基于灰色理论的电力负荷预测

电力负荷预测是电力企业规划部门的重要工作之一,电力负荷预测工作的水平已经成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一,准确的负荷预测是现代电力系统规划以及经济、安全运行的关键要求。 由于负荷预测会受到很多不确定因素的影响,到目前为止,还没有哪一种方法能保证在任何情况下都能获得满意的预测结果,所以具体预测时,要结合实际情况选用合适的模型。 本文首先简要介绍了电力系统负荷预测的意义、国内外研究现状,并对负荷预测的方法进行了综述,接着阐述了负荷预测方法中的灰色预测。通过对灰色理论预测方法建模机理的研究,找出了灰色建模的局限性并采用了几种常用的改进方法。通过对负荷原始数据序列的预处理,增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力,大大提高了灰色预测方法的适用范围和预测精度;对初始条件的选取,可以使拟合曲线更加符合事物未来发展的规律;进行局部残差修正,可以提高模型的精度;利用等维新息递补模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息,既克服了简单灰色预测法中数学模型固定不变的弊病,又利用了灰色预测法短期预测精度高的优点,能够满足中长期负荷预测的要求。经过改进之后的模型,扩展了普通GM(l,1)模型的适应范围,提高了预测精度。通过实例分析,将改进模型与普通GM(l,1)模型进行比较,验证了改进后的灰色模型可以用于电力系统短期、中长期负荷预测,并具有误差小、精度高的优点。