电力系统中长期负荷预测综合模型研究1

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1、第40卷第14期2012年7月16H电力东优需护鸟校剧PowerSystemProtectionandControl电力系统中长期负荷预测综合模型研究袁铁江袁建党2,晁勤'，郭立食张龙音S孔飞飞'(1.新積大学电气工程学院，新礦鸟鲁木齐830047;2.乌鲁木齐电业局，新移鸟鲁木齐830011)摘要：中长期电力负荷预测是电力系统规划的尿础和重要前提.分析比较了目林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數法进行了改进，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，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

2、对比仿典验证，结果表明所提出的预测模型具有校高的预测椅度和校强的适用性.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-longtermloadforecastingYUANTie-jiang*,YUANJian-dang2,CHAOQin1,GUOLi2,ZHANGLong-yin*,KONGFei-fei1(1.SchoolofElectricalEngineering,XinjiangUniversity,Urumqi830047,China;2.UrumqiPowerIndustryB

3、ureau,Urumqi830011,China)Abstract:Mid-longtermpowerloadforecastingisthefoundationandalsoanimportantpremiseofthepowersystemplanning.Thispaperanalyzesandcomparesthecharacteristicsofthepresentmid-longtermloadforecastingmethods,andthenclassifiesthemsimply.Itimprovesthetraditionalelectricconsu

4、mptionelasticitycoefficientmethod,andcombiningwithgreypredictionmodelandsecondarymovingaveragemethod,establishesanewintegratedmodelforloadforecasting,andusesGeneticAlgorithm(GA)tooptimizetheweightofeachsingleforecastingmodel.ThroughsimulationtestwithArtificialNeuralNetwork(ANN)model,there

5、sultsshowthattheproposedpredictionmodelisofhighprecisionandstrongapplicability・ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.51067009andNo.51167018)andNaturalScienceFoundationofXinjiang(No.2010211A10).Keywords:loadforecasting;elasticitycoefficient;greyprediction;secondar

6、yslidingaverage;geneticalgorithm中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号:0引言电力负荷预测是电力系统规划、调度等工作的重要组成部分，也是电力系统经济运行的重要基础⑴。中长期电力负荷预测是以年或月为预测期限，它是制定电力系统发展规划及燃料计划的重要前提⑵。基于准确的负荷预测可以经济合理地安排电源及电网的扩展规划方案及建设进度，以满足经济发展和社会生产的需求，同时保持电网的安全稳定运行，有效降低发电及运行成本，提高经济和社会效益⑵。因此，提高中长期电力负荷预测精度是电力系统规划和运行的必然要求。在中长负荷预测方面，国内外研究主要集中基金项

7、目：国家自然科学基金项目(51067009,51167018);新禮自然科学基金项目(2010211A10);新桜教育厅童点项目(XJEDU2009I04)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荷预测的精度。文献［3］讨论了长期、中期与短期负荷预测的特点及各自对应的成熟预测方法，分析了负荷预测问题的各种解决方案，并指出了未来的研究重点和方向。文献［4・6］采用冃前出现的一些先进智能理论，如灰色理论、模糊理论、神经网络等，通过一些改进或着组合建立中长期负荷预测模型，取得了一