一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法技术

本发明专利技术是一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，属于中长期负荷预测预测技术领域。包括：步骤一：利用专家法对原始数据组奇异值的人工修正；步骤二：数据的平滑预处理；步骤三：原始GM(1,1)模型的确定；步骤四：残差GM(1,1)模型的确定，提高模型预测精度；步骤五：等维GM(1,1)模型的确定，提高模型预测精度及其适用性；步骤六：利用等维残差GM(1,1)模型进行预测得到精确预测数据。本发明专利技术建模过程实用简单，能快速有效对中长期负荷进行预测，对优化电力调度，合理进行配网规划规划具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，属于中长期负荷预测

技术介绍
随着我国“全球互联网”战略和“可再生能源”发展战略的逐步推进，电力系统规划的精细化要求也日益提升。中长期负荷预测不仅能为电力系统经济安全运行提供有效的保障，而且能为科学合理的进行电力系统规划提供可靠的数据支撑。因此，具有更高精度和适用性的中长期负荷预测方法研究已成为近年来人们的研究热点。中长期负荷预测具有预测样本少，时间跨度大，影响因素多等特点，如何在众多的预测方法中选择合适的预测模型，在提高其预测精度的基础上，增强其普遍适用性，是中长期负荷预测的难点。目前，中长期负荷预测方法可以分为传统预测方法和新兴预测方法两类。传统的预测方法一般是从历史数据中挖掘电量和电力负荷随相关因素的变化规律，然后构建一种确定性的数学模型来描述上述变化。由于影响电力系统负荷的因素众多，其变化规律复杂且具有不确定性，仅以一种确定的模型显然难以准确描述负荷的变化规律。伴随着新兴学科的不断兴起和人工智能技术的不断完善，近年来涌现了一批新兴的负荷预测方法，这类方法从负荷的历史数据特性出发，挖掘其内在数学特征，并基于数据本身对所建模型进行实时修正，从而有效避免了采用单一确定模型描述负荷变化趋势的弊端，具有明显优势，有模糊预测法、神经网络法、灰色预测法等等。其中传统的灰色预测方法所需历史数据较少，不需要考虑分布规律和变化趋势，模型简单易于实现，被认为是最适用于中长期负荷预测的有效方法之一。传统灰色预测模型虽然在中长期负荷预测方面较其他方法具有显著优势，但与此同时，由于传统灰色模型本身缺陷常会导致其预测精度会随着数据灰度的增大而出现较为明显的下降，并且适用性不强。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，通过对模型原始数据进行预处理，减小了数据的波动性，降低原始数据奇异点对预测精度的负面影响；同时在传统GM(1,1)模型的基础上，构建等维新息模型，引入新陈代谢特征，保证数据模型的“年轻化”，提升模型的普适性和对远端预测点的预测精度；最后对预测结果进行局部残差修正，进一步减小了模型的预测误差。本专利技术采取的技术方案为：一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，包括以下步骤：步骤1：利用专家法对原始数据组奇异值的人工修正。降低了原始数据奇异点对预测精度的负面影响。步骤2：数据的平滑预处理：采用三点平滑法重新分配待处理数据和前后数据的权值，加强待处理数据的权重，减小数值的波动性，增强待处理数据与前后数据的联系。平滑处理具体步骤如下：步骤2.1：设一组原始非负数列X(0)(k)＝{x(0)(1),x(0)(2),L,x(0)(n)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：利用专家法对原始数据组奇异值进行人工修正；步骤2：数据的平滑预处理：采用三点平滑法重新分配待处理数据和前后数据的权值，加强待处理数据的权重，减小数值的波动性，增强待处理数据与前后数据的联系；步骤3：原始GM(1,1)模型的确定；步骤4：残差GM(1,1)模型的确定：步骤5：等维GM(1,1)模型的确定；步骤6：利用等维残差GM(1,1)模型进行预测得到最终预测数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于改进灰色理论的中长期负荷预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：利用专家法对原始数据组奇异值进行人工修正；步骤2：数据的平滑预处理：采用三点平滑法重新分配待处理数据和前后数据的权值，加强待处理数据的权重，减小数值的波动性，增强待处理数据与前后数据的联系；步骤3：原始GM(1,1)模型的确定；步骤4：残差GM(...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨楠，李宏圣，黎索亚，王璇，崔家展，周峥，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42