基于负荷特性分析的短期负荷预测相似日选择方法.pdf

维普资讯 第20卷 华 中 电 力 2oo7年第1期 基于负荷特性分析的短期负荷预测相似 日选择方法 钱卫华 ，姚建刚 ，龙立波 ，张 凯 (1．湖南大学电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082； 2．湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司，湖南 长沙 410082) 摘要 ：从选择历史负荷数据的角度来看，各类短期负荷预测方法本质上都基于相似原理。科学合理地选择相似 日是提 高预测效果的有效途径 为了挖掘 出负荷曲线形状与预测 日最大可能相似的历史 日，提 出了在负荷特性分析的基础上 确定 日特征向量、采用模糊分类和改进灰色关联分析法进行选择的方法。预测时引入时间跨度系数以消除负荷水平差 异的干扰。实际系统的应用效果验证了该方法的有效性和实用性。 关键词 ：负荷特性分析；日特征 向量；相似 日；模糊分类；改进灰色关联分析法 中图分类号：TM715 文献标识码 ：A 文章编号 ：1006-6519(2007)01-0017-05 TheSelectSimilarDaysMethodforShort-term LoadForecastingBased onLo adCharacteristicAnalysis QIANWei—hua，‘YAOJian—gang，‘LONGLi—bo2，ZHANGKai2 f1．CollegeofElectricalandInformationEngineering,HunanUniversity,Changsha410082,China, 2．HunanHDWLElectricandInformationTechnologyCo．，LTD，Changsha410082，China) Abstract：Asmostshort—tennloadforecastingmethodsareessentiallyreliedonsimilaritytheoryrespecttosample dataselecting．Similardaysselectingistheprimary andeffectiveway．Basedondynamicanalysisonloadcharacterthis paperproposedanew methodforsimilardaysselecting． Themethodconstructsadycharactervector， adoptsfuzzy categorizationandupadtesgragcorrelationanalysis． A parametercalledtimespancompensationweightWasusedto improveforecastingresult．Thepractical applicationbysoftwaredevelopedverifiedtheefficiencyofthismethod． Keywords：loadcharacteranalysis；adycharactervector；similaradys；ufzyzcategorization；updatedgraycorrelationanalysis 负荷预测是电力系统运行和规划的依据．准确的 区负荷变化的前、后趋势相关性太弱时易导致选择失 负荷预测有利于提高系统运行的经济性和可靠性 ，在 败，而且 日特征向量的确定同样存在依据不足的问题。 电力市场环境下，尤其如此IJ【。围绕如何提高短期负荷 鉴于此．本文着眼于如何找到负荷曲线形状与预 预测准确率 ，研究人员一直在不懈地努力 ：改进预测 测 日最可能相似的历史 日。提出在对负荷特性进行动 模型，优化预测策略 ．并在历史数据的选择和预处理 态分析的基础上形成 日特征向量．即合理地确定相似 方面提出了许多新思路。而从选择历史负荷数据的角 日选择的评估信息。采用模