模糊組合預(yù)測(cè)在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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1、模糊組合預(yù)測(cè)在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

2、第1...　模糊組合預(yù)測(cè)在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用游仕洪1,程浩忠1,謝　宏1,郭文鑄2,盧金滇2(1.上海交通大學(xué)電氣工程系,上海200030;2.安徽省電力公司,合肥230061)摘　要:本文介紹了模糊組合預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法和冗余方法在組合預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，以實(shí)際預(yù)測(cè)為例，給出預(yù)測(cè)分析過程和結(jié)果。分析表明該方法能綜合各種方法的優(yōu)點(diǎn)，給出一個(gè)預(yù)測(cè)區(qū)間，更符合負(fù)荷預(yù)測(cè)的客觀實(shí)際。關(guān)鍵詞:中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè);模糊組合預(yù)測(cè);線性規(guī)劃;冗余檢驗(yàn)ApplicationofbinationForecastingbyFuzzyMe

3、thodinMidandLongTermLoadForecastingYOUShihong1,CHENGHaozhong1,XIEHong1,GUOentofElectricalEngineering,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200030,China;2.AnhuiElectricPoinateredundantmodelsinloadforecasting.Bycasestudy,theresultsrevealthatthismethodcouldbinetheadvantagesofeachforecastmod

4、elinvolvedandismoreaccordanttothefactbygivingaforecastingareaofload.Keyidandlongtermloadforecasting;fuzzybinationforecasting;linearprogram;redundanttest1引言中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)間跨度大，影響負(fù)荷變化的因素很多，這些影響很難定量描述。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法，如線性回歸法、時(shí)間序列法等直接建立數(shù)學(xué)表達(dá)式，對(duì)相關(guān)因素和負(fù)荷之間的關(guān)系加以描述，所列舉的相關(guān)因素總是有限的。新興的預(yù)測(cè)方法，如灰色預(yù)測(cè)方法，對(duì)電量數(shù)據(jù)序列進(jìn)行建模和分析

5、，有效地利用了電量數(shù)據(jù)序列所反應(yīng)的一些未知信息，但這些信息不夠全面、完整。組合預(yù)測(cè)綜合利用了各種預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果，用適當(dāng)?shù)臋?quán)系數(shù)加權(quán)平均進(jìn)行預(yù)測(cè)，關(guān)鍵在于求出各種預(yù)測(cè)方法的權(quán)系數(shù)。由于各預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn)不同以及電力負(fù)荷的復(fù)雜性，各方法的預(yù)測(cè)結(jié)果往往“時(shí)好時(shí)壞”，需要通過組合預(yù)測(cè)來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。但在一定的組合框架下，某些預(yù)測(cè)方法無(wú)助于提高組合預(yù)測(cè)的精度，其包含的信息稱為冗余信息，該預(yù)測(cè)方法稱為冗余方法。組合預(yù)測(cè)應(yīng)對(duì)單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行冗余檢驗(yàn)，剔除冗余方法。本文將模糊數(shù)學(xué)和冗余檢驗(yàn)應(yīng)用于組合預(yù)測(cè)中，對(duì)組合預(yù)測(cè)各模型進(jìn)行冗余檢驗(yàn)并將權(quán)系數(shù)看作一個(gè)模糊數(shù)，利用模糊數(shù)的性質(zhì)來(lái)確定

6、組合預(yù)測(cè)的權(quán)系數(shù)。2　模糊組合預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型記yit(i=1,2,…,k;t=1,2,…,n)表示第i種預(yù)測(cè)方法在t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值，則k種預(yù)測(cè)方法的組合預(yù)測(cè)值為其中，Ai為第i種預(yù)測(cè)方法的權(quán)系數(shù)。　將Ai看作一個(gè)三角模糊數(shù)，其隸屬函數(shù)為其中，ai≥0為三角模糊數(shù)Ai的中心參數(shù)，ci≥0為模糊數(shù)的幅度，即模糊數(shù)的基的1/2。　3　模糊組合預(yù)測(cè)模型參數(shù)的確定為使建立的模糊組合預(yù)測(cè)模型的精度更高，須使其模糊區(qū)間達(dá)到最小，即目標(biāo)函數(shù)為　