中長期電力負荷預(yù)測是電網(wǎng)建設(shè)與規(guī)劃的的重要依據(jù),是促進電網(wǎng)安全、穩(wěn)定運行和電網(wǎng)經(jīng)濟投資的必要前提。負荷預(yù)測中的單個模型有自身的應(yīng)用特點和有效的適用范圍,應(yīng)用于負荷預(yù)測時局限性較強。而組合模型能最大限度的發(fā)揮各單個模型的組合優(yōu)勢,即適應(yīng)性廣、系統(tǒng)而全面的特點,從而提高負荷預(yù)測的精度。針對傳統(tǒng)組合預(yù)測實踐中,研究人員對于不同的負荷序列大多根據(jù)自己的主觀實踐經(jīng)驗進行單個模型的篩選,較少利用科學(xué)的理論進行指導(dǎo)作為輔助與補充。本文通過深入分析每個單個模型的特點,以每個單一預(yù)測模型的原始誤差為基準,利用幾率矩陣法（odds-matrix）對所備選的單個模型進行權(quán)重量化。從而篩選出權(quán)重值高的模型,參與組合預(yù)測。針對電力負荷預(yù)測中較少區(qū)別對待不同歷史時段對組合權(quán)重值的影響,本文對所述的最優(yōu)擬合、次優(yōu)擬合和最優(yōu)預(yù)測組合模型,在建模時均考慮“近大遠小”原則,從而最大限度地保證組合權(quán)重值的準確。通過實例的分析,包括對比不同的組合模型,組合模型與單個模型,論證了本文所提出的利用幾率矩陣法進行篩選后進行組合預(yù)測的模型,在中長期負荷預(yù)測應(yīng)用實踐中具有良好的預(yù)測效果。 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖４．１最優(yōu)預(yù)測組合模型程序框圖??應(yīng)用粒子群算法求解該模型的主要步驟如下：??Ｓｔｅｐｌ：隨機初始化種群中各粒子的位置和速度，同時設(shè)定：學(xué)習(xí)因子ｃｌ＝１．５，??

２．４２９９。??５．４各個預(yù)測模型的結(jié)果分析??（１）組合模型與單個模型進行對比??，?｜?Ｉ?■?Ｉ?Ｉ?Ｉ?■?￣Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??Ｉ．?ｎ?．－??泛Ｈ?■■?Ｉ￣￣￣Ｉ?＿?＿?■?＿??Ｉ?ＩＩ?＼＼＼?ＩＶ?Ｖ?ＶＩ?ＶＩＩ?ＶＵＩ?ＩＸ?Ｘ?Ｘ＼?ＸＵ??３Ｄ?１?１?１?１?１?１?１?１?ｉ?１?１?ｉ??－?■??ｉ?ｎ?ｍ?ｉｖ?ｖ?ｖｉ?ｖｓｉ?ｖｍ?ｓｘ?ｘ?ｘｓ?ｘｎ??模型編母??圖５．１各模型擬合與預(yù)測部分的ＭＡＰＥ??從擬合的角度來看，組合模型充分發(fā)揮單個模型的優(yōu)勢，擬合效果絕大部分??４１??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的電力負荷預(yù)測[J]. 楊凜,李巍,李俊杰,廖謙,張葉貴.  自動化與儀器儀表. 2018(03)
[2]基于元胞負荷特性分析的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空間負荷預(yù)測方法[J]. 肖白,劉慶永,牛強,綦雪松,王皓.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(01)
[3]基于信息熵和變精度粗糙集優(yōu)化的支持向量機降溫負荷預(yù)測方法[J]. 謝敏,鄧佳梁,吉祥,劉明波.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(01)
[4]基于Epanechnikov核與最優(yōu)窗寬組合的中期電力負荷概率密度預(yù)測方法[J]. 何耀耀,聞才喜,許啟發(fā).  電力自動化設(shè)備. 2016(11)
[5]基于Hadoop架構(gòu)的多重分布式BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負荷預(yù)測方法[J]. 蘇學(xué)能,劉天琪,曹鴻謙,焦慧明,于亞光,何川,沈驥.  中國電機工程學(xué)報. 2017(17)
[6]最優(yōu)組合預(yù)測方法在中長期電力負荷預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 夏耀杰.  電力需求側(cè)管理. 2016(04)
[7]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日峰荷預(yù)測方法中日期類型系數(shù)的確定（英文）[J]. 包宇慶,李揚,楊斌,陳楚,阮文駿.  中國電機工程學(xué)報. 2015(22)
[8]“新常態(tài)”下廣東省中長期電力需求預(yù)測[J]. 郭挺,饒建業(yè).  廣東電力. 2015(06)
[9]考慮溫度因素的中期電力負荷概率密度預(yù)測方法[J]. 何耀耀,聞才喜,許啟發(fā),撖奧洋.  電網(wǎng)技術(shù). 2015(01)
[10]基于Odds-Matrix算法的中長期電量組合預(yù)測方法及其應(yīng)用[J]. 歐陽森,馮天瑞,李翔,王克英.  華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2014(08)

博士論文
[1]售電放開政策下電力交易多方主體利益分析模型研究[D]. 張晨.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[2]基于數(shù)據(jù)分析的預(yù)測理論與方法研究[D]. 王曉佳.合肥工業(yè)大學(xué) 2012
[3]電網(wǎng)規(guī)劃中長期負荷預(yù)測技術(shù)的研究[D]. 毛李帆.湖南大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于組合權(quán)重的中長期負荷預(yù)測研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 張杰龍.湖南大學(xué) 2016
[2]中長期電力負荷組合預(yù)測模型與方法的研究[D]. 孫廣強.湖南大學(xué) 2010
[3]母線負荷預(yù)測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 王健.湖南大學(xué) 2009



本文編號：3397570