配電網規(guī)劃中電力需求預測方法的研究.pdf

1、電力需求預測是配電網規(guī)劃的前提和基礎，其精度的高低直接關系到規(guī)劃方案的質量和配電網的安全可靠經濟運行。同時，它也是實現電力系統現代化運行和管理的重要內容之一。配電網規(guī)劃既要預測未來負荷的總量，又要預測未來負荷位置的分布，即總量負荷預測和空間負荷預測，它們對合理地進行配電網規(guī)劃有著重要的指導意義。
　　本文在分析了各種配電網總量負荷預測方法的基礎上，考慮到多元線性回歸模型在樣本個數較少及自變量系統存在多重相關性的情況下難以有效地對年

2、用電量進行預測，以及各歷史樣本在建立適用于預測對象的模型時處于不同的地位應分配不同的權值，提出一種基于加權偏最小二乘回歸(WPLSR)的年用電量預測方法。利用相似離度計算歷史樣本與預測對象的相似度，判定樣本是否含有異常值，并自適應地為歷史樣本分配權值，進而采用偏最小二乘回歸提取主成分和回歸分析。通過引入樣本相似離度的計算，實現了樣本異常值的檢測及加權預測，避免了傳統偏最小二乘回歸將壞樣本和好樣本一視同仁的情況。通過一個實例驗證了該方法的

3、可靠性和有效性。
　　本文在分析了各種配電網空間負荷預測方法的基礎上，針對采用經驗法或簡單類比法求取負荷密度指標時難以達到精度要求等不足，提出一種基于灰色關聯度及最小二乘支持向量機(GRA-LSSVM)負荷密度法的空間負荷預測方法。首先建立較為精細的負荷密度指標體系，利用灰色關聯度分析選擇體系中與預測樣本特征更為相似的樣本集進行訓練，進而采用混沌粒子群算法自適應優(yōu)化LSSVM的模型參數進行預測。通過引入灰色關聯度分析和混沌粒子群算