基于組合模型的電力負(fù)荷中長期預(yù)測研究.pdf

1、電力負(fù)荷預(yù)測作為電力系統(tǒng)健康發(fā)展的重要保證，為供發(fā)電制定計劃提供參考，為電網(wǎng)的增容、布局建設(shè)和投資等提供依據(jù)，是電力企業(yè)現(xiàn)代化的標(biāo)志，一直以來都是保證電力系統(tǒng)可靠供電和經(jīng)濟(jì)運行的重要課題。隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及電力發(fā)展進(jìn)入市場化進(jìn)程，未來電力的發(fā)展對負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性、實時性和可靠性提出了更高的要求，提高精確度成為電力負(fù)荷預(yù)測在新時期將面臨的挑戰(zhàn)和壓力。
　　電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)是一個非線性動態(tài)系統(tǒng)，而傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，或者是線性的，

2、或者是非線性的，一般都以靜態(tài)系統(tǒng)居多。在動態(tài)模型的種類中，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力，卻往往預(yù)測時間長、精度不高。隨著新時期電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜化，電力負(fù)荷變化的非線性、時變性和不確定性的特點更加明顯，單個預(yù)測模型具有各自的缺陷和局限性，無法完整地解釋負(fù)荷的自身特點和變化趨勢的特點。采用組合預(yù)測的思路，使原來一些單個預(yù)測效果不錯的模型可以綜合各自的優(yōu)點，得到一種更優(yōu)勝的預(yù)測模型，從而提高預(yù)測精度。
　　本文提出了對中

3、長期負(fù)荷預(yù)測的基于回歸-灰色-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型，先通過回歸模型和灰色模型的組合，以誤差平方和最小為原則建立線性組合模型;然后將該組合模型預(yù)測出的值作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，建立串行的組合預(yù)測模型。該模型不但可以解釋線性和指數(shù)趨勢，而且實現(xiàn)了在少數(shù)據(jù)下也能建模預(yù)測。另外，所采用的串行Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠同時反映負(fù)荷的非線性特征和動態(tài)特性，對數(shù)據(jù)信息具有自適應(yīng)、學(xué)習(xí)和反饋功能。這樣組合模型就可以較好地解決了數(shù)據(jù)量少和提

4、高準(zhǔn)確度的難題。最后，通過應(yīng)用回歸-灰色-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型，針對新疆電網(wǎng)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)特點，進(jìn)行中長期預(yù)測。
　　通過建立多元回歸模型、灰色GM(1，1)模型、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和回歸-灰色-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型分別對新疆維吾爾自治區(qū)烏魯木齊市的電力負(fù)荷進(jìn)行仿真預(yù)測和對比，從結(jié)果可以看到，回歸-灰色-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型能夠使電力負(fù)荷預(yù)測得到更好的效果;從整體角度看，預(yù)測精度也更加好;由此可以說明