組合負荷預測

組合負荷預測

組合負荷預測是指根據系統的運行特性、增容決策、自然條件與社會影響等諸多因數,在滿足一定精度要求的條件下,確定未來某特定時刻的負荷數據。

基本介紹

  • 中文名:組合負荷預測
  • 外文名:Combined load forecasting
  • 類別:經典、傳統、現代、組合預測方法
  • 方法:趨勢分析、回歸分析、指數平滑等
  • 最新科技:結合人工智慧
  • 誤差:絕對、相對、均方根誤差
簡介,電力負荷預測方法,組合預測法,組合預測的誤差修正,結論,

簡介

目前電力系統負荷預測方法多種多樣,從類別上可分為經典預測法、傳統預測法、現代預測法及組合預測法。
經典預測法是從歷史負荷數據中尋找簡單的變數關係,或者利用專家經驗預測未來負荷的趨勢。這類方法預測簡單、計算快速但精度差;傳統預測法和現代預測法不能充分利用信息,都有各自的特點和適用範圍;而組合負荷預測法通過採用不同的預測方法,並配以不同的權重係數進行適當組合進行預測。該方法能夠充分利用各種有用信息,能有效提高負荷預測精度,在實際工作中獲得了廣泛套用。

電力負荷預測方法

早期常用的負荷預測方法主要有趨勢分析法、回歸分析法、指數平滑法等,但預測精度低,且不具有自適應和自學習能力。近年來研究多集中於將人工智慧方法用於負荷預測中,主要有灰色模型法、人工神經網路法、專家系統預測法、小波分析預測法、支持向量機等。
1、趨勢分析法
趨勢分析法根據已有的歷史資料擬合出一條能反映負荷本身增長趨勢的曲線,並按此曲線來估計未來某時刻的負荷預測值。該方法簡單,計算速度快,但不能考慮氣候等因素對負荷的影響。
2、回歸分析法
回歸分析法是通過對歷史數據的分析,探索經濟、社會發展與電力負荷的內在聯繫,並根據地區規劃推算電力負荷。該方法不僅依賴於模型的準確性,更依賴於影響因子其本身預測值的準確度。
3、指數平滑法
指數平滑法是用以往的歷史數據的指數加權組合來直接預報時間序列的將來值。該方法模型簡單、計算方便,且需要貯存的數據少,但負荷預測的準確度很大程度上依賴於模型及平滑係數的選擇。
4、人工神經網路法
人工神經網路通過多個神經元的相互連線,在輸入和輸出之間構成了一個複雜的非線性系統。神經網路具有很好的函式逼近能力,可以方便地計入溫度、天氣、濕度等外界因素對電力負荷的影響。

組合預測法

組合預測模型將多種預測方法所得預測值加權平均,得到最終結果。組合預測方法的關鍵在於如何確定所選單一模型的權重係數。組合預測模型可分為:不變權重組合模型和變權重組合模型。不變權重組合模型也叫傳統組合預測模型,該方法過分依賴某種特定的預測方法。而變權重組合模型的權重係數是隨時間變化的函式,能綜合利用各模型特點,結果更為準確。目前常用的確定權重係數的方法有等權平均法、方差優選法、線性規劃法等。
1、等權平均法
等權平均法就是將各單個模型同等對待。假設n個單個模型的預測結果為fj(j=1,2,...,n),按照等權平均法計算,組合預測結果為
。這種方法簡單易於使用,但預測精度不高。
2、方差優選法
方差優選法就是通過求取使組合預測結果的方差達到極小值時的組合權重數值來確定組合預測模型,所得到的組合預測模型使預測結果的方差最小,其中各權重係數之和應為1。
3、線性規劃法為了確保組合預測法在任何時刻的權重係數ω均大於零,可採用線性規劃法確定權重係數。假設et表示t時刻組合預測模型的預測誤差,則線性規劃法求解最優權重的目標函式為:預測誤差絕對值之和最小,如下公式所示:
公式中n是歷史數據的個數。由於絕對值不易處理,故作如下變換,令
於是可建立如下線性規劃模型:
除此之外,求解最優權重的方法還有很多。在確定組合權重係數過程中,除了考慮負荷預測精度,還考慮了電力需求和未來經濟發展的關係。還可以藉助了最最佳化理論將反映負荷變化趨勢的趨勢權重和時間最優權重相結合,得到了綜合權重的模糊時間序列預測法。

組合預測的誤差修正

計算和分析預測誤差的指標有很多,常用的主要有:絕對誤差,相對誤差,均方根誤差和後驗差檢驗。一般而言,組合預測的結果要優於單一預測結果,組合預測的最大誤差要小於各單一方法的最大預測誤差,有效地降低了預測的風險性。
為了進一步提高負荷預測的精確性,採用誤差預測修正方法減小預測誤差,根據誤差的變化趨勢,對誤差進行預測和分析,利用疊代方法建立循環的誤差預測修正措施,逐漸減小誤差,直至整體預測精度達到預定要求或者當前條件下最高。

結論

電力系統負荷預測中採用組合預測方法,可提高負荷預測精度。
①組合預測方法得到的結果要優於單一模型預測方法得到的結果。
②參與組合的單一模型並非愈多愈好,正確選擇參與組合的單一模型和合適的模型個數是提高預測模型精度的關鍵。
③變權重組合模型的權重係數是隨時間變化的函式,綜合利用各模型的特點,預測結果更準確,它將成為未來組合負荷預測方法的發展方向。
④目前關於組合負荷預測法的誤差修正方法尚不完善,有待進一步研究。

相關詞條

熱門詞條

聯絡我們