基于改进模糊回归分析法的负荷预测 冯 虓 (东北电力大学电气工程 .docVIP

基于改进模糊回归分析法的负荷预测 冯 虓 (东北电力大学 电气工程学院，吉林 吉林 132012) 摘 要：对电力系统的负荷预测问题进行了研究，并提出了一种改进后的模糊回归分析算法。该方法利用模糊预测法和回归分析法各自的优点，按不同情况下两种方法的重要程度，用区间层次分析法赋以灵活可调的权重值。最后用算例进行验证，结果表明此方法适合于中长期电力系统负荷预测。 关键词：中长期负荷预测；回归分析法；模糊；区间层次分析法 Load Forecasting Based On Improve Fuzzy Regression Analysis FENG Xiao (School of Electrical and Engineering, Northeast Dianli University, Jilin Jilin 132012, China) Abstract: On power system load forecasting conducted a study and put forward an improved algorithm for fuzzy regression analysis. This method is the use of fuzzy prediction method and regression analysis, their respective advantages, according to different situations, the importance of the two methods, using interval-based AHP assigned in a flexible adjustable weights. Finally examples to validate the results show that this method is suitable for medium and long term power system load forecasting. Key Words: long and medium term forecasting; regression analysis; fuzzy; interval-based AHP 引 言 电力系统中长期负荷预测的不可预知性很强，单凭一种简单的线性预测方法很难准确的预测未来值。模糊预测方法可以从不精确、不完全的已知信息量中抽丝剥茧，并且利用所设计的专家系统知识库，得到比较准确可靠的预测值。并且，模糊预测不需要耗费大量的精力去建立数学预测模型，它用类似于专家的预测方法去进行推理和判断，可以与多种预测方法很好的结合[1]。 电力系统中长期负荷预测中还经常用到回归分析法[2]，它的特点是预测方法简单，但是由于需要较多的历史数据的自身缺陷，造成在缺少历史数据的条件下使用困难。本文利用模糊预测法不需太多的历史数据的特点，将两种方法结合，用区间层次分析法[3]赋以灵活可调的权重值并进行算例验证，证明该方法是一种行之有效的中长期负荷预测法。 算法实现 回归分析法 在经典的线性回归问题中，回归方程式为： (1) 一般可以采用最小二乘法来求取未知参数a的估计量，即： (2) 求出使Q最小的a后，将a代回(1)式中，即可求出预测的结果。 但是在实际的电力系统负荷预测中，往往会有参数和历史数据不足的情况，这时采用单一的回归分析法就会造成最后的预测值与实际值之间的误差过大，影响负荷预测的精度。所以要引入一种可以弥补此类缺陷的方法，即模糊理论。 模糊预测法 模糊预测法的出现是电力系统负荷预测的一个新发展，也是一个新补充。模糊预测中引入了一个“隶属度”的概念，使规划决策在几个相互制约的目标中，可以选择一个恰当的比例关系以供决策者参考。 图1即为本文采用的模糊预测步骤。 图 2 各历史数据的隶属度示意图 历史数据的预处理以及模糊化 考虑到历史数据中有一定的干扰值，所以要对数据进行一定的平滑预处理。本文采用如下滤波技术： 如果 (3) 那么 (4) 式中为从历史数据中提取的负荷量的值。 将数据预处理之后，还要将预处理之后的数据进行模糊化。所谓模糊化过程，就是给每个数据赋予一个隶属度，使其属于一个特定的论域内，本文的隶属函数为式(5)。 (5) 式中的是在t时刻的历史负荷x属于某个集