18圈霎圜霉张维等:基寸县域经济发展的电力负荷预测方法电力电法,并以湖北省73个典型县域为例,预测未来典态聚类方法,其工作原理如下嗍。型年份的县域电力负荷。首先从被研究对象的数据集合中随机的选取1县域经济分类和发

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