灰色关联度组合权在电力负荷预测中的应用

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1、第37卷第2期凳慕电力Vol_37No．2EastChinaEIectricPower2009年2月Feb．2009灰色关联度组合权在电力负荷预测中的应用黄元生，张惠娟(华北电力大学工商管理学院，河北保定071003)摘要：电力负荷预测的复杂性、不确定性使传统的单一预测模型难以获得精确的结果。为提高电力负荷预测准确度，构建了一种组合预测模型。该模型综合灰色递阶模型、“s”曲线模型和逐步回归模型预测结果的过程中引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据，综合协调各个结果，得到更为合理的预测值。关键词：电力负荷预测；灰

2、色关联度；组合权重；电力系统基金项目：国家自然科学基金资助项目(50579101)作者简介：黄元生(1958．)，男，教授，系主任，博士生导师，研究方向为技术创新、电力市场及企业战略。中图分类号：TM714文献标志码：A文章编号：1001—9529(2009)02-0225-04ApplicationofgreyrelationalgradebasedcombinedweightstopowerloadforecastingHUANGYuan—sheng，ZHANGHui-juan(SchoolofBusines

3、sAdministration，NorthChinaElectricPowerUniv．，Baoding071003，China)Abstract：Duetothecomplicationanduncertaintyofpowerloadforecasting，itcannotrelyonsingletraditionalfore-castingmodeltogettheaccurateresult．Tosolvetheproblem，acombinedforecastingmodelwasconstructed

4、whichsynthesizestheforecastingresultsofthegreyhierarchicalmodel，the“S”cur、，emodel，andthestepwiseregressionmodelandusesthegreyrelationalgradetodetermineeachweightofthem．Theforecastingresultwasmoreaccuratewiththisnewmode1．Keywords：electricloadforecasting；greyre

5、lationalgrode；combinedweights；powersystem运行的稳定性与经济性。1概述目前已有多种负荷预测的方法，传统预测方电力负荷预测是实现电力系统安全、经济运法如线性回归法、时间序列法、趋势外推法、计量行的基础。准确的负荷预测有益于提高电力系统经济模型等引，直接建立数学表达式，对相关因经过敏感性分析可知当投资及售电量发生变值。基于此开发了电网经济评价软件系统。该化，电量加价会受到一定的影响，所以提醒相关部系统计算合理，易于推广，在贵州、云南、青海、门在规划工作过程中应切实做好电量及项目

6、投资四川等省“十一五”县级电网规划应用中已得到的统计和预测，以降低项目投资风险。了充分证实。5结语参考文献：[1]贺静．电网规划方案经济评估方法研究[J]．华东电力，在电网规划方案的经济评价中考虑供电可2004，32(7)：163-167．靠度的经济价值对用户侧的影响，将经济性和[2]McGRANAGHANM，ROEqTGERB．EconomicEvaluation可靠性有效地结合起来，才能适应现代电网规ofPowerQuality[J]．IEEEPowerEngineeringReview，划工程的需要。结合电

7、网建设实际情况，本文2002，22(2)：8-12．提出一种易于在电网规划中推广的经济评价方收稿日期：2oo8—10-23法，有效地考虑了用户侧供电可靠度的经济价本文编辑：杨林青要氧电力素和负荷之间的关系加以描述；新兴的预测方法相似程度来判断关联程度，实质上是几种曲线间如人工神经网络法L3J、灰色预测方法H]、改进模几何形状的分析比较，即认为几何形状越接近，则糊聚类算法、空间负荷预测法及优选组合预测发展变化态势越接近，关联程度越大。法等J，对负荷数据序列进行建模和分析。灰色关联度分析的基本步骤如下：由于电力负荷受

8、经济、社会、气候等多种不确(1)确定参考数列和被比较数列定因素的影响，在多因素影响的叠加下，采用传指定参考数列为。，被比较数列(又称预测统的单一固定式模型的预测方法只考虑一种变化数列或因素数列)为。其中X。={X。(1)，趋势或单一因素的影响，很难准确描述电力负荷X。(2)，⋯，。(m)}，X={(1)，X(2)，⋯，的实际变化规律。鉴于此，有专家提出了基于神X(m)}，