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1、2003年6月吉林电力Jun.2003第3期(总第166期)JilinElectricPowerNo.3(Ser.No.166)基于弹性系数的电力系统短期负荷预测方法TheMethodofShort-timeLoadForecastingofPowerSystemBasedonElasticityCoefficient李天云,孙艳鹤,范广良(东北电力学院,吉林吉林132012)摘要:针对电力系统负荷变化具有明显的分形自相似性的特点,提出了一种新的基于弹性系数的短期负荷预测方法。运用此方法对实际负荷进行预测,通过对预测结果的各种性能指标的分析,
2、表明此方法具有较高的预测精度,尤其是提高了双休日的预测精度,从而为特殊假日的负荷预测提供了新思路。关键词:日负荷预测;自相似性;弹性系数Abstract:Anewmethodofshort-timeloadforecastingonthebaseofelasticitycoefficientisputforwardaccordingtothecharacteristicofobviousfractalself-similarityofloadchangeinpowersystem.Actualloadchangeisfore-castedby
3、themethod.Theresultshowsthatthemethodhashighaccuracy,especiallyinholidays.Keywords:short-timeloadforecasting;self-similarity;elasticitycoefficienct中图分类号:TM715文献标识码:A文章编号:1009-5306(2003)03-0026-03目前电力工业已由传统的垄断管理体制引入竞于具有指数增长趋势的负荷指标,对于具有其他趋争机制,并逐步走向市场化,电力系统的短期负荷预势的指标则有时拟合灰度较大,
4、精度难以提高。人工测越来越显示出其重要性,其预测精度将直接影响神经元网络方法具有能够处理模糊信息的特点,但到供电部门的经济效益。本文从提高电力系统短期其具有难以科学确定网络结构,学习速度慢,容易陷〔3〕负荷预测的精度出发,根据负荷的分形自相似性,在入局部极小点,有时训练不收敛等固有缺陷。综上〔1〕文献的基础上进一步提出了一种新的基于弹性系所述,这些预测方法是从数据本身分析其变化规律数的电力系统短期负荷预测模型,其预测精度具有(如时间序列法)或是分析负荷与其他影响因素之间明显的优势。的关系(如人工神经网络法)。他们都试图找出负荷与其他影响因素之
5、间的一种定性函数关系,但在实1负荷预测模型的建立际系统中,这种函数关系难以得出,且运算繁琐,因而实用性不强。1.1基本思想负荷的变化主要取决于人们生产和生活的规律目前,电力系统短期负荷预测的方法大致可归性,同时受到一些相关因素的影响,因而负荷的变化纳为两大类:基于经典模型的传统算法,如时间序列既有规律性又有随机性。只有充分利用负荷历史数法、回归分析法等;基于人工智能理论的现代化算据中的规律性,才能降低预测的误差。事实上,每一法,如灰色预测、人工神经网络算法等。这些预测方组用于建模的历史数据Y(t)都可以分解为:法各有优缺点:由于电力负荷变化存
6、在着随机因素,Y(t)=M(t)+R(t)使得时间序列和回归算法难以建立有效的数学模=〔D(t)+W(t)〕+〔L(t)+H(t)〕〔2〕型,容易产生较大误差。20世纪90年代以来,灰式中:M(t)为规律性负荷分量,主导未来的负荷;色预测模型和人工神经元网络模型开始被广泛用于R(t)为无实质性贡献的负荷分量;D(t)为负荷的日电力负荷预测。前者的优点是建模时不需要计算统周期分量;W(t)为负荷的周周期分量;L(t)为受气计特征量,不足之处是其微分方程指数解比较适用象因素影响的分量;H(t)为随机因素分量。收稿日期:2003-01-17作者简介
7、:李天云(1945-),男,教授,现在东北电力学院电力系任教。·26·2003年6月吉林电力Jun.2003第3期(总第166期)JilinElectricPowerNo.3(Ser.No.166)根据混沌理论,任何非线性动力学系统的状态长率极为近似,其他时刻的负荷增长率也有此规律。可有多个分量描述,且各个分量之间具有确定的相根据这一变化规律,我们可以用星期五的负荷变化互作用,因此相关分量的信息就隐含在任一分量的趋势来预测星期六的负荷,所以定义变形的弹性系〔4〕演变过程中。通常情况下,L(t)分量对负荷的影响数为:已隐含在历史负荷中。可见,负
8、荷的日、周变化特性K(i,5)=X(i,5)(t)/Xn(i,5)(t)充分体现了负荷的规律性。利用负荷的这种自相似式中:X(i,5)(t)为第i个星期五第t时刻的
