电力系统中长期负荷预测综合模型研究

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1、第40卷第14期电力系统保护与控制Vol.40No.142012年7月16日PowerSystemProtectionandControlJuly16,2012电力系统中长期负荷预测综合模型研究121211袁铁江，袁建党，晁勤，郭立，张龙音，孔飞飞（1.新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐830047；2.乌鲁木齐电业局，新疆乌鲁木齐830011）摘要：中长期电力负荷预测是电力系统规划的基础和重要前提。分析比较了目前中长期负荷预测方法的特点，并进行了简单的分类。对传统的电力消费弹性系数法进行了改进，结合灰色预测模型与二次滑动平均预测法，建立了新的综合预测模型，

2、并利用遗传算法优化各单一预测模型的权重。通过与人工神经网络模型进行对比仿真验证，结果表明所提出的预测模型具有较高的预测精度和较强的适用性。关键词：负荷预测；弹性系数；灰色预测；二次滑动平均；遗传算法Studyonthecomprehensivemodelofmid-longtermloadforecasting121211YUANTie-jiang,YUANJian-dang,CHAOQin,GUOLi,ZHANGLong-yin,KONGFei-fei(1.SchoolofElectricalEngineering,XinjiangUniversity,U

3、rumqi830047,China;2.UrumqiPowerIndustryBureau,Urumqi830011,China)Abstract:Mid-longtermpowerloadforecastingisthefoundationandalsoanimportantpremiseofthepowersystemplanning.Thispaperanalyzesandcomparesthecharacteristicsofthepresentmid-longtermloadforecastingmethods，andthenclassifiest

4、hemsimply.Itimprovesthetraditionalelectricconsumptionelasticitycoefficientmethod，andcombiningwithgreypredictionmodelandsecondarymovingaveragemethod,establishesanewintegratedmodelforloadforecasting,andusesGeneticAlgorithm(GA)tooptimizetheweightofeachsingleforecastingmodel.Throughsim

5、ulationtestwithArtificialNeuralNetwork(ANN)model,theresultsshowthattheproposedpredictionmodelisofhighprecisionandstrongapplicability.ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.51067009andNo.51167018)andNaturalScienceFoundationofXinjiang(No.2010211A10).Keywords:

6、loadforecasting;elasticitycoefficient;greyprediction;secondaryslidingaverage;geneticalgorithm中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674-3415(2012)14-0143-04于利用更为先进的理论或新的预测方法以及提高负0引言荷预测的精度。文献[3]讨论了长期、中期与短期负电力负荷预测是电力系统规划、调度等工作的荷预测的特点及各自对应的成熟预测方法，分析了重要组成部分，也是电力系统经济运行的重要基负荷预测问题的各种解决方案，并指出了未来的研[1]础。中长

7、期电力负荷预测是以年或月为预测期限，究重点和方向。文献[4-6]采用目前出现的一些先进它是制定电力系统发展规划及燃料计划的重要前智能理论，如灰色理论、模糊理论、神经网络等，[2]提。基于准确的负荷预测可以经济合理地安排电通过一些改进或着组合建立中长期负荷预测模型，源及电网的扩展规划方案及建设进度，以满足经济取得了一定的效果。然而，任何一种单一预测方法发展和社会生产的需求，同时保持电网的安全稳定都是基于对负荷某一个或几个变化规律或特点的分运行，有效降低发电及运行成本，提高经济和社会析基础之上的，而忽略其他一些因素的影响，都有[2]效益。因此，提高中长期电力负荷

8、预测精度是电其缺陷或不足之处，如何更合理地将各种方法