“负荷趋势＋混沌”预测法的改进.pdfVIP

第25卷第 6期 电力 系 统 及 其 自动化 学 报 Vo1．25 No．6 2013年 l2月 ProceedingsoftheCSU-EPSA Dec． 2013 “负荷趋势+混沌预测法的改进 穆青青 ，伍永刚 ，杨纪明。 (1．汉江集团信息中心，丹江 口442700；2．华中科技大学水电与数字化工程学院，武汉 430074； 3．丹江 口水力发电厂，丹江 口442700) 摘要 ： “负荷趋势+混沌”预测法，将负荷拆分成 “负荷趋势”和 “混沌”部分。但其在分离负荷趋势部分 时提取过量，混沌预测模型存在累积误差。针对这些问题文中根据周期与混沌的频谱特性 ，通过快速傅里叶 变换确定周期分离的量；根据邻近点是否是预测值，对加权一阶局域法多步预测的邻近点权重增加因子进行 修正；同时对剩余负荷为随机噪声的情况进行了处理。通过对海南地区负荷进行预测，验证了改进后的方法 在预测精度方面有明显提高。 关键词：短期负荷预测 ；负荷趋势；混沌；加权一阶局域法；邻近点权重 中图分类号：TM715 文献标志码：A 文章编号：1003—8930(2013)06—0160—07 ImprovedMethodforShort-term LoadForecastingBasedon SynthesizingLoadTrendandChaos MUQing—qing，WUYong-gang：，YANGJi-ming (1．HanjiangGroupInformationCenter，Danjiangkou442700，China； 2．CollegeofHydroelectricityandDigitalizationEng．HUST，Wuhan430074，China； 3．DanjiangkouHydropowerPlant，Danjiangkou442700，China) Abstract：Thepowerloadseriescanbedividedintotwocomponentsbytheforecastingmethodofsynthesizingload trendandchaos，whichnamelyloadtrendandchaoticcomponent．However，thepartofperiodic~equencyistotally extracted，meanwhile，thechaoticpredictionmodelcancausetheaccumulatederror．Inthispaper，thequantityof seperatingperiodicpartisconsideredanddeterminedbyfastFouriertransform accordingtotheperiodicandchaotic spectrumcharacteristics．Theweightofadjacentpointswhichareforecastedbytheadding—weightone—ranklocal—I℃一 gionmethodaremodifiedbyaddingafactoraccordingtotheadjacentpointswhetheristhepredictivevalue．Mean- while，itmakesananalysisontherestoftheloadwhichistherandom noise．Moreover，throughtheHainanareaload forecasting，theresultsdemonstratethattheproposedmethodissuperiortothepreviousmethodsinforecastingaccur