中长期电力组合预测模型的理论研究

传统中长期电力负荷组合预测方法中权系数依赖预测方法,预测模型不能很好地反映负荷发展变化规律,对此,提出了基于诱导有序几何加权平均算子(induced ordered weighted geometry averaging operator,IOWGA)和加权马尔可夫链的新型组合预测模型。该模型根据每个单项预测方法在各年份上预测精度的高低按顺序对其赋权,摆脱了权重对各预测方法的依赖,实现了组合预测模型中权系数与拟合精度在任一时点上的相关性。通过加权马尔可夫链定性地推测出预测年份上各单项预测方法的预测精度状态,确定其在预测年份的权系数进而预测。算例分析表明,该组合预测模型能够较好地模拟负荷发展规律,提高预测精度,具有较高的实用价值。     

基于IOWA-AHP的中长期负荷组合预测法

针对中长期电力负荷预测的特点,提出一种基于诱导有序加权平均(IOWA)算子和层次分析法(AHP)的中长期负荷组合预测法.首先通过各单项预测模型在历史年内各个时点的诱导值大小按顺序赋权,以误差平方和为优化目标求出IOWA加权系数;然后利用层次分析法综合考虑拟合精度、发展一致性和模型可信度,求出各单项预测模型在预测年内各个时点的诱导值,进而预测出负荷值.该方法的特点是:组合预测加权系数与单项预测模型无关,而与其在各个时点的诱导值密切相关;引入专家经验,减小了不确定因素的干扰.实际算例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于DGM和TDNN的火电行业NOx排放量变权组合预测

从区域火电行业NOx排放量预测问题的离散灰色、非线性和动态性等特征出发,建立了基于离散灰色预测模型(discrete grey model,DGM)和时延神经网络(time-delayed neural network,TDNN)模型的变权组合预测模型.其中,时延神经网络模型与传统静态神经网络(如BP、RBF神经网络)相比较,更能反映系统的动态特征,有利于提高预测的准确性;在组合变权系数确定上,采用了等维递补多项式拟合方法,提高组合预测的拟合精度.最后,以国家权威部门公布的1994-2009年火电行业相关历史数据为基础,对未来7年我国火电行业NOx排放量进行预测研究和分析.结果表明:从预测平均相对误差来看,变权组合预测为0.846％,而TDNN为1.296％,离散灰色预测则为3.472％,变权组合预测模型的预测精度明显高于单项预测模型;从预测结果趋势走向来看,组合预测结果与实际趋势最接近,较单项预测有更高的吻合度,预测结果准确可靠.     

基于Theil不等系数的IOWA算子和马尔科夫链的电量组合模型研究

通过引进Theil不等系数、IOWA算子和马尔科夫链的概念,建立了一种基于Theil不等系数的IOWA算子和马尔科夫链的电量组合模型。从相关性的角度对该模型进行了研究,同时采用IOWA 算子,使组合模型的各个时间点上的权系数只与预测精度有关,与预测方法无关,较好地反映了负荷发展实际情况。利用马尔科夫链定性推出组合模型中各单项模型在待预测时点上的预测精度状态,进而得到待预测时点上的组合模型的权系数。以陕西省某市1994～2009年年用电量为样本,通过指数平滑法、回归法和灰色模型法分别建立模型,然后利用基于Theil不等系数的IOWA算子和马尔科夫链的组合模型进行权系数的求解,实证分析表明该模型使预测精度得到了明显提高,具有良好的预测效果。     

变权组合预测模型在大坝安全监测中的应用

简要介绍了组合预测模型的基本原理，该模型改进了单一模型考虑因素的片面性，但常规的组合预测模型的权系数是固定的。考虑到各种模型的预测精度的变化，以及大坝安全监测数据存在的突变、时效等因素，固定权系数的组合预测模型有待进一步改进。文中提出了变权系数组合预测模型，并将其用于实际的大坝安全监测工程。结果表明，变权组合预测模型的预报精度高于其他模型，是一种值得推广的方法。     

