基于改进的GM(1,1)模型的配网无功短期预测研究.pdf

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1、《电气自动化)2o15年第37卷第五期,力系统及其自动·PowerSystem&Automation基于改进的GM(1,1)模型的配网无功短期预测研究卢姣,廉迎战,刘辉,余宇航,时剑(1.广东工业大学自动化学院,广东广州510006;2.佛山市华鸿铜管有限公司,广东佛山528234;3.广东中钰科技有限公司,广东广州511419)摘要:针对配电网中无功数据的预测问题做了研究,选取了合适的GM(1,1)预测模型,并采用了OZ参数修正、残差修正等方法对传统规模性进行了改进。通过一系列的算例分析,证明了改进后的模型有效的提高了预测的准确度,并具有一定的实用价值。

2、关键词:无功消耗;GM(1,1)模型;Ot参数修正;残差修正;短期预测DOI:10.3969/j.issn.1000-3886.2015.05.027[中图分类号]TM921.01[文献标志码]A[文章编号]1000—3886(2015)05—0084—02ResearchonShort—termDistributionNetworkReactivePowerForecastBasedonImprovedGM(1,1)ModeILUJiao,LIANYing—zhan,LIUHui,YUYu—hang,SHIJian(1.CollegeofAutomati

3、on,GuangdongUniversityofTechnology,GuangzhouGuangdong510006,China;2.FoshanHuahongCopperTubeCo.,Ltd.,FoshanGuangdong528234,China;3.GuangdongZhongyuTechnologyCo.,Ltd.,GuangzhouGuangdong511419,China)Abstract:Aimingattheforecastofreactivepowerinthepowerdistributionnetwork,thispapersel

4、ectsanappropriateGM(1,1)model,andadoptsO/parametermodificationandresidualcorrectiontoimprovethetraditionalscale.Aseriesofnumericalexamplesprovethattheimprovedmodelraisespredictionaccuracyeffectivelyandisofpracticalvalue.Keywords:reactivepower;GM(1,1)model;parametermodification;res

5、idualcorrection;short—termforecastdx(1)0引言+ax(t):M(1)在电能的传输过程中,由于配电网中无功功率的存在,使得采用最小二乘法,求出模型参数:电能的输送效率受到限制,不利于电能的有效利用。补偿无功功率,提高功率因数是提高电能利用效率的有效手段。如果配电网P=(2)中出现无功功率过补偿的现象,会造成功率因数的不达标,也会[]=c曰曰,曰y对电网设备构成安全隐患。因此,对配电网中的无功部分进行准其中确的预测,作出合理的无功补偿措施,对于提高电能的利用效率、节能降耗有着重要的意义。:[‘。(2),‘。’(3),⋯,‘

6、。’(n)】(3)1’(1)+(1(2)]1GM(1,1)模型即灰色系统模型(GreysystemMode1),是指部一分信息已知、部分信息未知的系统。对于配电网无功数据,对其1(2)+(1’(3)]1产生影响的因素有很多。例如,供电机组,输变电设备的无功情一B=(4)况是已知的,但是地区经济活动、天气状况、政府政策等情况是难!以确切知道的。因此,采用GM(1,1)模型进行预测是合适的。1(n一一1)+(1(n)]11预测模型与改进代入式(1)求解并写成离散形式:1.1灰色系统模型灰色系统理论通过对一般微分方程的剖析,定义了序列的灰㈩)=㈩一U导数,从而建

7、立近似的微分方程模型。GM(1,1)模型是由包含一个变量的一阶微分方程构成的模型I2J。建立GM(1,1)模型只k=t,2,3,·一,n(5)需要原始序列,并做一次累加生成。利用一次累加生成序列对式(5)做累减还原,就得到X∞的预测模型:构成下面的一阶微分方程:(。(+1):((+1)一(():定稿日期:2014—11—20基金项目:广东省节能专项(13ZK0085)84ElectricaIAutomation《电气自动化)2015年第37卷第五期电力系统及其自动·PowerSystem&Automation1.2建模可行性检验及修正差为:8(o()=x(

8、o()一(。(Jj}),对于原始序列X’,能否建立较高精度的GM(

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