組合預測方法在短期電力負荷預測中的應用研究.pdf

1、負荷預測是電力系統(tǒng)領域的一個傳統(tǒng)研究問題，隨著我國電力事業(yè)的發(fā)展，電網的管理日趨現代化，電力系統(tǒng)負荷預測問題的研究也越來越引起人們的注意。由于電能難以大量儲存的特點，導致了在供電過程中，電能的生產和消費必須時刻達到平衡：電能過量，會導致電網安全穩(wěn)定性的降低；而電能不足，又會影響社會正常生產和生活。精確的短期電力負荷預測需求應運而生。有效的日電力負荷峰值預測，可以經濟合理的安排電網內部發(fā)電機組的起停、保持電網運行的安全穩(wěn)定性、減少不必要的

2、旋轉備用容量、合理安排機組檢修計劃，既能保證社會的正常生產和生活，又能有效降低發(fā)電成本，提高經濟效益和社會效益。本文主要工作如下： ⑴對短期負荷預測的特點以及用于預測的多種算法進行了比較深入的研究，并選取短期負荷預測常用的傳統(tǒng)算法多元線性回歸法、二次指數平滑法和灰色預測法作為本論文的主要算法。 ⑵發(fā)現并提出實驗數據的周期性理論，根據信息增益法所顯示的“節(jié)假日”屬性對實驗結果的負面影響，提出對實驗數據進行數據預處理，有效避

3、免了節(jié)假日數據對整體準確率的影響。 ⑶根據數據屬性的稀少以及可量化性差的特點，提出用多元線性自回歸算法取代原來傳統(tǒng)意義下的回歸分析法，并針對多數據過擬合所導致的準確率低的問題進行了參數數量的窮舉選擇。 ⑷根據二次指數平滑法預測方程的特點，提出求解一次平滑值、二次平滑值以及平滑系數的簡便算法，既提高了求解的效率，也使得結果更加符合實際。 ⑸將新陳代謝思想應用于灰色系統(tǒng)預測模型，即每次預測都運用最新的數據，而不是依靠