[发明专利]基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测装置及方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种电力系统短期负荷预测装置，本发明也涉及一种电力系统短期负荷预测方法。

背景技术

在电力系统运行、控制和计划管理中，负荷预测决定了发电、输电和配电的合理安排，是电力系统规划的重要组成部分。其中，短期负荷预测最主要的应用是为发电计划程序提供数据，用来确定满足安全要求、运行约束、以及自然环境和设备限制的运行方案，对电网运行的安全性、可靠性和经济性起着重要作用。如何提高预测精度是目前研究短期负荷预测理论与方法的中心和重点，准确的短期负荷预测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容之一。

长期以来，国内外学者对电力系统负荷预测理论进行了广泛而深入的研究，提出了许多有效的方法，如回归分析法，时间序列法，神经网络法，小波分析法等。对于某一预测问题，可建立多种预测方法。不同的预测方法提供不同的预测信息和不同的预测精度。若简单地把预测误差较大的方法舍弃掉，往往会丢失一些有用信息。科学的方法是，将不同的预测方法进行适当的组合，以综合利用各种方法所提供的信息，尽可能提高预测精度。为了充分利用各个负荷预测单一模型的有用信息，以提高负荷预测的精确度，将几种不同的预测方法组合起来而成为组合预测模型。张艳等提出将一元线性回归模型和灰色系统模型进行组合，以绝对值之和最小为目标函数的最小绝对值法来确定权系数（张艳,马川生,韦可.组合预测中权重的确定研究－最小绝对值法的应用.交通运输系统工程与信息.2006,6(4):125-129）。魏友华选用常用的指数平滑法、趋势分析法、时间序列法、以及灰色预测法的单一预测基础上建立组合预测模型并采用最小二乘法确定组合预测模型权重（魏友华.短期电力预测的组合预测方法.物探化探计算技术.2005,27(2):178-180）。Yogesh Bichpuriya等人选用专家系统法、人工神经网络和ARMA时间序列三种单一方法进行组合，并采用方差协方差法确定权系数对电力系统短期负荷进行预报（Yogesh Bichpuriya,M.S.S.Rao,S.A.Soman.Combination approaches for short term load forecasting.2010 9^thInternational Power and Energy Conference,IPEC 2010:818-823）。但上述方法在精度和稳定性上都有待提高，预报效果不理想。

发明内容

本发明的目的在于提供一种精度高、稳定性强的负荷预测装置。本发明的目的还在于提供一种基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测方法。

本发明的基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测装置包括数据采集模块、输入模块、单一模型预测模块、确定权系数模块、组合预测模块、预测结果评价模块、预测效果仿真分析模块和输出模块；

所述数据采集模块用于对电网每天24小时整点负荷（单位为：MW/h）进行采集；所述输入模块可以用于输入历史负荷数据以及数据处理；所述单一模型预测模块用于计算三种单一预测模型的预报值；所述确定权系数模块用于计算组合预测的权系数；所述组合预测模块用于计算最终预测结果；所述预测结果评价模块用于检验预测精度的各种误差指标；所述预测效果的仿真分析模块用于对负荷预测效果进行模拟测试及分析；所述输出模块用于显示和输出负荷的预测结果；

各模块之间的信号流程为：数据采集模块、输入模块、单一模型预测模块、确定权系数模块、组合预测模块、预测效果的仿真分析模块、预测结果评价模块、输出模块依次串行连接。各模块必须按顺序执行，上一模块的输出是下一模块的输入，电网的历史负荷通过数据采集模块后，经过输入模块进行数据处理；处理后的可用数据进入单一预测模块，三种单一预测模型的输出结果为确定权系数模块的输入，如果第i种方法在t时段的预报误差e_it>α(α为给定的阈值，本方法选用α=3%)，即代表该种方法在此时段的预报值突变很大，可以舍弃，则取其权重为零，剩余的各种单一预报模型从新分配相等的权重，利用仿真分析模块及结果评价模块对预测结果进行精度要求检验，如果符合要求则进入输出模块，如果不符合要求则返回数据采集模块，重新进行其他时段的数据采集。

本发明的基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测方法为：

在对单一模型的建立时，提出了kalman滤波法、混沌Kalman滤波法，在对组合模型权系数的确定时，采取可变权重的方法，提出了以下方法和实施方案：

(1)对电网的负荷数据进行采集和适当处理，形成可用的负荷时间序列；