基于測(cè)量序列的在線滾動(dòng)短期電力負(fù)荷預(yù)報(bào)方法研究.pdf

1、電力負(fù)荷預(yù)報(bào)是電力系統(tǒng)的重要工作之一，電力負(fù)荷預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，電力負(fù)荷預(yù)報(bào)工作的合理有序進(jìn)行是保證一個(gè)地區(qū)發(fā)展的根基；近年來(lái)，電力負(fù)荷預(yù)報(bào)逐漸引起人們的重視，無(wú)論是從能源的角度還是城市建設(shè)的層面上，電力負(fù)荷預(yù)報(bào)的精確與否都對(duì)整個(gè)社會(huì)有著非常大的影響，因此如何提高電力負(fù)荷預(yù)報(bào)的精度是十分重要的課題。
　　電力系統(tǒng)的研究對(duì)象的是十分復(fù)雜的，不同地區(qū)之間存在差異，相同地區(qū)不同產(chǎn)業(yè)之間差距也很大，如何兼融這

2、些影響因素盡最大可能提高電力負(fù)荷的預(yù)報(bào)精度是要研究的主要問(wèn)題，此問(wèn)題的有效解決是對(duì)供電系統(tǒng)合理分配電力起著至關(guān)重要的作用；各個(gè)電廠的任務(wù)分配，如何能使電網(wǎng)系統(tǒng)利益最大化，是電力負(fù)荷預(yù)報(bào)研究的目的所在。
　　本文的研究重點(diǎn)是短期電力負(fù)荷時(shí)間序列的預(yù)報(bào)，針對(duì)短期電力負(fù)荷時(shí)間序列進(jìn)行研究，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，建立短期電力負(fù)荷預(yù)報(bào)模型，包括基于最小二乘的在線滾動(dòng)自適應(yīng)AR模型、基于灰色理論的GM(1,1)模型和基于Kalman濾波的在線

3、滾動(dòng)Volterra核估計(jì)模型。
　　通過(guò)分析短期電力負(fù)荷時(shí)間序列的特性，在最小二乘預(yù)報(bào)方法基礎(chǔ)上，提出了加權(quán)最小二乘預(yù)報(bào)算法，對(duì)方差的最小二乘估計(jì)進(jìn)行加權(quán)，通過(guò)最小二乘的加權(quán)估計(jì)重新建立模型；在加權(quán)最小二乘理論的基礎(chǔ)上，提出在線滾動(dòng)預(yù)報(bào)模型，對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行在線滾動(dòng)修正。仿真結(jié)果證明在線滾動(dòng)最小二乘在保證系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的同時(shí)，提高了系統(tǒng)預(yù)報(bào)的精度。
　　灰色理論常被用在中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)中，本文將灰色理論應(yīng)用到短期的日負(fù)荷預(yù)報(bào)中，對(duì)數(shù)

4、據(jù)進(jìn)行累加生成，建立GM(1,1)模型，對(duì)短期電力負(fù)荷時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)報(bào)；同時(shí)提出基于GM(1,1)模型的改進(jìn)模型，通過(guò)對(duì)初始數(shù)據(jù)處理，重新生成系統(tǒng)模型。提高了系統(tǒng)預(yù)報(bào)精度，適于對(duì)小數(shù)據(jù)量情況進(jìn)行預(yù)報(bào)。
　　在卡爾曼濾波理論的基礎(chǔ)上，建立了基于卡爾曼濾波算法的AR模型，及基于卡爾曼濾波理論的Volterra核估計(jì)模型，對(duì)短期電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)報(bào)，在此基礎(chǔ)上，提出基于卡爾曼濾波理論的在線滾動(dòng) Volterra核估計(jì)預(yù)報(bào)模型?；贙alma