資源描述:
《區(qū)間組合模型在中長期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第36卷第1期四川電力技術(shù)Vo1.36。No.12013年2月SichuanElectricPowerTechnologyFeb.。2013區(qū)間組合模型在中長期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用徐志向(四川省電力工業(yè)調(diào)整試驗(yàn)所,四川成都610072)摘要:由于年負(fù)荷的發(fā)展包含穩(wěn)定增長趨勢成分和隨機(jī)成分,因此針對(duì)單一中長期負(fù)荷預(yù)測模型通常難以達(dá)到理想的預(yù)測精度,而組合模型可以對(duì)不同的預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化組合和信息的綜合利用,提出建立基于支持向量機(jī)的變權(quán)組合預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)了組合模型的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化代替?zhèn)鹘y(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化。同時(shí)針對(duì)以往預(yù)測模型僅僅實(shí)現(xiàn)點(diǎn)預(yù)測的不足,建立基于區(qū)間參數(shù)估計(jì)理論的
2、中長期負(fù)荷區(qū)間組合預(yù)測模型,可以解決以往負(fù)荷模型預(yù)測的無精度范圍的問題,對(duì)傳統(tǒng)的中長期負(fù)荷預(yù)測模型進(jìn)行了拓展。最后將該模型應(yīng)用于實(shí)際負(fù)荷預(yù)測中,驗(yàn)證了該方法的有效性和可靠性。關(guān)鍵詞:負(fù)荷預(yù)測;支持向量機(jī);結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化;區(qū)間組合預(yù)測模型;區(qū)間值A(chǔ)bstract:Becausetheannumloadincludessomesteadyincreasingtrendcomponentsandsomestochasticcomponents,itisdificultforasinglemediumandlongtermloadforecastingmodeltoach
3、ievethedesiredforecastingaccuracy,whilethecombi—nationmodeleaRrealizetheoptimalcombinationforthediferentforecastingmodelsandcansyntheticallyutilizetheforecastinginformationofeverymodel,SOthetimeseriesvariableweightcombinationalforecastingmodelbasedonsupportvectormachineisproposedwhich
4、canrealizestructuralriskminimizationofthecombinationforecastingmodelinsteadofthetraditionalexperi—enceriskminimization.Atthesametime,aimingattheshortcomingsoftheformerloadforecastingmodelwhichusuallyjustrealizesthepointforecasting,theintervalcombinationforecastingmodelofmediumandlongt
5、ermloadisestablishedbasedonintervalparameterestim~iontheory,whichcansolvetheproblemoftheformerforecastingmodelwithouttherangeofprecisionanddevelopthetraditionalforecastingmodelofmediumandlongtermload.Finally,thismodelisutilizedtothepracticalloadforecasting,andthevalidityandreliability
6、areverified.Keywords:loadforecasting;supportvectormachine;structuralriskminimization;intervalcombinationforecastingmodel;intervalvalue中圖分類號(hào):TM715文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1003—6954(2013)O1—0064—06模型參數(shù)敏感等,而組合預(yù)測模型可以綜合各模型0引言的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測。組合預(yù)測就是將不同的預(yù)測方法進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕M電力系統(tǒng)中長期的負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)運(yùn)行、合,綜合利用各種方法所提供的有用信息,從而盡可
7、規(guī)劃等工作的重要基礎(chǔ),對(duì)保證電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性能地提高預(yù)測精度。大量的實(shí)驗(yàn)表明,組合預(yù)測尤為重要。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測有助于提高系統(tǒng)的安全往往優(yōu)于單一預(yù)測模型。。文獻(xiàn)[11]綜合多個(gè)性與穩(wěn)定性,從而提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。傳統(tǒng)準(zhǔn)則對(duì)組合模型預(yù)測效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[12]考的預(yù)測方法有趨勢外推法、時(shí)間序列法、回歸分析法慮了各預(yù)測方法各時(shí)點(diǎn)上的預(yù)測精度狀態(tài),通過加和灰色模型法等I4J。由于年電力負(fù)荷由確定性和權(quán)馬爾可夫鏈定性地推測出預(yù)測年份上各單項(xiàng)預(yù)測隨機(jī)性成分組成,確定性成分主要由國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、方法的預(yù)測精度狀態(tài),確定其在預(yù)測年份的權(quán)系數(shù)長期氣候變化、行政調(diào)控等因素決定,隨
8、機(jī)成分由偶