配電網(wǎng)規(guī)劃中電力需求預測方法的研究.pdf

1、電力需求預測是配電網(wǎng)規(guī)劃的前提和基礎(chǔ)，其精度的高低直接關(guān)系到規(guī)劃方案的質(zhì)量和配電網(wǎng)的安全可靠經(jīng)濟運行。同時，它也是實現(xiàn)電力系統(tǒng)現(xiàn)代化運行和管理的重要內(nèi)容之一。配電網(wǎng)規(guī)劃既要預測未來負荷的總量，又要預測未來負荷位置的分布，即總量負荷預測和空間負荷預測，它們對合理地進行配電網(wǎng)規(guī)劃有著重要的指導意義。
　　本文在分析了各種配電網(wǎng)總量負荷預測方法的基礎(chǔ)上，考慮到多元線性回歸模型在樣本個數(shù)較少及自變量系統(tǒng)存在多重相關(guān)性的情況下難以有效地對年

2、用電量進行預測，以及各歷史樣本在建立適用于預測對象的模型時處于不同的地位應(yīng)分配不同的權(quán)值，提出一種基于加權(quán)偏最小二乘回歸(WPLSR)的年用電量預測方法。利用相似離度計算歷史樣本與預測對象的相似度，判定樣本是否含有異常值，并自適應(yīng)地為歷史樣本分配權(quán)值，進而采用偏最小二乘回歸提取主成分和回歸分析。通過引入樣本相似離度的計算，實現(xiàn)了樣本異常值的檢測及加權(quán)預測，避免了傳統(tǒng)偏最小二乘回歸將壞樣本和好樣本一視同仁的情況。通過一個實例驗證了該方法的

3、可靠性和有效性。
　　本文在分析了各種配電網(wǎng)空間負荷預測方法的基礎(chǔ)上，針對采用經(jīng)驗法或簡單類比法求取負荷密度指標時難以達到精度要求等不足，提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)度及最小二乘支持向量機(GRA-LSSVM)負荷密度法的空間負荷預測方法。首先建立較為精細的負荷密度指標體系，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析選擇體系中與預測樣本特征更為相似的樣本集進行訓練，進而采用混沌粒子群算法自適應(yīng)優(yōu)化LSSVM的模型參數(shù)進行預測。通過引入灰色關(guān)聯(lián)度分析和混沌粒子群算