改进的电力系统中长期负荷预测方法研究.pdf

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1、第22卷第6期电力自动化设备Voi.22No.62002年6月EiectricPowerAutomationEguipmentJun.2002!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!改进的电力系统中长期负荷预测方法研究顾洁，申刚，徐光虎（上海交通大学电气工程系，上海200240）摘要：由于电力负荷具有突变性，很多预测方法不能及时反映负荷的突然变化，对于发生转折的数据预测精度不高，而单调的灰色GM（1，1）预测并不能反映相关因素对负荷的影响

2、。提出改进的灰色递阶模型和灰色群模模型，通过对历史数据的优化分段引进了变化的模型参数，同时将社会经济等发展指标引入，很大程度上能解决对数据突变的适应性，并反映相关因素对电力负荷的影响。将上述模型应用于所附实际算例，取得了较好的效果。关键词：负荷预测；灰色系统；递阶；聚类中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1006-604（72002）06-0001-04负荷预测的核心问题是预测的技术方法，随着现管理政策的变化、地区经济活动等是难以确切知道代科学技术的不断进步，负荷预测技术得到了很大发的，因此，电力负荷是灰色系统。

3、展，理论研究逐步深入，除了各种传统的负荷预测方经典数学理论中一般采用精确的数学解析式描法在实际应用中不断得到改进外，以灰色理论、专家述系统（或因素）间的相互关系，由于系统间联系的系统理论、模糊数学等为代表的新兴交叉学科理论的复杂性和一些当前科技发展尚未解决的问题的存出现，也为负荷预测的飞速发展提供了坚实的理论依在，使得精确数学模型的建立较为困难，有时甚至无据和数学基础，众多适合本地特点的先进的预测程法实现，而灰色理论则是一门以灰色朦胧集为理论、序、软件不断出现，大大地提高了负荷预测的精度。灰色关联空间为依托、灰色序列生成为

4、方法基础的本文针对简单的GM（1，1）模型在对有转折的数新兴学科，其中“灰数”的概念及其相关运算准则的据进行预测时，预测精度不高这一问题，提出了采用提出，则是灰色系统区别于其他确定性研究理论和将GM（1，1）模型中的相关参数视作时变的，并对历非确定性理论的主要特征。史数据优化分段建模的方法，得到了递推灰色预测关于灰色系统的基本理论及运算方法，由于篇模型，以提高预测精度和模型的适应性。同时考虑幅所限不再赘述，具体可参见文献［1］和［2］。本文到电力是国家的动力命脉，电力负荷本身的变化也基于基本的灰色系统理论，对原始的GM（1

5、，1）模型会受到国民经济发展情况等各方面因素的影响，电作了大量改进，得到了灰色递阶预测模型和灰色群力系统要优化地、经济地服务于国民经济，在负荷预模预测模型，以下将介绍其主要算法。测的过程中必须将这些影响因素纳入研究的范围，2灰色递阶模型和灰色群模模型基本原理为此本文提出了基于灰色聚类分析的灰色群模预测及算法算法。经算例验证表明了上述两算法的有效性。鉴于电力负荷本身具有灰色系统的一些基本特1灰色系统概述征，可以考虑采用相关灰色理论对其进行研究。灰色理论是国家著名学者邓聚龙教授于19822.1灰色递阶预测模型年创立的。该理论通

6、过对“部分”已知信息的生成、2.1.1GM（1，1）模型的局限性转化和开发了解全系统的运行行为和规律，尤其适灰色理论从一诞生就得到广大工程技术人员的合于“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、喜爱，也引起了学术界的关注，目前，提高GM（1，1）“贫信息”不确定性系统［1，2］。模型的预测精度方法比较多，主要有以下3种形式：灰色系统以颜色形象地区分信息明确程度不同!"对原始序列进行变换，增加离散数据光滑度的系统，其中信息完全已知的系统称为白色系统，信再进行预测。息完全未知的系统称为黑色系统，介于两者之间的#"修正模型系数

7、进行动态预测。系统，即部分信息已知，部分信息未知的系统称为灰$"对残差进行修正。色系统。比如电力负荷系统，对其影响的供电机组、但在实践中，有些数据用GM（1，1）模型预测时，电网容量、生产能力、大用户情况、某些主要产品的精度非常低，甚至用上述几种修正方法也无能为力。耗电情况等信息是已知的，但是对天气情况，行政与造成这些状况的原因是由于随着时间的推移，未来的一些扰动因素将不断地对系统发生影响，这就必收稿日期：2001-07-16；修回日期：2001-08-05然导致越往未来发展，灰度越大，预测值的实际意义电力自动化设备200

8、2年###############################################################越小，为了解决灰色预测不太适合系统长期预测的所以aI+l与aI，UI+l与UI又是变化很小的，取：局限性，本文针对灰色预测不太适合长期预测的原（x，y，t）=IaI，UI，I