短期电力负荷预测方法的研究与应用.pdf

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1、中山大学硕士学位论文短期电力负荷预测方法的研究与应用姓名：潘燕宜申请学位级别：硕士专业：计算数学指导教师：李小福200905313 2 卷第3 期李晋：金头闭壳龟正常心电图的初步分析2 5 5接上述两个保护区内虽无金头闭壳龟分布，但皖南山水纵横，森林覆盖率高，水资源充沛，可以依托现有管理机构和人员，扩大自然保护区管理范围，对金头闭壳龟施加保护在保护区建设管理的同时，应对泾县汀溪河大康村东园自然村至爱民村、漕溪河古坝村沈村自然村至漕溪河水电站、黟县清溪河杨家墩村以上河段加以重点保护在河道及周边禁止一切渔猎，禁止挖沙开垦，减少河道中人为活动，对公路建设、水利水电建设、工矿企业建设严格管理，确保不危

2、及金头闭壳龟和水生生物生存漕溪河水电站应科学调度，确保河水流量，除自然降雨外避免在八九月金头闭壳龟孵化季节开闸放水参考文献：1 中国药用动物志协作组编著中国药用动物第一集 M 天津：天津科学技术出版社，1 9 7 8：1 5 3 1 5 6 2 王义权黄喉水龟的生态 J 野生动物，1 9 8 4，3：2 5 2 9 3 汪呜聂刘旺，郭超文中华花龟的染色组型与A g N 3 R 对 J 安徽师范大学学报：自然科学版，1 9 9 9，l：4 4 4 5 r 4 3 解景田、赵静生理学实验 M 北京：高等教育出版社，1 9 8 7：1 0 9 1 1 3 5 阮蓉文四种不同类型爬行动物心电图的研究

3、J 两栖爬行动物学研究1 9 9 5 45：2 6 2 2 6 5 6 陈卫平正常猫的心电图分析 J 动物学杂志，1 9 8 9，2 4(5)：3 5 3 7 7 闻颖梅、任民峰心电图入门 M 北京：人民卫生出版社，1 9 8 1 8 李晋中华花龟正常心电图的初步分析 J 安徽师范大学学报：自然科学版，2 0 0 0。2 3(1)：1 4 7 4 9 9 郭继鸿心力衰竭再同步和电除颇治疗 M 北京：北京大学医学出版社，2 0 0 7 1 0 李学斌心率失常梯形图图解 M 杭州：浙江大学出版社，2 0 0 7 1 1 徐晤虚拟与现实结合的心电图软件的构建【J 中国医学教育技术。2 0 0 7 0

4、 12 5 2 7 1 2 程焱宽O R S 波群心动过速的鉴别诊断 J 基层医学论坛，2 0 0 7 0 5：5 6 5 8 1 3 熊艳霞室性并行心律动态心电图诊断与探索 J 实用医技杂志，2 0 0 7 0 6：6 7 6 9 1 4 黄宝晨心电图学(续)J 现代电生理学杂志，2 0 0 7，0 I：3 6 3 9 P r e li m i n a r yA n a l y s i so ft h eG o l d e n-H e a d e dB o xT u r t l e sN o r m a lE l e c t r o c a r d i o g r a mD a t aL I

5、j i n(C o l l e g eo fL i f eS c i e n c e s A n h u iN o r m a lU n i v e r s i t y，W u h u2 4 1 0 0 0 C l a i m)动关系的规则，并应用此规则对灰色预测结果进行校正，从而提高重大节日的预测精度。关键词：短期负荷预测，支持向量机，灰色模型，关联规则中山大学硕士学位论文T i t l e：R e s e a r c ha n dA p p l i c a t i o no fS h o r t-T e r mL o a dF o r e c a s t i n gM e t h o dM

6、 a j o r：C o m p u t a t i o n a lM a t h e m a t i c sN a m e：P a nY a n y iS u p e r v i s o r：L iX i a o f uA s s o c i a t eP r o f e s s o rA B S T R A C TT h es h o r t-t e r ml o a df o r e c a s t i n g(S T L F)i sa ni m p o r t a n tr o u t i n ef o rp o w e r-d i s p a t c hd e p a r t m e

7、 n t W i t ht h ed e v e l o p m e n to fp o w e rm a r k e t,S T L Fw i l lp l a yam o r ea n dm o r ei m p o r t a n tr o l e T h e r e f o r e，h o wt oi m p r o v et h ef o r e c a s t i n gp r e c i s i o nt oe n s u r ep o w e rs y s t e m Ss e c u r i t y,p r o f i ta n dq u a l i t y,i st h e

