基于多指標模型的中長期電力需求預測研究.pdf

1、電力需求中長期預測作為電力系統(tǒng)中的一項重要工作，其預測精確度不僅影響電網(wǎng)規(guī)劃與運行的安全和經濟，對人們的生產、生活也有一定影響。而各地區(qū)負荷特性不同，影響因素對電力需求的影響程度存在差異，不同的預測方法各具優(yōu)缺點。因此，針對某地區(qū)具體實際情況，而進行的中長期電力需求預測研究，具有很重要的意義。
　　 首先，中長期電力需求預測因時間跨度較大，受到多種因素影響，但在實際預測中并不能將所有影響因素量化處理，全面考慮所有因素的影響存在著

2、難度，基于此，本文根據(jù)影響因素與電力需求存在的直接或間接關系及影響程度對電力需求的主要影響因素進行分層處理，并從各層影響因素中篩選出與某省電力需求相關程度較高的幾個因素指標。這種從整體方面考慮影響因素，理清因素間的關系，并選出關鍵指標的處理方法有利于篩選出更符合當?shù)貙嶋H情況的影響因素。
　　 其次，基于關鍵影響指標篩選的基礎上，考慮到中長期電力需求預測具有小樣本，信息相對貧乏的特點，且存在異常數(shù)據(jù)的客觀情況，基于多指標的最小二乘

3、支持向量機(Least Squares Support Vector Machines，LSSVM)是符合實際情況的一種較好方法。同時，考慮到單一預測方法并不能完全體現(xiàn)電力需求的變化特性，提出了改進的基于多指標LSSVM預測模型，即基于多指標的LSSVM方法及灰色等維新息預測法構成的組合預測法，并對某省未來五年的電力需求進行預測。
　　 最后，風電作為供應側中最主要新能源之一，是含風電地區(qū)的特有因素，它的接入給負荷預測帶來了影響

4、，因而含風電地區(qū)考慮風力發(fā)電對負荷預測的影響不容忽視。本文通過分析風力對全社會總負荷的影響及風電與負荷之間呈現(xiàn)的反調峰特性，考慮分類連續(xù)時間段并基于多指標的LSSVM模型建模，對某省的等效負荷進行預測，為含風電的某地區(qū)發(fā)電計劃制定和調整及電網(wǎng)規(guī)劃有著重要意義。
　　 本文以某省級電網(wǎng)為實例，驗證了基于多指標模型改進的中長期預測方法能提高預測精度，并對該省未來五年的電力需求進行預測，此外考慮到風力發(fā)電對負荷的影響并對該含風電地區(qū)的