基于周期残差修正灰色模型的输电线路载流量的预测与分析.pdf

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1、第40卷第l9期电力系统保护与控制V.0I.40NO.192012年1O月1日PowerSystemProtectionandControlOct.1.2012基于周期残差修正灰色模型的输电线路载流量的预测与分析马晓明,范春菊,胡天强。,胡炎,邰能灵(1.上海交通大学电气工程系,上海200240;2.华东送变电工程公司,上海201803)摘要:在能源短缺问题日益严峻、供电可靠性要求不断提高的大环境下,大幅度提高输电线路输送能力,降低输电成本势在必行。为了充分利用输电线路未来允许载流量,提出了基于灰色模型的载流量预测的方法,通过对原始数列进行平滑处理,削弱数据的主观性和偶然性的干扰。根据原始载

2、流量序列存在多周期的特点,对传统灰色模型理论进行改进,提出了使用残差修正基对残差值进行补偿的方法来预测输电线路的载流量。该方法不仅具有传统灰色模型所需样本数据少、运算方便等特点,同时还体现了载流量的周期性规律,使拟合曲线更加接近原始数据,载流量的预测更加准确。通过对现场采集数据进行预测和分析,表明该模型较传统灰色模型的精度更高基于上述模型,分析了载流量预测在输电线路潮流调度中的作用,载流量预测可以在保证电力系统安全运行的前提下,实现电网的更经济运行。关键词:电力系统;输电线路;载流量预测;灰色模型;残差修正Forecastingandanalysisforcurrentcarryingcap

3、acityoftransmissionlinesbasedonperiodresidualmodificationgreymodelMAXiao—ming,FANChundu,HUTian.qiang,HUYan,TAINeng.1ing(1.DepartmentofElectricalEngineering,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240,China;2.EastChinaPowerTransmissionandTransformationEngineeringCompany,Shanghai201803,China)Abstract:W

4、iththeincreasinglyseriousenergyshortagesandtheincreasingdemandforreliabilityofpowersupplying,itisimperativethatthetransmissioncapacityoftransmissionlinesshouldbesubstantiallyimprovedtoreducethecosts.Inordertomakefulluseofthefutureallowablecurrentcarryingcapacityoftransmissionline,amethodofpredictin

5、gthecurrentcarryingcapacitybasedongraymodelsispresented,whichCanweakentheinterferenceofsubjectivityandrandomnessofthedatabysmoothingtheoriginalsequences.Accordingtothemulti-cyclecharacteristicoforiginalsequencesofcurrentcapacity,thetraditionalgraymodeltheoryisimproved,andthemethodofcompensatingther

6、esidualsbyusingresidualmodificationbasistopredictthecurrentcapacityoftransmissionlinesispresented.Thismethodnotonlyhasthecharacteristicofsmallsampledataandeasycalculationoftraditionalgraymodel,butalsoreflectstheperiodiclawofcarryingcapacityThecurvefittingisclosertotheoriginaldataandtheforecastingof

7、carryingcapacityismoreaccurate.Basedontheaboveprinciple,theforecastingresultofcarryingcapacityisappliedinpowerflowdispatching,whichindicatesthatthismethodCanbehelpfulforutilizingthepowerlinessuficientlyonth

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