8、e m p h a s i so nt h es t u d yo fs h o r t t e r ml o a df o r e c a s t i n g I nt h i sp a p e r,r e l e v a n tb a c k g r o u n da n ds i g n i f i c a n c eo fS T L Fo fp o w e rs y s t e ma l ei n t r o d u c e da n ds o m es h o r t-t e r ml o a df o r e c a s t i n gm e t h o d sa l es u m

9、 m a r i z e da n da n a l y z e d，i n c l u d i n gt r a d i t i o n a lm e t h o d sa n da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e A n di tp r o p o s e sas h o r t-t e r ml o a df o r e c a s t i n gm o d e lb a s e do ns u p p o r tv e c t o rm a c h i n e(S V M)a n dg r a yp r e d i c t i o nm

10、 e t h o d A l lo ft h e s ea r eb a s e do nd a t ap r o v i d e db yE a s t S l o v a k i aP o w e rD i s t r i b u t i o nC o m p a n y F i r s t l y,t h i sp a p e ra n a l y z e dt h ec h a r a c t e r i s t i c so fs h o r t t e r ml o a dt of i n dt h ed i s c i p l i n ei nw h i c hl o a dc

11、h a n g e s S e c o n d l y,b yd o i n gs o m eu s e f u lp r e t r e a t m e n t s，t h eq u a l i t yo fs a m p l e sa n dt h ea c c u r a c yo ff o r e c a s t i n ga r es i g n i f i c a n t l yi m p r o v e d A si sk n o w n,S V Mh a v et h er e m a r k a b l y h i g hf o r e c a s t i n ga c c

12、u r a c ya n ds m a l lt i m ec o m p l e x i t y,S Ot h i sp a p e rp r o p o s e sas h o r t-t e r ml o a df o r e c a s t i n gm o d e lb a s e do nS V M A d d i t i o n a l l y,G r i d s e a r c hm e t h o dw a sp r o p o s e df o rp a r a m e t e ro p t i m i z a t i o nt oi m p r o v ep r e c

13、i s i o n F r o mt h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t s，w eh a v ea c h i e v e dh i 曲a c c u r a c yi nw o r k d a yl o a d(i n c l u d i n gw e e k e n d)f o r e c a s t i n g H o w e v e r，t h ep r e c i s i o no f p o w e rl o a df o r e c a s t i n gi ni m p o r t a n tf e s t i v a l si Sm

14、u c hl o w e r,b e c a u s ec o n s t i t u t eo fp o w e rl o a di sd i f f e r e n tf r o mw e e k d a y Sa n dn o n-p e r i o d i c L a c ko fb u th u n g e rf o rr e f e r e n c eh i s t o r i c a ld a t at oe n s u r et h ep r e c i s i o no fS V Mt r a i n i n gm o d e l，i t Sh a r dt oi m p r

15、 o v et h ep r e c i s i o nb yS V M As h o r t-t e r ml o a df o r e c a s t i n gm o d e lb a s e do n 莎a ya l g o r i t h mi sp r o p o s e di nt h i sp a p e rb e c a u s eo ft h er e m a r k a b l ys m a l lt i m ec o m p l e x i t ya n di t st i n yd e m a n do fd a t a I no r d e rt og e th i

16、 g h e rp r e c i s i o n,a ni m p r o v e dg r a ym o d e li sb r o u g h tf o r w a r do nt h ed e e p l ya n a l y s i so fw a r p A n dt e m p e r a t u r ei sb e l i e v e dt ob eaf a c t o rI I I中山大学硕士论文论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果

17、。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：黼弪日期：加。c 7 年 月引日学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。学位论文作者签名：渺日期：矽口7 年，月；1 日导师签名：彬日期：砷年厂月了f 日中山大学硕士学位论文中长期负荷预测主要应用于

18、发展规划，即制定电力系统扩建规划，包括装机容量大小、时间、地点、形式和电网增容扩建方面，为电网的电力发展速度，电力建设规模、工业布局、电力余缺调剂以及电网资金和人力资源的需求平衡等方面提供了可靠的参考价值；短期负荷预测主要应用于指导运行规划，从已知的用电需求出发，考虑气候、经济等相关因素，对未来用电需求作预测。它主要用于火电分配、水火电协调、机组经济组合以及交换功率计划，为电网进行计算机在线控制时，电容量的合力调度，节省发电成本提供了有效的指导作用。随着电力改革深化以及电力市场的建立和发展，经济形成为电网运行的重要指标，因此，短期电力负荷预测不仅仅是电网能量管理系统的一部分，同时也是制定电力市

