基于多指标模型的电力负荷预测研究

【摘要】：电力能源作为一种重要的二次能源,对国家和地区的经济社会发展有着重要重用。经济发展是电力需求增长的第一驱动力,电力在我国的经济持续发展战略中是极其重要的一环。为经济发展提供充足的电力供应这一目标使得电力负荷预测成为当前电力系统及相关学术领域中的重要研究课题。在已有电力负荷预测模型中,多指标模型作为一类模型,其着眼于电力负荷及相关指标间的关系研究,是当前电力负荷预测发展的主要方向。然而,在我国当前的电力负荷预测多指标模型中,相关建模策略和方法研究还存在不足。因此,本文以短期、中期和长期电力负荷预测多指标模型为对象,根据已有研究基础和实际情况构建多指标模型,针对模型建立和方法展开研究。并以重庆市短期、中期电力负荷预测和中国长期电力负荷预测为实例,对模型的性能进行了验证。 首先,本文综述了短期电力负荷预测特点以及针对各类指标对于短期电力负荷预测影响的研究。目前,短期电力负荷预测多指标模型的已有研究中缺乏相对综合的天气指标模型研究,而天气指标对于短期电力负荷预测有着重要影响。鉴于此,在已有研究基础上,本文提出了以多个天气指标构建的短期电力负荷预测模型,通过引入粗糙集和神经网络混合方法对天气指标集合与电力负荷之间的关系进行分析。并采用重庆市实际案例验证了预测结果的精确性得到了提高,并通过对比分析证明了模型和方法的有效性。 其次,针对中期电力负荷预测中经济指标对电力负荷的重要影响,而目前的相应多指标模型研究较少的现状。本文根据已有研究和实际情况讨论了由经济指标构成的中期电力负荷多指标模型的可行性,引入粗糙集和神经网络混合方法进行建模,并对多个天气指标与电力负荷之间的关系进行分析。并采用重庆市2001-2007年历史数据进行中期电力负荷预测实验,验证了模型的性能,并通过模型方法比较证实了负荷预测的精确性得到了提高。 最后,考虑到目前长期电力负荷预测多指标模型研究较少,以及长期电力负荷与经济发展、人口增长间存在密切关系的特点,根据已有文献对于长期电力负荷预测多指标建模研究,本文提出了基于长期电力负荷预测多指标模型。将经济指标中的国内生产总值和社会指标中的人口引入多指标模型,并在已有研究基础上,根据相关统计方法,将年度综电力负荷细分为年度电力负荷产出、年度电力负荷进口和年度电力负荷出口三个方面。根据历史数据分析证明所选指标和电力负荷选项之间存在强相关性和非线性关系。并根据指标的小样本特点,引入支持向量机回归方法构建长期电力负荷多指标预测模型。最后,以中国1995年至2008年的经济发展情况和电力负荷历史数据实现模型的参数学习,并通过“十一五”计划中经济预期和人口增长趋势采用模型进行预测实验,验证了模型的性能,并根据所得预测结果提出相关建议。