层次结构下的中长期电力负荷变权组合预测方法

提出了一种基于层次结构的中长期电力负荷变权组合预测方法,借鉴层次分析法的思想,构造一个层次结构来确定组合权重:采用熵值法确定模型评价指标的相对权重;采用方差–协方差优选组合预测方法和灰色关联分析分别确定各单一预测模型在各评价指标下的相对权重,最终确定组合预测模型中的组合权重。在组合预测的整个过程中,根据负荷发展的"近大远小"原则,引入等维信息的概念,实现了变权组合预测,使预测结果能够更合理地反映电力负荷的发展规律。最后通过一个实例验证了该方法的有效性。     

中长期电力负荷预测模型筛选与组合方法

将预测决策思想引入到中长期电力负荷组合预测中,并深入分析了现有预测模型筛选方法的优缺点,在此基础上,完善了以灰色关联度和预测有效度两类指标为基础的预测模型评价指标体系。依据提出的协调因子、综合有效性指标等概念,构造了基于综合有效性指标和模型冗余校验的预测模型筛选方法和基于综合有效性指标体系的中长期电力负荷变权组合预测模型。算例表明,文中提出的组合预测模型预测精度较高,实用性强。     

基于变权缓冲灰色模型的中长期负荷预测

为解决传统灰色模型和缓冲算子在中长期电力负荷预测应用中存在的问题,提出了变权缓冲灰色模型。该模型将变权缓冲算子与背景值优化灰色模型相结合,实现对原始负荷数据的动态预处理。基于粒子群优化算法,以拟合值与实际值的灰色关联度最大为目标,选择最优缓冲系数,在提高模型精度的同时,使预测结果最大程度地体现原有负荷数据的内在发展趋势,提高拟合和预测的稳定性。为验证模型效果,使用2003—2008年全国全社会用电量数据建模,预测2009—2011年的用电量,预测结果证明了该模型在中长期负荷预测中的有效性和可用性。     

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。     

基于灰色神经网络组合模型的日最高负荷预测

针对电力日最高负荷受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,提出灰色动态模型对电力日最高负荷进行预测,在此基础上构造了灰色神经网络组合预测模型。该模型避免了变权组合预测模型的主观与繁琐,能有效地将灰色预测弱化数据序列波动性的优点和神经网络较强的非线性适应能力相融合。算例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到了改善。     

区间组合模型在中长期负荷预测中的应用

由于年负荷的发展包含稳定增长趋势成分和随机成分,因此针对单一中长期负荷预测模型通常难以达到理想的预测精度,而组合模型可以对不同的预测模型进行优化组合和信息的综合利用,提出建立基于支持向量机的变权组合预测模型,实现了组合模型的结构风险最小化代替传统的经验风险最小化。同时针对以往预测模型仅仅实现点预测的不足,建立基于区间参数估计理论的中长期负荷区间组合预测模型,可以解决以往负荷模型预测的无精度范围的问题,对传统的中长期负荷预测模型进行了拓展。最后将该模型应用于实际负荷预测中,验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测

针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理,有效地考虑各单一模型的预测好坏的变化。最后,通过对某地区最大负荷进行预测,对比单一模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明,递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小,从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力,其精度高、结果可靠。     

等维新息熵值法在中长期负荷预测中的应用

针对电力系统中长期负荷预测会受到很多不定因素的影响,通过采用组合预测等维新息熵值法对中长期电力负荷进行建模,建立了基于等维新息熵值法组合预测数学模型。先是用最优加权几何平均法和灰色关联分析法算出单一预测模型的权重,接着由熵值法确定模型评价指标的相对权重,最终获得组合权重因子。在组合预测模型中引入了等维新息数据处理的思想,实现了变权重,使预测结果能够更加合理地反映负荷发展趋势;并通过寻找等维新息的最佳维数区,优化了等维新息熵值法组合预测模型,得到更高的预测精度。计算结果显示了采用等维新息熵值法对中长期电力负荷进行预测的有效性。     

广东电网WAMS增强SCADA状态估计研究

SCGM（1,1）模型是灰色预测理论在传统GM（1,1）上的进一步发展。文中首次将单变量的SCGM（1,1）模型应用于中长期电力负荷预测,分别阐述了简化SCGM（1,1）模型、均值SCGMMV（1,1）模型、拓广SCGMa0（1,1）模型的原理和特点,并应用于实例。同时将精度较高的后两种模型和GM（1,1）模型进行固定权值和变权组合,进一步提高预测结果的精确度和可靠性。计算结果证明该方法预测准确,可靠性高,抗干扰性强,是中长期负荷预测新工具之一。     