19、场交易计划的重要依据；而超短期负荷预测主要用于质量控制、安全监视、预测控制以及紧急状态的处理。电力系统须向各类用户提供安全、可靠、优质的电能，并随时满足各类电力用户的负荷需求。电力负荷预测作为计划用电的重要环节，它关系到负荷发展趋势和用电行业各项管理工作的进行。随着电力市场的发展，影响电力负荷的因素变得越来越复杂，也给预测增加了难度。科学的预测是进行决策管理的依据和保证，因此，及时准确地进行电力负荷预测，对规划电网发展有着尤为重要的意义。1 1 2 课题的研究意义随着经济的不断发展，我国的电力部门在供应上也出现了紧张的局面。2 0 0 3年夏，约二十个省份出现了电力供应紧张的形式，电力短缺成了

20、社会关注的焦点问题。这种供电紧张的状况严重影响企业、社会的正常用电，阻碍了经济的正常发展，因此，对电力系统负荷进行科学精确的预测，是规划用电的一项必不可少的研究课题。电力负荷预测的核心问题是如何研究得到科学精确的预测技术方法。随着计算机科学、自动化控制和通信等技术的飞速发展，电力负荷预测技术的研究也在不断的发展深化，现阶段已涌现出形形式式的负荷预测方法。电力市场工作的推行，对负荷预测提出了更高的要求。短期负荷预测作为电力市场中的基本信息，使各级电力市场的重要组成部分。它对于建立电量计费系统、实行峰谷分时电价和建立模拟电力市场等都有重要影响。电力负荷受到自然、2第l 章绪论社会等各方面因素而表现

21、出随机性，随着电力市场深入发展，短期负荷预测对电力系统经济运行的影响日益明显，因此，短期负荷预测是具有很大意义和研究价值的，主要表现在【刀：(1)对电力系统经济运行的影响短期电力负荷预测，是发电厂制定发电计划和报价的重要理据，是供电局制定购电计划的重要依据，同时，也是输电公司制定发电计划、安全经济地运行的重要保证。(2)对定制实时电价的影响电力市场现正走向竞争和开放，电价则逐渐成为电力市场的杠杆和核心。而短期电力负荷预测是电价制定的基础依据。因此，企业要保证其电价的竞争力同时，应尽量地提高盈利水平，那么，就必须取得保证精度的负荷预测值定出合理的电价。(3)对用户用电的影响由于电力负荷具有随机性

22、，加上不断变化的电能供需情况，供电成本也随之波动。不同用户，不同时期的用电，供电成本都不一样。而电力市场条件下，企业需要引导用户合理用电，具体措施就是用分时电价鼓励用户错峰用电。电力负荷预测结果，可以供用户参考负荷峰值和谷值出现的时间，以便配合合理用电的安排。而且，用户选择低价的时期用电，能一定程度上解决电费。(4)对转运业务的影响电力市场中，电网的一个基本功能就是转运业务。转运业务是电力市场公平竞争的必要条件，它能给电网带来巨大的效益。电网可以在提供转运业务时，根据短期负荷预测的数据以及各发电机的运行系数，制定发电计划和调度计划。精确的负荷预测则可以有效地促进发电、输电、用电三方的协调。5)

23、对合同电量分配的影响对于初级的发电市场，电量是需要统一竞价的，只在电费结算时考虑合同电量，按照差价合约结算。由于电费结算按时段进行，需按短期负荷预测曲线将日合同电量分到各时段，因此，不准确的短期负荷预测会导致违约，甚至造成电量供应不足等问题。6)对系统充裕性评估的影响3第1 章绪论就是必然的条件，这种条件下的预测结果通常都是可靠的；而在多数情况下，由于电力负荷未来发展的不确定性，预测的时候就需要一些假设的条件。假设条件是指通过综合各种情况研究分析后，为了有利于得到科学的预测结果而加以的前提条件。(3)时间性负荷预测是属于科学预测的范畴，通常都是在一定的时间范围进行的，它要求有确切的数量概念，因

