長期電力負荷預測的模糊數(shù)學方法研究.pdf

1、該文研究了模糊數(shù)學與現(xiàn)代優(yōu)化技術(shù)應用于電力負荷預測的原理與方法,與傳統(tǒng)回歸理論相結(jié)合,建立了長期電力負荷預測的模糊線性回歸模型.模型以人口、GDP、主要國民經(jīng)濟行業(yè)總產(chǎn)值等社會經(jīng)濟指標為自變量,以電量為因變量,較全面地考慮了各社會經(jīng)濟指標對電量需求的影響.用逐步回歸法剔除模型中的弱相關(guān)自變量,用嶺回歸法修正奇異歷史數(shù)據(jù),進而運用最小二乘法求解回歸系數(shù).通過深入研究歷史數(shù)據(jù)時間序列的特點,發(fā)現(xiàn)各不同時間點的歷史數(shù)據(jù)對模型的影響程度呈現(xiàn)很大

2、的差異性.據(jù)此,模糊自變量采用相對于模糊中心依時間序列漸增的線性隸屬度函數(shù).為了突出與電量強相關(guān)的自變量在預測值中的主導地位,引入回歸權(quán)重系數(shù),對常規(guī)模糊線性回歸模型進行修正,進而提出了一種改進型模糊線性回歸模型.在上述工作基礎(chǔ)上,編寫了完整的負荷預測程序,并將其應用于工程實際中.實際應用表明,改進型模糊線性回歸預測模型預測結(jié)果優(yōu)于模糊線性回歸模型;它有效地減少了預測人員經(jīng)驗不足所帶來的人為誤差,提高了電力負荷預測的準確性和實用性.進一

3、步研究表明,通用線性回歸預測、逐步回歸預測與嶺回歸預測之結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的相關(guān)性存在較大的差異.據(jù)此作者進一步提出了一種綜合最優(yōu)模糊預測模型.綜合最優(yōu)模糊預測模型是在多種模糊預測模型的基礎(chǔ)上的優(yōu)化組合,充分考慮了被預測對象的多個發(fā)展方向及其約束,其擬合精度高于以上單一模糊預測模型.該文采用模糊數(shù)學的方法,較好地解決了社會經(jīng)濟指標對電力負荷預測影響的不確定性,論文中所提出的改進型模糊線性回歸模型以及綜合最優(yōu)模糊預測模型對于電力負荷預測問題具