组合预测模型在中长期电力负荷预测中的应用

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本论文主要研究的是如何使中长期电力负荷预测更加准确的方法。到目前为止,已有许多学者提出了多种负荷预测的方法,不同的预测方法产生的结果也不相同。但负荷的准确预测对电力系统的安全经济运行与当地国民经济的发展有着深远的影响。因此,选择适合本地区的预测模型至关重要。在电力系统中,中长期负荷预测主要是以年,季度为单位来进行地预测。本文以江西省高安供电公司提供的2004-2011年各季度售电量为例,采用组合预测方法对该地区进行中长期负荷预测。组合预测是以各单一预测模型为基础,选择预测精度高、能更好发挥组合预测特点的三个单一预测模型进行组合预测,赋予各单一模型预测结果合适的权重是组合预测的关键技术所在。在本论文中,根据获取的数据特点,首先选用灰色预测模型和线性回归模型作为基础模型,分别应用方差-协方差组合预测法和偏离度组合预测法进行组合预测,再对两组预测结果进行等权平均组合,建立最终的组合预测模型。该组合模型能够将多种预测方法得到的结果进行综合,充分利用各个模型的样本信息,有效地降低各单一模型在预测过程中受外界客观因素干扰的风险,最终将组合预测值与真实值进行比较。实例结果表明:该组合预测方法具有较高的预测精度,误差很小。将该组合预测方法应用到高安地区进行中长期负荷预测具有科学性和工程实用意义。
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