24、此，一般需要指明预测的时间。(4)多方案性由于预测存在不准确性，精度是受到某些条件的约束的，因此，要全面考虑电力负荷在各种条件和情况下的发展而进行科学有效的预测。然而，不同的条件下得到的负荷预测方案一般是不同的。随着时间的推移，负荷特性发生了改变，即使是同一个预测方案，其模型也必须做出一定的修改，以保证其预测精度。1 2 3 电力负荷预测的研究现状国内外对电力负荷的预测相关的研究工作开展了有很长一段时间了。现已形成了许多比较成熟的电力负荷预测的理论和方法，其中，传统的预测方法包括：自身外推法、相关分析法、时间序列法等等。随着新理论的兴起，还发展出一些新兴预测方法，包括：基于模糊理论的预测、灰色

25、预测、专家系统预测、人工神经网络预测、基于小波理论的预测方法等等。电力负荷预测的目的和要求随着研究时间跨度的变化而变化，下表1 9 1 对常用的预测方法作了归类比较。表1 1 常用负荷预测方法的比较预测方法优点缺点适用范围若负荷本身无法外确自身外推需要数据量少推的本质，即不能适用于预测周期自解释，会导致误较短的负荷预测定预测性能清楚地得到负要利用较多相关社荷增长趋势与其会经济发展指数，适用于负荷模式相关分析变化较大，预测他相关因素的关造成实际预测的困系难周期较长的预测5中山大学硕士学位论文适用于预测量指数平滑简单、快速预测精度较差大、周期较短的预测考虑了负荷行为依靠人的经验识别较适用于短期负时

26、间序列及主要相关因素的随机影响较困难荷预测模型参数估计技线性回归预测模型回归分析术较成熟，预测过预测精度较低，而适用于中长期负非线性回归预测过荷预测程简单程较复杂不预测精度较高，稳综合预测结果的精适用于负荷总量确组合预测度与其依靠的单一预测定性较好算法有关定尤其适用于未来性预测结果可以由要求提供较多的历社会经济发展有模糊预测概率形式提供，精史数据，造成适用很大不确定因素度较高困难的新开发区中长期负荷预测减弱了原始数列不适用于原始数列适用于原始数列随机波动性的影离散程度较大和发灰色预测响，所需数据较较光滑的时间跨少，模型简单易于展过程中出现多次度不长的预测实现转折的长期预测将专家的经验知识与统计

27、方法结合，能为负荷发展专家系统提炼困尤其适用于异常专家系统的趋势给出方向难，知识库的形成模型负荷预测性的结论，克服了难度大(中长期)单一方法的片面性模仿人脑的智能样本训练时间及在化处理，对大量非不同预测地区间的适用于短期负荷神经网络结构性、非精确性通用性上有很大问预测规律有自学习自题，而且网络训练适应功能易陷入局部极小点利用电力负荷来寻找负荷变化规相空间的重建过律，所需数据资料程中有关时滞以及适用于短期和超混沌预测嵌入维数的选取等较少，能提供系统短期负荷预测可预测的定量量问题尚需进一步研究度，预测精度较高6第1 章绪论小波分析采用逐渐精细的采样步长，可聚焦节，对奇异信号敏感计算复杂度较高其中，

28、确定性预测方法是指在预测中采用确定方程来描述电量和电力负荷的变化规律，而且变量之间有着明显的一一对应关系。该类预测方法，理论发展比较成熟，且易于实现。然而，实际电力负荷发展的变化规律是比较复杂的，而且受到多方面的因素和条件影羹剽。囊薹霾囊菱霉，薹震鋈雾蠢蠹；嚣冀妻薹蚕羹霞霪薹薹羹|薹攀蒌羹蓁萋季錾薹冀薹；鬟茎雾篓蓁薹霎薰越翼冀蓠囊蚕薹萋囊羹雾；霎蚕，篷囊薹薹|萋蠢羹耋囊羹囊冀j 碧荔蓁翼冀霎篓薰毳鏊囊蕹；萋冀蓁薹纂冀薹裔菱薹薹雾霎霉翼i 鬟薹冀雾薹蒌囊橇羹薹薹囊蕈鬟薹薹羹；薹霎霪攀囊薹薹藜薹篓霎霉鸯羹蠢雾羹妻羹薹薹；蓁霎岳蓁蓁羹羹羹薹荔；薹；琴蓁羹羹冀薹一时期也是采集接穗的适期，可以很好地利用