基于WNN-GNN-SVM组合算法的变压器油色谱时间序列预测模型

分析了小波神经网络(WNN)、灰色神经网络(GNN)、支持向量机(SVM)预测方法的原理,利用粒子群优化(PSO)算法对这3种基本预测方法进行了结构参数优化。将WNN、GNN、SVM与PSO-BP算法进行组合,推导得出了组合预测模型最优权系数的计算方法,并优化了组合预测模型拓扑结构参数。算例分析结果表明:经过PSO算法优化后,WNN、GNN、SVM预测模型的预测精度得到了提高,其组合模型较单一模型有更高的预测精度。     

电力负荷组合预测模型权重算法设计与应用

为改善电力负荷预测模型的拟合能力和提高预测精度,提出集结多种单项预测模型信息的组合预测模型,其关键点是确定各单项预测模型的权重系数。以历史拟合效果最佳为目标,利用目标函数和约束条件的特性,应用最优化计算方法中的混合罚函数法和最速下降法设计权重系数的算法,并通过计算机程序求解。将组合预测模型应用于广东省开平市的电力负荷预测,其拟合方差比各单项预测模型的拟合方差小,说明该组合预测模型比任一单项预测模型优。     

基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的电量组合预测模型的研究

将诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链相结合,提出一种基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的组合预测模型,该模型可以克服传统的组合预测方法赋予不变的权系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,同时采用马尔科夫链推出各单项预测模型在各个预测时间点预测精度的状态,从而得到组合模型的权系数。文中首先采用回归法、指数平滑法及灰色预测法分别建立了陕西省某市年用电量单项预测模型,随后引进诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的概念,建立了年用电量的组合预测模型,并对年用电量进行了实证分析。实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性,从而证明这种组合模型具有较好的实用性。     

风电场输出功率的组合预测模型

风电场输出功率预测对于接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。作者利用BP神经网络、径向基函数神经网络和支持向量机进行风电功率预测,提出了风电场输出功率的组合预测模型。采用3种方法确定权重,即等权重平均法、协方差优选组合预测法和时变权系数组合预测法。研究结果表明,不同方法的预测精度不同,整体预测精度高的方法在个别预测点也可能误差较大,组合预测模型能有效减少各预测点较大误差的出现,有利于提高预测精度。     

基于改进的预测有效度的中长期负荷组合预测

变权组合预测是负荷预测研究领域的热点,预测的关键是确定加权系数的原则。引入可信赖域α,改进了预测精度矩阵,推导了单个预测和组合预测的k阶改进预测有效度。通过拟合样本因子β,区分了样本区和预测区的加权系数。给出了基于一阶和二阶改进预测有效度最优级原则的中长期负荷组合预测模型。实际算例说明了预测模型的有效性。     

基于改进的预测有效度的中长期负荷组合预测

变权组合预测是负荷预测研究领域的热点,预测的关键是确定加权系数的原则.引入可信赖域α,改进了预测精度矩阵,推导了单个预测和组合预测的k阶改进预测有效度.通过拟合样本因子β,区分了样本区和预测区的加权系数.给出了基于一阶和二阶改进预测有效度最优级原则的中长期负荷组合预测模型.实际算例说明了预测模型的有效性.     

基于黄金分割法优选的中长期负荷变权组合预测

为了提高中长期负荷预测的精度,避免单一的灰色模型预测和指数平滑法预测精度偏低的缺点,提出了基于黄金分割法优选的自适应变权组合预测方法。该方法首先对灰色预测方法和自适应三次指数平滑法进行了改进,以拟合值与实际值之间的相对误差绝对值之和最小为目标,利用黄金分割法优选出自适应三次指数平滑法的平滑系数,确定最优的三次指数平滑模型,然后以同样的方法确定灰色模型和自适应三次指数平滑法的权重。接着,对原始负荷数据进行新陈代谢,重复利用黄金分割法优选出新的平滑系数和各单一方法的权重,即可得到新的变权组合预测模型。仿真结果表明,所提出的自适应变权组合预测方法切实可行,与单一的灰色模型、三次指数平滑法及等权组合预测方法相比,有效地提高了中长期负荷预测的精度。     

