長期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的模糊數(shù)學(xué)方法研究.pdf

1、該文研究了模糊數(shù)學(xué)與現(xiàn)代優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的原理與方法,與傳統(tǒng)回歸理論相結(jié)合,建立了長期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的模糊線性回歸模型.模型以人口、GDP、主要國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)總產(chǎn)值等社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為自變量,以電量為因變量,較全面地考慮了各社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)電量需求的影響.用逐步回歸法剔除模型中的弱相關(guān)自變量,用嶺回歸法修正奇異歷史數(shù)據(jù),進(jìn)而運(yùn)用最小二乘法求解回歸系數(shù).通過深入研究歷史數(shù)據(jù)時(shí)間序列的特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)各不同時(shí)間點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型的影響程度呈現(xiàn)很大

2、的差異性.據(jù)此,模糊自變量采用相對(duì)于模糊中心依時(shí)間序列漸增的線性隸屬度函數(shù).為了突出與電量強(qiáng)相關(guān)的自變量在預(yù)測(cè)值中的主導(dǎo)地位,引入回歸權(quán)重系數(shù),對(duì)常規(guī)模糊線性回歸模型進(jìn)行修正,進(jìn)而提出了一種改進(jìn)型模糊線性回歸模型.在上述工作基礎(chǔ)上,編寫了完整的負(fù)荷預(yù)測(cè)程序,并將其應(yīng)用于工程實(shí)際中.實(shí)際應(yīng)用表明,改進(jìn)型模糊線性回歸預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于模糊線性回歸模型;它有效地減少了預(yù)測(cè)人員經(jīng)驗(yàn)不足所帶來的人為誤差,提高了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性.進(jìn)一

3、步研究表明,通用線性回歸預(yù)測(cè)、逐步回歸預(yù)測(cè)與嶺回歸預(yù)測(cè)之結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的相關(guān)性存在較大的差異.據(jù)此作者進(jìn)一步提出了一種綜合最優(yōu)模糊預(yù)測(cè)模型.綜合最優(yōu)模糊預(yù)測(cè)模型是在多種模糊預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上的優(yōu)化組合,充分考慮了被預(yù)測(cè)對(duì)象的多個(gè)發(fā)展方向及其約束,其擬合精度高于以上單一模糊預(yù)測(cè)模型.該文采用模糊數(shù)學(xué)的方法,較好地解決了社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)影響的不確定性,論文中所提出的改進(jìn)型模糊線性回歸模型以及綜合最優(yōu)模糊預(yù)測(cè)模型對(duì)于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問題具