基于新鲜度函数和预测有效度的模糊自适应变权重中长期电力负荷组合预测

针对传统电力负荷组合预测模型中出现的负权重、没有区别对待不同历史时段的误差对权重的影响以及变权重计算方法较为复杂等问题,文中提出一种基于新鲜度函数和预测有效度的模糊自适应变权重组合预测模型,并应用到中长期电力负荷组合预测中。利用预测有效度进行模型筛选,利用新鲜度函数体现预测中的“近大远小”原则,利用滚动时间域窗口的方法实现变权。算例表明,文中提出的组合预测模型预测精度较高,实用性强。     

基于改进秩次集对变权组合模型的月度负荷预测

为进一步提高月用电负荷预测精度,本文提出一种基于改进秩次集对和灰色模型的变权组合预测方法.采用改进秩次集对算法,在秩次集对模型中引入天气指标,并利用熵权法确定各指标权重,增强了秩次集对算法的适应性和有效性.接着采用变权法将改进秩次集对模型和灰色模型进行变权组合,不断滚动优化组合模型权重,改善了单一模型预测精度的稳定性....     

短期电力负荷的灰色GM(1,1)模型群组合预测

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.由于电力负荷具有很多不确定因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高,为提高预测精度,提出组合预测模型.灰色GM(1,1)模型群能够很好地反映电力负荷的周期变化特性,而用不同时期的历史数据可反映不同的信息特征,因此,提出了基于远近数据的GM(1,1)模型群预测组合预测法.利用此方法对某地区的日电力负荷进行预测的算例结果表明:此方法的预测精度高于各单一模型的预测精度,且能够很好地反映日负荷变化的随机性和周期性.     

基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型

负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。本文研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,本文所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。     

计及模型综合指标评价的西南电网中长期负荷变权组合预测

为解决单一预测模型难以适应西南电网不同区域的负荷变化问题,针对西南电网各区域年负荷变化的特点,提出采用计及综合指标评价的负荷变权组合预测模型。首先引入改进灰色关联度指标、预测有效度指标和模型冗余检验指标作为模型选择依据,形成适合不同区域的历史负荷变化的基模型库。然后引入自适应变权重算子对基模型进行组合预测,获得西南电网区域年负荷预测值。算例利用四川省、重庆市以及西藏自治区2006—2019年的电力消费量进行测试,结果表明所提预测方法能够有效预测西南电网负荷变化,相比最优权重模型、等权模型和最优单一模型算法具有更高的预测精度。     

灰色组合模型在中长期电力负荷预测中的应用

针对中长期电力负荷预测使用的历史数据较少,且影响因素较为复杂等特点,提出了一种基于最优权重组合(weight optimal combination,WOC)的灰色组合模型.该模型利用最优权重组合将灰色线性回归模型、二次指数模型、等维新息模型、残差灰色模型4种模型进行组合,采用二元最优组合的迭代寻优算法来求取WOC中每个模型的权重,充分发挥几种模型各自的优点.通过在湖南省某地电力系统规划中的实际应用,验证了此方法有较好的实用性和有效性.     

多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测

由于电力负荷具有增长性和波动性并且受到多个因素影响,使得电力负荷的变化呈现出复杂的多元性及非线性组合特性,对于这种具有复杂的多元性及非线性组合特性的序列,使用传统的模型进行预测,预测精度往往不理想.为了提高预测精度,作者为提出了多元指数加权电力负荷灰色优化组合预测模型.其中灰色优化组合预测模型用于进行非线性增长趋势的电力负荷预测,指数加权法能解决历史负荷的波动性问题.实际算例表明,所提出的方法由于综合考虑了电力负荷的多种特性,能有效地提高负荷预测精度.     

基于有效度遴选和纵横交叉算法的负荷组合预测

针对单一模型预测精度不高的问题,提出了基于有效度遴选和纵横交叉算法的组合负荷预测,新方法有效解决了选择单一模型的随机性和权重难以确定的问题。新方法根据预测有效度筛选组合预测单项模型,然后利用组合模型对小波包分解所得各个负荷子序列进行预测,并采用纵横交叉算法求取各单一模型的权值,最后叠加各子序列预测值得到完整预测结果。实例分析中,以广东省某电网实测负荷数据为例,研究结果表明:基于有效度遴选和纵横交叉算法的组合预测方法可操作性强、通用性好,并明显优于各单项预测模型、等权重组合模型和方差倒数组合模型的预测精度。     

综合最优灰色支持向量机模型在季节型电力负荷预测中的应用

季节型电力负荷同时具有增长性和波动性的二重趋势,使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对此,提出了一种综合最优灰色支持向量机预测模型,研究了同时考虑2种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题,说明了此优化模型分别优于2种单一负荷预测模型。在此基础上,对一般粒子群算法引入粒子速度自适应可调机制,并利用改进粒子群算法优化组合预测模型中的权值。对电力负荷预测应用实例的计算结果表明,该模型较大提高了季节型负荷预测的精度,具有较好的性能。