相关组合预测模型在电力系统负荷预测中的应用研究

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1、凰应用技术组合预测模型在电力系统负荷预测中的应用研究江朋童述林万志宏(华南理工大学电力学院)摘要：本文基于灰色预测模型、滑动平均模型和指数平滑模型这三种单～预测模型，采用方差．协方差策略，建立组合预测模型。然后结合老挝电力系统的概况，对老挝的全国年用电量进行预测和分析。结果表明，组合预测模型的预测精度明显高于各单一预测模型，即组合预测模型的相对误差小于各单一预测模型的相对误差，说明组合预测模型具有相当的适用性和优越性。关键词：中长期负荷预测；年用电量；组合预测；老挝电力通过适当的权重系数加权平均进行预测。理论上已经1引言证

2、明，若权重系数选择恰当，组合模型预测结果优于电力系统中长期负荷预测是未来电力规划、生产各单一模型预测结果【3]。组合预测方法的关键是确定和运行等工作的重要基础。然而，由于中长期负荷预各个模型的权重系数。针对组合权重系数的确定，出测会受到很多不确定因素的影响，目前没有哪一种预现了大量的算法。其中，应用较为广泛的选取权重的测模型能保证适用于任何不同时间和地区，获得满意方法【l】有方差．协方差法(Variance．Covariance的预测结果】；而考虑到不同的预测方法能提供不同Approach，VCA)和回归方法等。本文即是采

3、用方差的有用信息和预测精度，在做具体规划时往往会先采．协方差法来确定各个单一预测模型的权重。该方法用多种单一的预测方法进行预测，然后综合利用这些的基本思想是根据各个模型在历史预测中的误差及方法所提供的信息，将各种单一的预测方法进行适当误差方差，通过极小化组合预测模型的误差方差来获的组合，形成组合预测方法进行预测。由于组合预测得各模型的权重引。具体过程如下：是将各种预测效果进行总体综合考虑，因此会比单一设个无偏预测值分别为／-，／z，⋯，，各自预测预测模型更系统、更全面，并能有效地提高预测精度。误差的方差为，，．．‘，。在实

4、际情况下，不同预本文根据灰色预测模型(GM(1，1)模型)、滑动平均测方法的误差之间一般是不相关的一，从而有k个预测模型和指数平滑模型等三种单一预测模型建立组合值的组合预测结果为【3J：预测模型，并用其对老挝未来五年的全国用电量进行=∑，∑=l预测，分析结果表明所述组合预测方法具有相当的适(1)用性和优越性。组合预测误差的方差为：2组合预测模型var(ec)=∑【2)当样本数据较少时，无法采用人工智能方法等对式中，关于对Var【J求极小值为求解条件极样本数据要求较大的预测方法来进行预测，而要选用值问题。在约束∑的条件下，对

5、Var()引入对样本数据要求较少的预测模型，比如一阶灰色预测拉格朗曰乘子来求极小值，可以得到：模型(GM(1，1)模型)、滑动平均模型和指数平滑模丁(l，2，-．)型等[2]。本文采用这三种单一预测模型构成组合预测l十‘__+jf31模型，然后进行预测。组合预测是综合多种单一预测模型的预测结果，var(ec)=———T一同步实现构成组合预测模型的三种单一预测模型。首先，对2001~2005年的老挝全国年用电量【6】进行模拟(4)预测，得出组合预测模型中各单一预测模型的权系当k种预测方法各自的预测误差分别为，e2,o~o9e

6、k数；然后用组合预测模型和三种单一预测模型分别对，且服从标准正态分布，可用如下公式估2006~2009年的老挝全国年用电量进行预测，并对预itO'i2i(i=1⋯2．．，)的值：测结果与实际数据进行比较与分析；最后用组合预测吉)f51模型对未来五年(2010．2014年)的老挝年用电量进．．。j行预测，为未来的电力系统规划提供一定的参考。式中，，z为历史数据的个数。由此，可给出3．3模拟预测(f=1，2，．．·，七)的估计公式为：根据老挝1996~2000年的全国年用电量，用前述=(『l的三种单一预测模型对老挝2001~2

7、005年的全国年用电量进行模拟预测。然后利用方差一协方差法确定这对于k个预测方法的组合预测，有：三种单一预测模型的权系数，结果如表1所示。var(ec)min(，．，)r7、表l组合预测模型中各单一预测模型权系数＼，GM(1。1)模型滑动平均模型指数平滑模型这从理论上证明了对多种预测方法，基于VCA权系数0-310．250．44方法的组合预测优于各单一预测的方法。同时VCA方法从理论上可以求得最佳的组合权重系数。3．4预测结果比较采用组合预测模型对老挝2006~2009年的全国年3算例分析用电量进行预测，并与三种单一预测模

8、型的预测结果3．1老挝电力系统概况对比，结果如表2所示。从表2可见，组合模型的平老挝电力公司负责管理各类发电厂、输电系统及均绝对误差为3．36％，而灰色预测的平均绝对误差为配电系统。为了保障电力供应的安全及推进政府20114．54％，滑动平均模型为5．24％，指数平滑模型为年规划，老挝电力公司正在推进全