29、修剪枝。I 变则主干形整形修剪1 1 第1 年修剪栽植以后的栗苗，在地上部7 0 -1 0 0 c m 处芽体充实的部位进行剪截定干，定干低生长旺，但采收、除草等作业不便。可利用大型机械的栗园于l O O c m 定干较好，利用大型机械困难的栗园7 0 c m 定干为好。最先端萌发的芽形成的新梢作为主干延长枝。如果放任则先端形成4-5 个强的轮生枝“卡脖”现象。为防止“卡脖”，在发芽展叶期、新梢长到4-5 c m 时进行数次疏芽，使新梢间隔1 5 -2 0 c m 均匀着生。1 2 第2 年修剪上部发育最好的枝条作为主干延长枝，其下的枝则利用比主干延长枝弱的分支角度大的为主枝候选枝。主干延长枝

30、和主枝候选枝在先端选择适当方向的芽轻剪，此时主中山大学硕士学位论文连续性原理又称为惯性原理，指的是预测对象的发展史一个连续统一的过程，其未来发展是这个过程的继续。它强调预测对象总是从过去发展到现在，再从现在发展到未来。它认为事物发展变化过程中会将某些原有的特征保持下来，延续下去。电力系统的发展变化同样存在着惯性，如某些负荷指标会以原有的趋势和变化率发展下去。这种惯性正是我们进行负荷预测的主要依据。因此，了解事物的过去和现在，并掌握其变化规律，就可以对其未来的发展状况利用连续性原理进行预测。(4)相似性原理尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但一些事物发展之间还是存在着相似之处，人们就利用这种

31、相似性进行预测。在很多情况下，作为预测对象的一个事物，其现在的发展过程和发展状况可能与另一事物过去一定阶段的发展过程和发展状况相类似，人们就根据后一事物的已知发展过程甏雾蠢；冀雾雾雾雾霞篓鐾羹羹羹藿雾萎篓塑蘩鋈薹：霎翼羹翼羹羹蠢囊；神蓊。雾薹蓁饔羹囊雾錾雾蓁霾窭；薹鬟鋈秦旧鬟；萋蠹蠢藿篓羹霉瞳茎蓁冀茎藿，鋈冀；委薹霪錾薹一雾萎0 冀羹蒌鋈薹筐薹糟銎鋈；蕃冀羹霎霪萋鬓篓蠢；蚕羹囊爨羹霎冀羹萋藿羹j 篓萋；薹篓儒霪誓囊羹羹，囊粪蓁|囊羹霪羹薹鋈耄冀。薹鋈羹囊霎；羹鋈羹霎薹羹一冀鋈戛体积小便于交流和运输，对毕节地区大3 3 加强马铃薯新品种引进、选育和示范推广，为马铃薯高力发展马铃薯脱毒种薯生产具有

32、极大的推广和应用前景。产、超高产栽培提供科技支撑4 参考文献积极开展技术培_ i J|I 和技术指导工作，不断加大新品种的1 1 1 李振平，林敏莉，吴伟华等脱毒马铃薯新品种对比试验研究初报引进、选育和示范推广力度。加强马铃薯高产、超高产集成技】内蒙古农业科技，2 0 0 9(3)：4 3，4 7(上接第1 2 1 页)2 5 成龄树的修剪生角以3 0,4 5 0 为宜。如果主枝以外的枝全部去掉，则每主枝这个时期的整枝修剪基本是维持树冠的原有大小和结能抽生3 4 个新梢。主枝3 个，每主枝配备侧枝2 3 个是基果部位的更新。随树龄的增长结果部位不断地外移，为了减本要求，有时2 个主枝也可以。缓

33、外移应在二至三年生部位回缩，加强更新修剪，调节结果2 3 第3 年修剪部位和树形，努力维持健壮的树势。为了良好的树势回缩由于主枝的先端容易发生竞争枝，主枝、侧枝延长枝均主、侧枝先端，压缩树冠，维持冠间距(相邻树冠枝端间的距保留1 枝，竞争枝剪除或留短橛重短截。这个年龄段的栗树离)l m。主枝生长旺盛。常达到l m 以上可剪去先端1 1 4 -1 1 3。各主3 更新修剪枝上发生的分枝。应选择势力不超过主枝的作为侧枝候选盛果期过后。树势衰弱、树冠缩小、分枝更新，即所谓的枝，每个主枝保留2 个侧枝。间隔90 c m。主枝上发生的小枝复壮整枝修剪成为中心任务。由于主枝、侧枝的进一步开第1 章绪论行考

