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电力负荷预测是城市电网规划中的基础性工作,它为电网规划提供了必不可少的基础数据,其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣,精确的负荷预测对于电力系统安全可靠经济地运行具有很重要的意义。 负荷预测会受到很多不确定因素的影响,因此到目前为止,没有哪一种预测模型能保证在任何不同时间和地区都能获得满意的预测结果,所以在进行负荷预测时,必须分析该地区的负荷变化,结合实际情况,选择合适的预测模型。 中长期电力负荷预测是指五到十年左右并以年为单位的预测。用于中长期负荷预测的方法有多种,其中灰色系统预测方法是一种比较有效的方法。灰色系统负荷预测模型通常采用灰色GM(1,1)模型,该模型在实际的负荷预测当中具有一定的局限性,不适用于具有S形曲线增长的预测对象。为此,本文将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中,并对实际电网的年用电量进行预测。 本文主要研究的是灰色Verhulst模型在电力系统中长期负荷预测中的应用:首先通过实例证明了在对具有S形曲线增长的对象进行预测时,灰色Verhulst模型比GM(1,1)模型具有更高的精度,并且基于灰色Verhulst模型得到的用电量预测结果为高精度预测;其次将灰色Verhulst模型作为单一预测模型应用于组合预测中,采用递归等权法对参与组合的各单一预测模型求权重,实现了对各单一模型权重的调整。并得出结论,灰色Verhulst模型参与到组合预测模型中是可行的,并且用含有灰色Verhulst模型这一单项模型的组合预测模型预测中长期电力负荷时,可以得出比较理想的结果。