多因素影响的灰色神经网络组合电力负荷预测.pdf

维普资讯 第 34卷 第7期 亮慕电力 Vo1．34 No．7 East China ElectricPower 2006年 7月 Ju1． 2006 多因素影响的灰色神经网络组合电力负荷预测 顾曦华 。邢 棉 。牛东晓 (华北电力大学，河北 保定 071003) 摘 要：一般的电力负荷预测都是只针对电力历史负荷值做预测，而实际电力负荷是受到各种因素制约的复 杂非线性系统。首先提出多因素影响的灰色神经网络组合预测模型，研究同时考虑了在各可定量分析因素影 响下的负荷增长和波动二重趋势性问题。通过电力负荷预测应用的实例，对某地区电力负荷值，GDP值和各 产业值进行分析 ，建立对应的优化组合预测模型，并与其它算法进行比较，计算结果表明，所提出的方法综合 考虑了电力负荷的多种特性，能有效地提高负荷预测精度。 关键词 ：电力负荷预测；人工神经网络；灰色；优化组合；精度 基金项 目：国家 自然科学基金资助项 目；高等学校博士点专项基金(20040079008) 作者简介：顾曦华 (1984一)，男，硕士研究生，从事电力市场和电力负荷预测研究。 中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1001-9529(2006)07-0006-04 M ultifaetor-influencedcombinde grayneuralnetworkmodels forpowerloadforecasting GU 一h．a．XINGMian．NIUDong—xiao (NoahChinaElectricPowerUniv．，Baoding071003，China) Abstract：Almostallthepowerloadforecastingalgorithmsarebasedonthehistorical powerload，butactuallythe powerloadforecastingisacomplexnonlinearsystem，whichissubjecttovariousfactors．Anewmuhifactorinflu· encedgraymodelcombinedwithartificialneuralnetworkmodelisproposedtoforecastthepowerloads．Theproblem ofloadincreaseandfluctuationinfluencedbymanyqunatitativena alysisfactors isstudied，andna applicationcaseof thepowerloadforecastingisgiven．Th roughanalysisofthepo werloads，GDP，nadoutputvalueof variousindustries ofacertainraea．thecorrespondingcombinedoptimalrgayneuralnetworkmod elisbuilt．nadiscompraedwit}lother algorithms．Th ecalculationresultsprovethathtismethod withvariousfeaturesofpowerloadsconsidered，Cna effec· tivelyimprovetheaccuracyofpowerloadforecasting． Keywords：powerloadforeca