| 标题 | 负荷预测中的组合预测方法与改进分析 |
| 范文 | 刘结 摘 要：组合预测方法是一种优越的组合方法，在电网负荷预测中，通常和多种预测方法结合在一起，如灰色模型、指数平滑模型等，取得很好的预测效果。随着经济快速发展，电网运行体系也不断完善，相应的负荷预测方法必须不断的改进，才能适应现阶段供电需求。本文就负荷预测中的组合预测方法与改进进行分析探讨。 关键词：负荷预测；组合预测；组合预测改进； 中图分类号：TM714 文献标识码：A 组合预测是在全面考虑电力实际运行情况下，用系统定量计算公式，将外来用电量进行合理预测的方式。在电力输送中，组合预测不可缺少，它直接关系着电力系统实现经济调度及运行自动。现阶段，随着电力系统的快速发展，供电量也大幅度上升，如何做好电量负荷预测，不仅有利于电力稳定输送，还可避免电力浪费。据此，本文就负荷预测中的组合预测方法与改进进行如下分析。 1 组合预测的概述 负荷预测中的组合预测是根据供电实际，对外来用电量进行预测的一种精细方式。在实际运作中，负荷预测有很多种类，如指数平滑模型及灰色模型等。就本质来看，任何一种预测模型都是对实际系统进行简化，所包含的变量及参数均有限。就预测效果来看，每种预测方式都各有所长，均有自身的优点，组合预测法应用更广泛，更适合于负荷预测。组合预测方法主要是通过计算个体值的平均数，来实现负荷预测，在进行负荷预测时，可以将各种预测模型的优点集中在一起，使预测结果更加精准。 2 组合预测法 在组合预测法中，涉及到很多参数，这些参数一部分是单一预测法中自带的，一部分是单一预测方法组合后产生的。将这些参数进行深入理解，不仅能够准确的预算电网输电中的电量负荷，更能就电网运行操作中的变动做出灵活的调整。组合预测中，通常假设有N个单一预测方法，对应着N个预测值，用这一种预测方法进行负荷预测时，会得出一个误差值，表示为第i种模型误差。在计算误差时，通常会用到平均数和数据数量，来计算加权平均数，当应用第i种模型时，计算得出的称作第i种权重。另外，还会涉及到组合预测模型的误差值，该误差值是由多个单一预测模型通过矩阵计算得出，具有叫高的准确性。还有，在组合预测预测误差平方和计算时，还涉及到一些公式，这些公式通常涉及到一些约束条件，如在求取误差平方和时，通用到公式：K=E-1R/RTE-1R，在计算中，通常会出现权重呈负数的情形，这种情况不符合常规思维，通常需要转换，转换后的模型为： J=KTEK RTK=1 ki>0 3 递归等权组合预测模型 在组合预测法预测时，通常会出现预测误差值出现负值的情况。这时，就要用到递归等权组合模型，将负值进行处理。该种方法在使用时较为简单，并且易于掌握，在电力负荷预测中作为组合预测的补充方法被广泛应用。用该中方法计算出的误差值均小于参与组合的任意一个预测模型的误差平方和。通常有公式，通过该公式可以计算出组合预测误差平方和。递归等权组合预测模型在数据预测时，和组合预测方法一样，也是具有N中预测方法，这N中预测方法预测得到的平均值均被标记为f（n）=fn，简单的表示方法为： fe（1）=1/Nf1（1）+1/Nf2（1）+1/Nf3（1）+.....1/Nfn（1） ft（1）=1/Nf1t（1）+1/Nf2t（1）+1/Nf3t（1）+....1/Nfnt（1） 其中fit（1）（i=1，2，....N），表示该种模型值在t时刻应用地i种预测方法计算得到的，而fct（1）表示简单平均法在t时刻的模型值。 如果在计算时，假设第N中预测方法的预测误差值最大，则通过第i种方法得出的预测值，就能计算出N种方法的预测值，再将这N种方法组合在一起，便会得到递归等权组合预测值。这里注意，当fc（k）模型计算得出的误差平方和已经达到接受水平，就可以停止迭代。 4组合预测法顺序 在应用组合预测法预测电力负荷时，为了使预测结果更加精准，常将组合预测和递归等权组合预测结合在一起，结合之后，通常会衍生出三种单一预测模型，分别为灰色模型、自适应滤波模型及二次指数平滑模型。它们分别有各自的预测值及预测公式，也有一定的预测流程。如下：电力负荷预测开始后，先将每年的用电数据输入，然后选择每一种预测模型，计算出每一模型下的加权系数。同样，将这些数据应用递归等权组合预测模型计算出加权系数，最后建立组合模型进行数据预测及输出预测结果。 5 组合预测法的应用实例 对某单位某年用电量利用三种预测模型进行预测，结果表明，三种模型下的模型值都相差不大，并且和实际值之间的差异也不明显。误差分析表明，灰色模型得出的误差平方和为111719，二次指数平滑模型的为119115，自适应滤波模型的为191768，由此可知，三者之中误差平方和最小的为灰色模型。将这三种模型的误差平方和综合起来，便得到组合预测模型的平方和，为97958，和三者中的任何一种相比是最小的。由此可见，组合预测模型提高了电能负荷预测值，在电能负荷预测中应广泛应用。 6 组合预测方法的改进 由于组合预测法得出的权系数不稳定，导致预测结果准确性降低，原因有如下几点： （1）不同的个体或不同的单位对数据的认识不同，使得同一种预测方法在不同的结果不同环境下得出的存在差异。 （2）经济条件在不断的变化，相应的预测技术及预测结果也会随着变动。 （3）经济结构的非线性关系也会影响预测结果。 目前，解决这种情况的方法通常是采用适应性算法，这种方法的基本原理就是移动样本，提取几个最近样本的历史值计算权系数。在实际应用中，应用递推算法，以适应权系数的变化。这种方法最明显的特点是，对不同预测模型的协方差不给予统计，在计算中只采用移动样本，但用到的必须是样本的历史值。 结语 随着用电量的不断增加，电力负荷预测也显得越来越重要，组合预测法由于其自身的优越性，在电力负荷预测中发挥着重要作用。但随着经济的快速发展，该种预测方法也要不断的改进，才能避免电力浪费。 参考文献 [1]唐小我.组合法预测研究[J].控制与决策，2001，8（01）：35-38. [2]吉培荣.对灰色预测模型的分析与评价[J].水电能源科学，2000，17（02）：67-74. |
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