优化组合预测的设计与分析.pdfVIP

维普资讯 2006年第6期 东北电力技术 5 优化组合预测的设计与分析 TheDesignandAnalysisforOptimizedCombinationPrediction 王翠茹，杜 鹃 (华北电力大学，河北 保定 o71oo3) 摘要：阐述了组合预测方法的基本原理，并从理论上论证了组合预测方法相对于单一预测模型的优越性。针对以往的组合 预测模型最优权重不能保证非负性的问题 ，提出厂一种新的基于前向神经网络模型的最优权重确定方法，并引入了神经网 络优选组合预测模型。通过分析和比较，此模型具有很强的自适应性和较高的预测精度。 关键词：负简预测；优选组合预测模型；前向神经网络 Abstract：Thispaperelaborateson山eprinciplesofcombinationprediction，anditdemonstrates山esuperiorityofcombinationpredicti0nto singlepredictionmode1．A new optimizationweightmethodbasedonfeedforwardneuralnetworkisproposedhere againstthefactthatformer combinationpredictionmodelCnatnotguaranteehtenegativeweihgt，andatthesametimeitintroducestheoptimizationcombinationmodelofr neuralnewtork．Byanalysisnadcomparison，htismodelhasastrongself-adaptabilitynadhighpredictionaccuracy． Keywords：Loadofrecasting；Optimizationcombinationmodel；Neutralnewtork：Negativeweihgt [中图分类号]TM715 [文献标识码]A [文章编号]10o4—7913(2O06)06—0005—03 为保证电力系统经济安全运行，实现电网的科 为m种预测模型在组合方法中所 占的权重。则 学管理及调度，必须做好系统负荷的预测工作。传 组合方法对实际观测值的拟合值为 统的短期负荷预测方法有时问序列法、遗传规划 法、回归分析法、神经网络方法等，但 目前还没有 多=蓦 ()(=l，2，…，n) (1) 组合预测法模型可表示为 任何一种方法能保证在任何情况下都能获得满意的 预测结果。近年来，为了适应 电力负荷指标多、变 minJ=min1．I耋[y()一量 ()】 (2) — l J一 ‘ 化各异的特点，将不同的预测方法进行适 当的组 式中∑ =1，且 wj．≥0，m=1，2，3，…， ， 合，综合利用各种方法所提供的信息，可提高预测 精度。常见的方法有等权平均组合预测法、方差一 即要求各算法的权重均为正值。 协方差组合预测法、回归组合预测法、递归方差倒 拟合误差 f(t)为 数法等，这些方法都是在权重非负的约束下求解， f，(t)=Y一 ，(t)(t=1，2，…，n，_『=1， 不一定是最优组合预测法，而且属于线性加权处 2，…，m) (3) 理，在一定程度上存在缺陷。 对上述非线性极值问题，传统方法是