灰色Verhulst模型在中長期負荷預測中的應用研究.pdf

1、電力負荷預測是城市電網(wǎng)規(guī)劃中的基礎性工作,它為電網(wǎng)規(guī)劃提供了必不可少的基礎數(shù)據(jù),其精度的高低直接影響著整個規(guī)劃工作的優(yōu)劣,精確的負荷預測對于電力系統(tǒng)安全可靠經(jīng)濟地運行具有很重要的意義。
　　負荷預測會受到很多不確定因素的影響,因此到目前為止,沒有哪一種預測模型能保證在任何不同時間和地區(qū)都能獲得滿意的預測結果,所以在進行負荷預測時,必須分析該地區(qū)的負荷變化,結合實際情況,選擇合適的預測模型。
　　中長期電力負荷預測是指五到十年

2、左右并以年為單位的預測。用于中長期負荷預測的方法有多種,其中灰色系統(tǒng)預測方法是一種比較有效的方法?；疑到y(tǒng)負荷預測模型通常采用灰色GM(1,1)模型,該模型在實際的負荷預測當中具有一定的局限性,不適用于具有S形曲線增長的預測對象。為此,本文將灰色Verhulst模型引入到負荷預測中,并對實際電網(wǎng)的年用電量進行預測。
　　本文主要研究的是灰色Verhulst模型在電力系統(tǒng)中長期負荷預測中的應用:首先通過實例證明了在對具有S形曲線增長

3、的對象進行預測時,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模型得到的用電量預測結果為高精度預測;其次將灰色Verhulst模型作為單一預測模型應用于組合預測中,采用遞歸等權法對參與組合的各單一預測模型求權重,實現(xiàn)了對各單一模型權重的調整。并得出結論,灰色Verhulst模型參與到組合預測模型中是可行的,并且用含有灰色Verhulst模型這一單項模型的組合預測模型預測中長期電力負荷時,可以得