灰色預測模型及中長期電力負荷預測應用研究.pdf

1、電力是關系國計民生的重要基礎產業(yè)和公用事業(yè)。中長期電力系統(tǒng)負荷預測作為電力規(guī)劃、投資、生產、調度和交易等工作的基礎,在電力安全和經濟運行中發(fā)揮著至關重要的作用。我國中長期電力負荷,既有逐年增長的確定性,又有隨機變化的不確定性,可以視為典型的灰色系統(tǒng),適合使用灰色模型建模預測。然而隨著電力系統(tǒng)復雜性和電力市場化程度的不斷提高,傳統(tǒng)灰色預測方法逐漸不能適應電力負荷預測的需要,亟待豐富和完善。全文主要從GM(1,1)模型優(yōu)化、多變量預測、區(qū)間

2、灰數(shù)預測、變權緩沖優(yōu)化等方面研究灰色預測的模型和方法及其在中長期負荷預測中的應用。
　　本文研究了GM(1,1)模型的建模機理,系統(tǒng)分析了GM(1,1)模型存在的問題,包括邊值問題、背景值構造問題、最小二乘參數(shù)辨識問題等,根據模型的時間響應式,提出了使用蟻群算法直接辨識GM(1,1)模型邊值x(0)(1)和發(fā)展系統(tǒng)a和灰作用量b的優(yōu)化方法,構建了基于蟻群算法的優(yōu)化GM(1,1)預測模型。該模型既修正了邊值影響,又避免了背景值構造和

3、最小二乘參數(shù)估計帶來的誤差,能夠有效提高預測精度。通過負荷數(shù)據仿真驗證了該優(yōu)化模型的有效性。
　　中長期電力負荷不是獨立存在的,相反,它與經濟社會發(fā)展緊密相關?？紤]多種因素互相聯(lián)系和互相制約,建立多變量預測模型,更具實際意義。針對多變量灰色建模預測問題,本文闡述了均值生成在減弱或消除隨機噪聲方面的作用,分析了逆均值生成所帶來的系統(tǒng)誤差,提出了基于均值生成的多變量灰色MGMmv(1,N)模型及其殘差修正EMGMmv(1,N)模型。算

4、例分析和實際應用驗證了該模型既能克服外界擾動影響,又能避免自身系統(tǒng)誤差,可以應用于實際的中長期負荷預測。
　　現(xiàn)有的灰色負荷預測方法大多是點預測,對區(qū)間預測問題研究較少。本文提出了基于論域的合成灰數(shù)灰度的概念,闡述了合成灰數(shù)灰度的性質,首次提出了合成灰數(shù)灰度的線性收斂特性。在此基礎上,分析了基于核和灰度的區(qū)間灰數(shù)預測模型存在的問題,并建立灰數(shù)序列的預測模型,以代替原有模型中的灰度預測值的確定方法,改進和完善了原有區(qū)間灰數(shù)預測模型。

5、改進模型從核和灰度兩個方面同時發(fā)掘區(qū)間灰數(shù)序列的內蘊信息與發(fā)展趨勢,克服了原有模型存在的不足,且支持誤差分析和精度檢驗。通過尖峰負荷預測的實際應用,驗證了改進模型的有效性和可用性。
　　在緩沖算子應用研究方面,首先,基于調和平均數(shù)的概念和緩沖算子三公理,提出調和平均弱化緩沖算子,并將之應用于實際的中長期負荷預測;其次,引入變權緩沖算子,闡述了變權緩沖算子在動態(tài)調節(jié)緩沖強度和增加建模序列光滑度方面的性質和作用,提出了變權緩沖灰色預測