配電網(wǎng)規(guī)劃中電力需求預(yù)測方法的研究.pdf

1、電力需求預(yù)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(jì)運(yùn)行。同時(shí)，它也是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)現(xiàn)代化運(yùn)行和管理的重要內(nèi)容之一。配電網(wǎng)規(guī)劃既要預(yù)測未來負(fù)荷的總量，又要預(yù)測未來負(fù)荷位置的分布，即總量負(fù)荷預(yù)測和空間負(fù)荷預(yù)測，它們對(duì)合理地進(jìn)行配電網(wǎng)規(guī)劃有著重要的指導(dǎo)意義。
　　本文在分析了各種配電網(wǎng)總量負(fù)荷預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，考慮到多元線性回歸模型在樣本個(gè)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(duì)年

2、用電量進(jìn)行預(yù)測，以及各歷史樣本在建立適用于預(yù)測對(duì)象的模型時(shí)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(yù)測方法。利用相似離度計(jì)算歷史樣本與預(yù)測對(duì)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(jìn)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(jì)算，實(shí)現(xiàn)了樣本異常值的檢測及加權(quán)預(yù)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(gè)實(shí)例驗(yàn)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(fù)荷預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，針對(duì)采用經(jīng)驗(yàn)法或簡單類比法求取負(fù)荷密度指標(biāo)時(shí)難以達(dá)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(jī)(GRA-LSSVM)負(fù)荷密度法的空間負(fù)荷預(yù)測方法。首先建立較為精細(xì)的負(fù)荷密度指標(biāo)體系，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析選擇體系中與預(yù)測樣本特征更為相似的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)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(jìn)行預(yù)測。通過引入灰色關(guān)聯(lián)度分析和混沌粒子群算