34、虑。即预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，而且整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间的相互作用和相互影响密切相关。系统性原理还强调系统整体最佳，只有系统整体最佳的预测，才是高质量的预测，才能为决策者提供最佳的预测方案。1 3 2 电力负荷预测的基本步骤电力系统的负荷既有一定的规律性，又有很强的随机性，未来某一时刻的负荷，通常与过去的负荷水平、当前的运行状况、预测期的气象因素以及日期类型等相关。因此，对负荷预测的要求也就是对预测模型的要求，必须考虑下述要点【l l】：(1)模型应能反映负荷随着季节、星期及一天2 4 小时周期性波动的特点(2)模型应能反映负荷自然增长的内在规律。(

35、3)模型应能反映气温、日照等气象因素的影响。(4)近期负荷变化趋势比早期负荷变化趋势对未来负荷变化的影响更加明显，数学模型应能反映出这种“近大远小”的规律。(5)对节假日期间的负荷应建立专用预测模型，且能够根据现场需要，提前对节假日期间的负荷进行预测。(6)模型应能适应在线应用的需要。电力系统短期负荷预测一般是对月、周、天或小时，甚至几分钟的负荷进行预测【1 1】。它既可以预测功率，也可以预测能量，但一般是以预测功率为主。短期负荷预测的一个突出的特点：在对负荷进行预测前，都要对历史的负荷资料进行分析，而且也可以只靠负荷的历史资料，就能完成未来某一时刻的负荷预测。从中我们可以看出：电力负荷之间的

36、时间距离越近关系越密切，即相似度越大，所以当负荷预测点距离历史数据较远时，预测值的误差相对较大：而预测点距离历史负荷数据较近时则误差相对较小。因此在进行负荷预测时，应尽可能采用靠近预测点近的历史数据，或者考虑对距离预测点相对较近的历史数据，因其相似度越大，可以采用赋予一个较大的权重系数来处理；相对较远的历史数据则相反。要对电力系统负荷进行科学的预测，不但要选择行之有效的预测方法和先进的新思路，而且要从最基本的收集历史数据着手，进行必要的分析、研究与选择，这9中山大学硕士学位论文些看似简单的工作却关系整个预测结果的成败。短期负荷预测的基本流程如下图：图1 1 短期负荷预测基本流程图示1 3 3

37、预测误差分析由于基础数据不够完备等等，都会成为产生误差的根源【1 2】：(1)基础数据积累是负荷预测工作的基础，对负荷预测工作而言至关重要，由于某些数据存在一些偏差，与发展变化规律不吻合，影响了负荷预测的精度。例如，负荷预测的数据可能因为采样记录、测量仪器、收集不全、处理折算等原因造成有一定偏差和缺失的情况。这些情况都会可能对负荷预测造成较大的影响。(2)预测模型的选取不当。负荷预测的方法和数学模型有很多种，每种模型都有各自的优缺点，分别适应于不同的情况，所以对各种预测模型的优劣不能一概而论。综上所述，预测误差和预测结果的准确性关系密切。误差越大，准确性就越低；反之，误差越小，准确性就越高。可

38、见，研究产生误差的原因，计算并分析误差的大小，是很有意义的。这不但可以认识预测结果的准确程度，从而在利用预测资料作决策时具有重要的参考价值，而且，对于改进负荷预测工作，检验和】0中山大学硕士学位论文其中，m 为预测残差数据的个数，一股有跏1,1o记历史数据(实际值)方差为砰，即群=丢弘一i)2记残差方差簧，为霹=去善(善(尼)一手)2则可得到后验差检验的两个重要数据，即后验差比值C，小误差概率P，如下：c：氅P=尸帜后)一纠 蝎指标C 越小越好，C 越小，表示墨越大，而岛越小。墨大，表明历史数据方差大，历史数据离散程度就大。最小，表明残差方差小，残差离散程度小。C 小，表明尽管历史数据很离散，

39、而模型所得的预测值与实际值之差并不太离散。指标尸越大越好，尸越大，表示残差与残差平均值之差小于给定值蠲的点比较多。1 4本文的主要研究工作本文主要研究工作是针对日常用电负荷和重大节日负荷分别建立预测模型，即基于支持向量机和灰色预测方法建立了短期电力负荷预测模型，并就实验结果进行了对比和分析，全文的内容主要包括以下几点：(1)介绍了负荷预测的提出的背景、研究意义、预测技术以及相关的知识，并提出了短期电力负荷预测的特点和发展现状。(2)对短期电力负荷预测的传统方法和近期兴起的智能化预测方法进行了介绍和总结，并分析和对比了各种方法的优点和缺点。(3)就实验数据，对短期电力负荷进行了特性分析，以掌握短

