基于等维新息指数平滑法模型的中长期负荷预测.pdf

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1、第40卷第18期电力系统保护与控制V_01．40No．182012年9月16目PowerSystemProtectionandControlSep．16，2012基于等维新息指数平滑法模型的中长期负荷预测叶宗斌，周步祥，林楠，黎祚，程寅(1．四川大学电气信息学院，四川成都610065；2．四川电力职业技术学院，四川成都610071)摘要：指数平滑法是电力系统中长期负荷预测的重要方法之一，该预测方法的精确性主要取决于平滑系数，因此提出了等维新息数据处理的指数平滑法，实现了变平滑系数。首先，给出指数平滑法的预测模型，根据重近亲远的原则，给各期绝对平均误差值赋权接着，采用0．618优选法优选

2、出平滑系数。在此基础之上，引入了等维新息数据处理的思想，实现了变平滑系数，使预测结果能够更加合理地反映负荷发展规律，提高了预测精度，优化了指数平滑法的预测模型。关键词：指数平滑法；中长期负荷预测；等维新息；变平滑系数；0．618优选法Medium／longtermloadforecastofexponentialsmoothingmethodbasedoninformationandequaldimensionaloperatorsYEZong—bin，ZHOUBu．xiang，LINNan2，LIZuo，CHENGYin(1．SchoolofElectricalEngineering

3、andInformation，SichuanUniversity,Chengdu610065，China；2．SichuanElectricPowerCollege，Chengdu610071，China)Abstract：Exponentialsmoothingmethodisoneofthemainmedium／longtermloadforecastingmethodsforpowersystem．Theaccuracyofthemethoddependsonsmoothingcoeficient．Sothispaperputsforwardexponentialsmoothin

4、gmethodbasedoninformationandequaldimensionaloperators，achievingthevariablesmoothcoeficient．Aboveall，theforecastingmodelofexponentialsmoothingmethodispresentedandaccordingtotheprincipleofcloserelativeswithheavyfar，MAEofeachperiodisweighted．Then，optimumsmoothcoefficientsarechosenby0．618optimumseek

5、ingmethod．Onthisbasis，theideaofinformationandequaldimensionaloperatorsareintroduced，thevariablesmoothcoefficientisrealized，whichenablespredictionresultstoreflectloaddevelopmentlawmorereasonablyandtheaccuracyofthepredictionscanbeimproved．Finally，theforecastingmodelofexponentialsmoothingmodelisopt

6、imized．Keywords：exponentialsmoothingmethod；medium／longtermloadforecasting；informationandequaldimensional；variablesmoothcoefficient；0．618optimumseekingmethod中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674-3415(2012)18—0047—05和新近提出的灰色预测法、遗传算法和神经网络算0引言法等～l。电力系统的负荷预测是电力系统规划、计划、指数平滑法作为趋势外推法的一种，在实际工营销、市场交易、调度等部门工作的重要依据。它

7、程应用中具有相当大的应用价值。指数平滑法是负的重要性早已经被人们所认。荷预测中常用的一种方法，它在所有的预测方法中长期以来，国内外的专家学者对负荷预测方法是用的最普遍的一种。原因在于指数平滑法不需要做了大量的研究，给电力部门在进行负荷预测时提存储全部的历史数据就可以进行预测。指数平滑法供更多的选择性L2J。总的来说负荷预测的方法可分是利用最新观察值，因最早期观察值所包含的信息为经验预测方法和数学模型计算法。经验预测法是量大，所以在预测时给最早期