应用支持向量机的变压器故障组合预测

对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。提出一个基于支持向量机(support vector machine,SVM)的变压器故障组合预测模型及其求解步骤。在预测过程中,首先利用多个单一预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型、非等间隔灰色GM(1,1)模型和非等间隔灰色Verhulst模型构成预测模型群,对原始油中溶解气体数据进行拟合。然后,将预测模型群的拟合结果作为支持向量机回归模型的输入进行2次预测,形成变权重的组合预测。该文对基于SVM的组合预测过程和参数计算进行了详细地探讨。通过2个实例证明了该文提出的组合预测模型能较好地平衡拟合和外推,在某种程度上解决了传统方法拟合优而外推差的问题。此外,通过与多种预测方法进行比较,基于支持向量机的变压器故障组合预测模型的预测精度明显优于单一预测模型和其它的组合预测模型。     

一种改进概率权的短时风电功率组合预测方法

针对风电功率预测组合模型中各模型的权重系数确定的问题,提出一种基于概率权和优化相融合的组合模型权重系数的确定方法。首先利用概率和权数的同质性,对多种单个模型进行优化组合,然后确定单个模型的最优权重系数,最后将组合预测模型改进为动态组合预测模型以提高预测精度。实验测试表明:提出的基于概率权的风电功率组合模型能有效提高短期风电功率预测结果的准确性,而动态权重系数的自适应变化可以进一步增强该方法在风功率预测中的普遍适用性。     

基于支持向量机的电力负荷组合预测模型

给出了一种基于支持向量机(SVM)的组合预测模型,利用各种方法的预测结果作为SVM的输入,实际负荷值作为SVM的输出,并采用LIBSVM算法和径向基核函数对SVM进行训练,训练后的SVM便具有预测能力。最后的仿真结果表明,基于SVM的组合预测模型的预测精度不仅高于任一单一模型,且高于固定权系数组合预测模型。     

电力中长期负荷模糊优选组合预测方法的研究

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,通过求取各单一模型预测精度对“优”的隶属...     

一种改进的基于IOWA算子的组合预测方法及应用

按误差平方和准则建立的基于IOWA算子的组合预测模型并不能正确反映出各个时期观测点所引起误差对预测值的影响程度,在实际预测时预测期数据是未知的,无法直接利用该方法进行预测。针对以上缺陷,提出以单项预测模型中精度较高者的预测值为标准,计算其余模型的预测值与其偏差,再按各个时期各单项偏差绝对值和的平均值大小赋予权系数,建立按照加权误差平方和准则新的预测模型,并利用遗传算法求解最优权系数。通过实例验证,改进后的组合预测方法优于原来的基于IOWA算子的组合预测方法,有效地提高了预测精度。     

基于神经网络的负荷组合预测模型研究

给出了电力系统负荷的变权系数组合预测模型,即基于神经网络的组合预测模型。该模型利用多种方法的预测结果与实际负荷数据的非线性关系,建立相应的神经网络模型。该网络为单输出的三层网络,其中输入层为各种预测方法的预测值,输出层为实际负荷值。文中用变动量因子和变学习率的BP算法对其训练,训练后的网络便具有预测能力。同时,文中对基于遗传算法的固定权系数组合预测模型进行了简要的介绍。对几个实际系统的年、月、时负荷预测表明,该模型具有很高的预测精度。     

一种改进的基于IOWA算子的组合预测方法及应用

按误差平方和准则建立的基于IOWA算子的组合预测模型并不能正确反映出各个时期观测点所引起误差对预测值的影响程度,在实际预测时预测期数据是未知的,无法直接利用该方法进行预测.针对以上缺陷,提出以单项预测模型中精度较高者的预测值为标准,计算其余模型的预测值与其偏差,再按各个时期各单项偏差绝对值和的平均值大小赋予权系数,建立按照加权误差平方和准则新的预测模型,并利用遗传算法求解最优权系数.通过实例验证,改进后的组合预测方法优于原来的基于IOWA算子的组合预测方法,有效地提高了预测精度.     

中长期负荷组合预测的改进

对中长期负荷组合预测进行了研究,提出了基于预测有效度最优的原则来求取组合预测加权系数的方案。通过引入可信赖域,改进预测精度矩阵,来推导单个预测和组合预测的阶预测有效度。由拟合样本因子区分样本区和预测区的加权系数,给出预测区加权系数的公式,得出基于一阶和二阶有效度最优原则的中长期负荷组合预测模型。算例结果表明,2种预测模型具有良好的预测精度。