40、期电力负荷变化的规律，为分类建模提供理论依据。同时，就样本数据进行预处理，以保证样本质量。1 2第1 章绪论(4)基于支持向量机建立了日常用电负荷预测模型，并在E a s t-S l o v a k i aP o w e rD i s t r i b u t i o nC o m p a n y 1】提供的电网运行数据进行了算法实验。针对实际问题，进行了核函数、模型参数选取等工作，使得支持向量机在短期负荷预测应用中得到了理想的预测精度。(5)基于灰色模型对重大节日负荷建立了预测模型。由于重大节日负荷历史数据量较少，而支持向量机方法需要一定量的样本数据作为训练集来保证模型的有效性和科学性，否则，

41、精度使难以保证的。因此，支持向量机方法不适于对重大节日的负荷预测。鉴于灰色预测方法具有仅需要少量数据即可建立预测模型，算法效率高等优点，于是，本文提出了用灰色预测方法对重大节日负荷数据进行预测，并对灰色模型进行了改进，并且使用关联规则挖掘出气候因素和节假日的负荷波动关系，实现了对灰色算法计算结果的校正，从而提高了预测的精度。(6)最后，本文就本次论文的研究工作提出了有待改进的地方和对进一步工作的展望。1 3中山大学硕士学位论文第2 章传统的短期负荷预测方法长期以来，人们对电力系统短期负荷预测进行了大量的研究工作，并提出了各种各样行之有效的预测方法。就发展过程来看，负荷预测方法可分为传统预测方法

42、和近期兴起的智能预测方法。传统的预测方法是以传统数学工具为基础的，近期兴起的智能化预测方法则是随着人工智能的发展而来的。2 1指数平滑法指数平滑法【1 3】【l 棚是从移动平均算法演变而成的，属于确定型的时间序列预测技术，是最简单、最常用的预测方法之一。设一组时间t 上有序的观测数据毛，屯，薯，移动平均法是以1 1 个连续观测的平均值作为对下一时刻的预测值E+l，即：c+l _=1 圭薯(2-1)刀I；=-+1由此可得：Z“一E：一1 而一一1 一。(2 2)用Z 代替上式中的毛一。，并令口：三，则得到一次指数平滑预测的迭代公式：C+l=q+(1 一口)F(2 3)上式也可以写成：Z+l=n

43、t+口(1 一口)薯1+口(1 一口)2 薯一2+(2-4)指数平滑法和移动算术平均法相比，其优点在于：(1)迭代计算在时刻t 预测t+l 时刻的巧+。时，只需要和E，无需存储大量数据。(2)由上式可知，指数平滑法的基本思想是加权平均，对越近期的数据加权越大，这反映了近期数据对下一时刻负荷影响更大这一实际情况。(3)能通过平滑作用自动清除序列中的随机波动，尤其是不符合统计特征的偶然性波动。第2 章传统的短期负荷预测方法指数平滑a 的选择是凭经验的，且当时间序列具有不断增大(或减少)的趋势时，用一次指数平滑法的预测结果往往明显滞后，误差越大。改进得方法是使用高次指数平滑法。但是，由于电力负荷具有

44、明显的随机性波动，不属于确定型时间序列，单独使用指数平滑法不可能取得好的预测效果。2 2时间序列法时间序列法订5 1 6 1 是将负荷数列y(r)看成是随机序列口(f)通过线性滤波器的输出，针对线性滤波器的特性，可以将滤波器模型分成六类：自回归过程(A R)、动平均过程(M A)、自回归动平均过程(A R M A)、自回归综合动平均过程(R I M A)、周期过程(S e a s o n a lp r o e c s s)、传递函数模型(T F)。实际的短期负荷预测过程使用最多的A R M A 模型，这里只对A R M A 模型进行介绍。图2 1 负荷时间序列模型A R M A 模型认为现在的

