基于缓冲算子和时间响应函数优化灰色模型的中长期负荷预测.pdf

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1、第39卷第10期电力系统保护与控制v01．39NO．1O2011年5月16日PowerSvstemProtectionandControlMay16，2011基于缓冲算子和时间响应函数优化灰色模型的中长期负荷预测李伟，袁亚南，牛东晓(华北电力大学经济与管理学院，河北保定071003)摘要：针对中长期电力负荷预测，对传统灰色预测模型进行改进。一方面，对原始数据序列进行平均弱化缓冲算子作用，有效地消除了冲击扰动系统的干扰；另一方面，提出了时间响应函数的优化方法，即利用原始序列与其模拟值的欧氏距离最小为约束条件，来确定常数C，使原始信息得到更好的利用。将改进的模型应用于某地区年负荷预

2、测中，算例结果表明，改进的模型与传统模型相比具有较高的预测精度，更适用于长期负荷预测。关键词：负荷预测；缓冲算子；时间响应函数；灰色模型Longandmediumtermloadforecastingbasedongreymodeloptimizedbybuferoperator．andtimeresponsefunctionLIWei，YUANYa-nan，NIUDong—xiao(SchoolofBusinessandAdministration，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China)Abstract．T

3、hispaperproposesanimprovedgreyforecastingmodelforlongandmediumtermpowerloadforecasting．Ontheonehand，theoriginaldatasequencesareprocessedbyaverageweakeningbuferoperator，whichcanefectivelyeliminatetheinterferenceofshockdisturbedsystem．Ontheotherhand，amethodoftimeresponserun．ionoptimizationispr

4、oposed，namelyusingconstraintconditionofminimumEuclideandistanceoforiginalsequenceandsimulationvaluetodeterminetheconstantCandthenmakebetteruseoftheoriginalmessage．Theimprovedmodelisappliedtoforecasttheannualpowerloadinsomeareas．Theresultsshowthatimprovedmodelhashigherpredictionaccuracythanth

5、etraditionalmodelandismoresuitedforlong-term1oadforecast．Keywords-loadforecasting；buferoperator；timeresponsefunction；greymodel中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674。3415(2011)10．0059．05未知，统计分布难以确定，又不具备大量的历史数0引言据的情况下，适合应用灰色预测模型。此模型是一电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部种经济增长型模型，而电力系统是典型的经济增长分，也是电力系统经济运行的基础。它为电力建设类型，因此灰色预

6、测模型在电力负荷预测领域得到规模、电力工业布局、电力生产调度以及电网资金了广泛应用，但是传统的灰色预测模型存在一定局和人力资源的需求平衡提供了可靠的决策依据【l】。限性【1。本文基于预测的连贯性和相关性原则，以传统电力负荷预测方法有回归分析法、时间序列法、及灰色系统的“新息优先”的建模思想，利用弱化趋势外推法等。随着现代预测理论的发展，灰色预缓冲因子对原始数据进行处理，消除原始数据干扰测方法、神经网络预测方法、支持向量机预测方因素【l乃】。同时，提出了对时间响应函数进行优化法【201等逐渐应用于电力负荷预测领域。以改进传统GM(1，1)模型的新方法，使预测精度得1982年我国学

7、者邓聚龙教授首次提出了灰色以提高。系统理论。当某一系统的部分信息已知、部分信息1GM(I，1)预测模型基金项目t国家自然科学基金资助课题“基于协同知识挖掘灰色预测理论是根据过去及现在己知的或非确的电力负荷预测理论研究”(70671039)定的信息建立一个从过去引申到将来的灰色模型，．6O．电力系统保护与控制从而确定系统未来发展变化的趋势。灰色理论认为2改进灰色预测模型任何随机过程都是在一定幅值范围内变化的灰色量。通过对无规律的原始数据列做累加生成，会得灰色预测模型具有要求负荷数据少、不考虑分