电力中长期负荷模糊优选组合预测方法的研究

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1、第34卷第5期四川电力技术Vo1.34,No.52011年1O月SichuanElectricPowerTechnologyOct.,2011电力中长期负荷模糊优选组合预测方法的研究何焱。。黄静(1.西南电力设计院,四川成都610021;2.四川大学电气信息学院,四川成都610065)摘要:传统中长期电力负荷组合预测方法在确定权系数时,由于没能充分考虑各单一预测模型拟合值与历史实际值之间的多种误差信息,而使预测结果不够理想。为此,选取多种误差作为评价单一模型优劣的指标,引入多目标系统模糊优选理论,结合熵权法客观分配各种误差指标的权重,在全面考虑多种误差信息的情况下,通过求取

2、各单一模型预测精度对“优”的隶属度,确定组合预测模型的权系数。算例分析表明,该组合预测模型能够有效地提高预测精度。关键词:中长期负荷;组合预测;多误差指标;熵权法;模糊优选Abstract:BecausetheforecastingresultsandmultipleestimationerT0rsforsingleforecastingmethodshavenotbeenconsidereddeeplyintraditionalcombinationforecastingmethodsofmiddleandlongtermpowerload,theforecastingr

3、esultscannotmeettherequirements.Therefore.multipleerr0rsareusedtobethemeasuringindexforsingleforecastingmethodandthemuhipleobjectivesfuzzyoptimizationtheoryisintroducedtodeterminethecombinationmethod.Theentropyweightmethodisusedtodistributetheweightsoferrors.Onepowersystemisusedtovalidatet

4、heproposedmethod.Theforecastingresultsandthecomparisonwiththeexistingmethodsshowthatthismethodismorepreciseandmoreeffective.Keywords:middleandlongtermload;combinationforecasting;multipleerrorindex;entropyweightmethod;fuzzyoptimiza—tion中图分类号:TM714文献标志码:A文章编号:1003—6954(2011)05—0038—05合预测模型在确

5、定优组合权系数时,目标准则大多仅0引言考虑了对某单一误差指标的改善,综合结果精度提高水平仅相对于给定的误差指标,而各种预测方法的预中长期负荷预测是电力系统规划、企业经营决策测值与真实值之间的误差中包含着预i贝4方法的诸多的基础,预测结果的准确性对电网投资与建设、社会信息,仅对某个误差指标进行考虑是不够的。经济和人民生产、生活等有重要影响¨。由于中长为了反映不同的误差指标对组合权重的影响,文期负荷预测涉及的时间长,影响因素复杂,很多影响献[13]提出利用熵权法构建多误差指标评价体系,因素可获得的样本少,变化规律和对负荷的影响规律使得组合预测的精度得到一定的提高。在前人的基复杂

6、,尤其对于经济持续、快速发展的中国,准确预测础上,引入多目标系统模糊优选理论,将组合预测视中长期负荷困难,因此,中长期负荷预测始终是电力为一个多目标决策问题,运用熵权法计算各误差评价企业和学者们关心和研究的重要课题。指标的相对权重,在综合考虑各误差指标的情况下分现有预测方法总体上可分为单一预测法和综合析各单一模型拟合精度的优劣,根据其对概念“优”预测法两大类。其中,单一预测法主要有:单耗法、趋的隶属度确定其在组合预测中的权系数。仿真结果势外推法、弹性系数法、回归分析法、模糊预测法、灰表明,该模型能够有效地提高预测精度,具有较好的色模型法、人工神经网络法、专家系统法等¨I9J

7、。各预测效果。种单一预测法都是对实际负荷系统的简化和抽象,分别从不同角度对负荷系统进行模拟,但其变量和参数1组合预测模型与误差分析均有一定的局限性。组合预测法通过对单一预测值进行加权综合得到预测值,能综合单一方法的优点,设组合预测由m个单一预测模型组成,记(i=是中长期负荷预测的研究热点¨埽。但是,现有组1,2,⋯⋯,m;:1,2,⋯⋯,n)表示第种预测方法在.38·第34卷第5期四川电力技术V01.34,No.52011年l0月SichuanElectricPowerTechnologyOct.,2011t时刻的

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