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随着经济的发展以及电力需求的不断增长,电力负荷预测作为电力系统中的一项重要内容起着至关重要的作用,准确的电力负荷预测不但能够满足人们日常电能需要,保证经济的发展,还能降低发电产生的成本。电力负荷预测主要分为超短期电力负荷预测、短期电力负荷预测和中长期电力负荷预测。对于电网规划而言,主要是中长期电力负荷预测为其提供依据。精准的中长期电力负荷预测可以为电力系统规划建设提供有力支撑,对我国的国民经济发展和电力系统规划起着决定性的作用,但目前中长期电力负荷的预测精度还有待提高。由于中长期电力负荷预测可用历史数据偏少,而且以“小样本”系统为研究对象的灰色理论用于中长期电力负荷预测具有稳定性和较高的预测精度,本文以用差分进化算法优化的多变量灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用研究作为主要研究内容。首先,针对历史数据规律性不强的问题采用变权缓冲算子对数据进行预处理,同时,采用变权缓冲算子还可以将对系统的定性分析融入预测模型中。其次,考虑到电力负荷有多种影响因素,本文采用多变量灰色模型。针对多变量灰色模型求背景值时通过一阶累加序列相邻两个数的平均值求得可能造成较大的误差,本文引入一参数确定这两个值所在求背景值时所占的比重。产生的参数用差分进化算法以相对误差平均值最小为目标求得。然后,针对新一年的用电量与最近年份负荷联系更密切,本文采用等维思想进行电力负荷预测。最后用江苏省的相关历史数据,在MATLAB中用优化后的多变量灰色模型进行仿真实验,并与GM(1,1)模型和MGM(1,m)模型的预测结果对比,实验结果表明本文采用的方法明显优于另外两种方法。在以上研究内容的基础上将本算法进行实际应用,设计中长期电力负荷预测系统。先对系统进行需求分析,然后根据需求分析设计逻辑结构、数据库、功能模块,在myeclipse10中编程开发系统,最后展示了系统主要经功能界面,经过测试验证了该系统完成了需求分析中的全部功能并具有良好的界面友好性。