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非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究单针绗缝机

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2022年10月20日

非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究

非线性季节型电力负荷灰色组合预测研究 2011: 摘要:短期电力负荷同时具有增长性和季节波动性的二重趋势,这使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。对于这种具有复杂的非线性组合特征的序列,使用某一种模型进行预测,结果往往不理想。为了提高短期电力负荷的预测精度,提出了具有季节型特点的电力负荷灰色组合预测模型。在此模型中,灰色模型处理非线性问题具有一定的优势,它可以很好地反映电力负荷的增长性特点。季节变动指数(SVI)用来拟合电力负荷的季节性趋势。最后对季节型灰色预测的残差建立时间序列的AR(p)模型。由于综合考虑了电力负荷的多种特征,此组合预测模型明显地提高了预测精度。关键词:负荷预测 季节型负荷 灰色模型 组合预测模型1 引言 根据电力市场中电力负荷的特点,电网短期电力负荷同时具有增长性和季节波动性的二重趋势,因此使得负荷的变化呈现出复杂的非线性组合特征。目前的电力负荷预测方法很多[1,2],但是,这些方法往往只着重考虑其中的一种趋势性变化,称为单一固定式模型,例如,只考虑随时间增长的预测模型,这样的模型有:线性回归模型(AR模型)、随机时间序列模型(MA模型及ARMA模型)和反映指数增长的灰色预测模型,这几种模型的缺点是只考虑了一种增长趋势,不能较好地反映短期负荷的季节性趋势。由于电力负荷是受多种因素影响的复杂非线性系统,尤其对季节的变化比较敏感,因此只考虑一种增长趋势是不够的。而有些模型,如比例波动模型、ANN模型等,仅仅考虑季节性也是不够的,电力受国民经济增长影响比较大,电力负荷的发展有较强的增长趋势规律,忽视了增长性的特点,同样不能搞好负荷预测工作。针对这一问题,本文综合考虑了电力负荷的二重趋势性特征,首先建立灰色预测模型,反映负荷的增长性特点。其次,利用季节变动指数(SVI)模型反映负荷的季节性特点,并对季节型灰色预测的残差建立时间序列的AR(p)模型,形成非线性季节型电力负荷灰色组合预测模型,较好地提高了季节型电力负荷的预测精度。2 灰色预测GM(1,1)模型 GM (1, 1)模型是常用的灰色预测模型[3,4]。 设有原始数据序列 构造一阶线性微分方程为 式中这种模型的优点是不需要大的样本量,也不需要考虑数据是否服从正态分布。通过累加技术,使数据形成指数律,从而建立统一的微分方程,求得拟合曲线后对对象的将来发展值进行预测。灰色预测可以较好地对非线性系统进行预测。3季节型电力负荷预测模型 为了反映电力负荷的非线性特征,本文中应用了灰色预测模型,从而可以将线性趋势的乘积模型发展为季节型灰色预测模型式中Ij为季节变动指数(SVI)[5],j=1,2, 3, 4。 在考虑长期趋势的条件下 从而可以得出一个季节变动指数列I1,I2,I3,I4,为了尽可能消除得出的季节变动指数中存在的不规则变动,可以将不同年份的同一季节的变动指数进行平均,,n为历史数据所跨越的年份。计算出的4个季节指数之和应为4,若和不等于4,可以将季节指数乘以一个因子,以便其和为4。最终得到的季节指数为4 自回归模型 如果一个线性随机过程可表达为[5]式中Фi是回归参数,i=1,…,P;μt是白噪声过程。这个线性过程xt称为p阶自回归过程,用AR(p)表示。它是由xt的p个滞后变量的加权和,再加当期的随机扰动项μt构成的。 式(5)还可表示为式中Ф(L)称为自回归算子。自回归过程可能是平稳的,也可能是不平稳的。

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