超短期负荷预测系统研究

电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营和用电服务部门的一项重要的日常工作，其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量，它的特点可以归纳为：要预测的数据个数多、影响预测的物理因素复杂且具有随机性和预测精度要求高等。短期负荷预测软件是电力部门自动化的要求。 短期负荷预测方法众多，单一的预测模型由于自身的优缺点以及用到的信息有限，预测精度难以在原有基础上取得突破。组合预测模型被认为是短期负荷模型发展过程中的一个重要里程碑。本文在对某地区的负荷特性透彻分析的基础上，建立了基于灰色和模糊逻辑系统的组合预测模型。灰色预测模型所需历史数据少、计算快、对平稳地区的负荷预测有较高精度等优点，曾被广泛应用。但灰色模型的自变量仅仅是历史负荷数据，而对于影响负荷其它的因素没有考虑，预测精度有待提高。众所周知，负荷受到各种非确定因素影响剧烈，如同期类型、天气等，在建模时必须考虑到这些因素。而这些因素影响负荷变化的数学关系现在还没有被人们准确地掌握，是不确定的。考虑到模糊理论能够处理不确定性问题，并能引入主观经验语言变量，这使得它成为进行负荷预测工作时另一种很好的选择方案。利用灰色模型预测得到负荷的基本分量，对于受天气情况、日期类型和节假日影响的变动性负荷分量，由模糊逻辑系统构造各因素特有的隶属函数，建立模糊规则库得到，对灰色系统预测得到的负荷基本分量进行修正。同时由于考虑了专家经验，把模糊语言变量和数字变量统一起来，使一些很有价值的主观经验得到充分利用。 设计了某地区的短期负荷预测软件，以上述方法为该地区的负荷预测核心算法。该软件现已投入使用，实践进一步证明该算法具有较高精度。另外，该软件易于操作、维护方便，得到使用者的认可。