基于組合模型的電力負荷中長期預測研究

1、廈門大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學位論文是本人在導師指導下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個人或集體已經發(fā)表的研究成果，均在文中以適當方式明確標明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學研究生學術活動規(guī)范(試行)》。另外，該學位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經費或實驗室的資助，在()實驗室完成。(請在以上括號內填寫課題或課題組負責人或實驗室名稱，未有此項聲明內容的，可以不作特別聲明。)聲明人‘簽名’：罵9’動，

2、≯年7月／7日萬方數據摘要摘要電力負荷預測作為電力系統(tǒng)健康發(fā)展的重要保證，為供發(fā)電制定計劃提供參考，為電網的增容、布局建設和投資等提供依據，是電力企業(yè)現代化的標志，一直以來都是保證電力系統(tǒng)可靠供電和經濟運行的重要課題。隨著中國經濟的快速發(fā)展以及電力發(fā)展進入市場化進程，未來電力的發(fā)展對負荷預測的準確性、實時性和可靠性提出了更高的要求，提高精確度成為電力負荷預測在新時期將面臨的挑戰(zhàn)和壓力。電力負荷預測系統(tǒng)是一個非線性動態(tài)系統(tǒng)，而傳統(tǒng)的數學模

3、型，或者是線性的，或者是非線性的，一般都以靜態(tài)系統(tǒng)居多。在動態(tài)模型的種類中，如神經網絡模型，具有自學習、自適應能力，卻往往預測時間長、精度不高。隨著新時期電力系統(tǒng)結構的日益復雜化，電力負荷變化的非線性、時變性和不確定性的特點更加明顯，單個預測模型具有各自的缺陷和局限性，無法完整地解釋負荷的自身特點和變化趨勢的特點。采用組合預測的思路，使原來一些單個預測效果不錯的模型可以綜合各自的優(yōu)點，得到一種更優(yōu)勝的預測模型，從而提高預測精度。本文提出