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配电网短期负荷预测方法.docx


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配电网短期负荷预测方法王宪安 04111978 电气 10 班配电网短期负荷预测方法摘要: 随着市场经济的不断发展,负荷预测在配电网和运行方面发挥着越来越重要的作用, 负荷预测也具有了更加明显的经济效益, 其实质上是对电力市场需求的预测。该文在介绍和分析了几种负荷预测的方法及特点的基础上, 对短期负荷预测的方法做了全面综述, 并比较了各种方法的优缺点。关键词: 负荷预测;短期预测;支持向量回归模型;神经网络 0 引言随着我国电力事业的发展, 电网的管理日趋现代化, 电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意,现在已经成为了现代电力系统运行研究中的重要课题之一。负荷预测可以分为长期、中期、短期、超短期以及节日预测。其中短期负荷预测是电力系统安全运行的前提, 随着分时电价方式的推广和电力市场化改革的深入, 电力公司力求及时、准确地把握负荷变化的信息, 将负荷预测的重要性和迫切性提到前所未有的高度, 同时野队负荷预测的精度提出更高的要求,这必将推动我国对负荷预测新方法、新技术的研究。 1 市场环境下高精度的短期负荷预测的意义在当前的电力市场条件下, 短期负荷预测精度的高低直接决定了发电计划制定的准确与否,这使得预测精度直接和消息相关,主要表现在: (1) 在电力市场环境下, 高精度的负荷预测是有效的维护各实体经济利益的前提条件之一; (2) 准确的负荷预测为发电商投标竞价提供了真实的依据,它可以使发电商和电网公司签订的预购合同更接近实际交易合同,避免了因合同变更而产生的交易费用; (3) 准确的负荷预测能够使电网公司在保证电网安全的前提下,减少冗余的旋转备用,从而降低电网公司的运营成本; (4) 在电网公司与其他电网公司交换谈判时,准确的负荷预测起着非常重要的指导作用; (5) 准确的负荷预测对电力市场的投资规划提供决策依据; (6) 负荷预测是电价预测的基础和未来电力市场预测期货交易的基础。可见, 电力短期负荷预测的精度直接影响到了电网及各发电厂的经济效益。同时, 英国的研究表明,短期负荷预测的误差每增加 1% 导致每年增加灰色预测模型( Gray Model )简称 GM 模型,是以灰色模块为基础,用微分拟合法建立的模型。灰色系统预测法引入电力系统负荷预测领域以后, 较好的克服了概率统计的弱点, 使原始序列的随机波动性影响减弱, 而且所需的信息量少、原理简单、运算方便、短期预测精度高, 有效地解决了常规预测方法的难以解决的问题。但是, GM ( 1,1 )模型也存在一定的局限性。目前,对于 GM ( 1,1 )模型的改进方法有对原始序列进行平滑、局部残差修正及等新息模型、无偏灰色模型和灰色递阶模型等几种。其中,残差 GM ( 1,1 )模型在实际应用汇总最为广泛,但其预测精度仍不够理想。 混沌理论预测技术混沌理论用于描述确定性非线性系统的内在随机性,具有对初始条件敏感、遍历性、规律性等特点, 负荷电力系统负荷预测的内在要求。由于混沌是介于确定性和随机性之间的一种行为,因此,混沌运动长期是不可预测的,然而,由于混沌行为中奇怪吸引子的存在,使得短期预测是可行的。 1994 年, Mori 和 Urano 提出了一种用混沌时间序列分析短期负荷预测的方法, 几年后, 国内学者也提出了基于混沌时间序列的负荷预测方法。由于混沌理论在处理非线性问题方面

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