45、负荷值y(f)可以由过去的负荷值得某些项的加权和以及现在和过去的干扰量的某些项的加权和的叠加来表示，A R M A 模型可以描述为以下数学公式：以岭_ 淼等淼#-缈O q a o(t 叩-q r 像5，一岛口(卜1)一晚口(卜2)一)。其中，少(f)为t 时刻的负荷值，a(t)为t 时刻的干扰量，P,q，谚，谚为待定系数。在用于短期负荷预测之前，首先应当确定合适的A R M A 模型，A R M A 模型的确定分为两步：模型辨别和参数估计。模型辨别的目的是确定P,q 的值，其基本途径是对原时间序列的相关分析，也就是计算序列的均值、自相关函数和偏相关函数。模型辨识后，就要利用原序列有关的样本数据

46、，对模型进行参数鼓励，即估计P 个自回归参数破，欢，砟和q 个动平均参数q，幺，岛的值。参数估计一1 5中山大学硕士学位论文般分两步进行。第一步，进行参数的初步评估；第二步，在初步评估的基础上，按照一定的估计准则，求得模型参数在某种意义下的精确估计。初步估计一般用矩估计法，精确估计一般用最小二乘估计。2 3回归模型法回归预测【l 刀【1 8】属于相关法预测，它通过建立某些解释变量与负荷之间的因果关系获得负荷预测。回归预测更适合于中长期预测中的电量预测，将能量指标与国民经济的各种指标联系起来进行预测。在负荷预测中，用到的解释变量一般是各类天气信息，将基荷看作常数回归项。回归分析分为线性回归和多元

47、线性回归。回归分析中较为常用的非线性函数包括：二次曲线、指数曲线、幂函数曲线、修正指数曲线、双曲线、S 曲线、多项式和对数曲线等。用于负荷预测的主要是多元线性回归M L R(M u l t i p l eL i n e a rR e 舒e s s i o n)，M L R 方法的预测模型是：少(f)=口o+q 薯(f)+(f)+口(r)(2 6)其中，y(f)是电力负荷预测值；毛(f)，(f)是影响电力负荷的各种解释变量，包括天气因素和非天气因素；口(f)是零均值的随机变量；口o，口l，q 是回归系数。M L R 方法中各解释变量的选取没有统一的标准，原则上应该是依据各变量的自相关性及其与负荷

48、的相关性分析获得，实践中常凭经验来选定。各回归系数一般是通过最小二乘辨识技术确定的。模型的最终确定要经过统计检验(显著性检验)，即F 检验、R 检验和T 检验。2 4灰色预测法在灰色理论f 1 9】【2 川研究中，将各种系统分为白、黑和灰色系统。“白”指信息完全己知，“黑指信息完全未知，“灰 特指信息不完全，其基本模型为灰色模型(伽)，采用了系统关联度分析法，按原始数据的发展趋势进行分析，弱化原序列的随机性，因此具有建模所需信息少、建模精度高等特点。它是通过对原始数据进行整理寻找规律，即数的生成，而非基于大样本量的概率统计规律，这对1 6第2 章传统的短期负荷预测方法于发现非平稳随机过程的数据

49、规律有利。一般意义的灰色模型为G M(n，表示对h 个变量建立7；1 阶微分方程。预测模型一般为G M(n，1)，实际应用最多的是G M(1，1)。设们，f=1，2，刀，为原始数列，则叫(1，1)的预测步骤为：(1)对原始数列作累加生成：l=Z，j=l 2，刀(2 7)J-I显然一础=巧。(2)建立相应的微分方程：挲+)_ 6(2-8)一+C Z 矿”=D街用差商替代，整理得到方程：(3)定义矩阵：一詈 础+纠+6=础，；，=阳，班X n(0 占=【口，6 rB=卸5 +毫1 1-o 5 瑞+霹)1(2 9)(2 1 0)(2 1 1)(2 1 2)则残差为g=-B b，如果残差平方和P r

50、P 最小，则作最小二乘估计：(4)得到拟合的预测方程：建立相应的微分方程(5)累减还原：；-刀r 曰)一占r(2-1 3)哥1=(一)e-a O-1)+，i21(2 1 4)-(o=哥n 一础，f 2，哥o=-(1(2 1 5)1 7中山大学硕士学位论文于是，可以得到对原始序列的拟合值I(o(扛l，2，刀)，以及对未来的预测值哥o(f l+功。灰色预测法要求历史数据少，运算方便且易于检验，但与其他方法相比也具有一定的局限性：数据灰度越大，则预测精度越差，并且其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标，对于具有其他趋势的指标则有时拟合灰度较大，精度难以提高。2 5传统负荷预测方法的特点