【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统负荷预测技术，具体涉及，属于电力系统规划、经济调度领域。
技术介绍
在电力系统规划、经济调度、稳定运行和优化控制领域，负荷预测具有十分重要的意义，它决定了发电、输电和配电等方面的合理安排。负荷预测的准确与否直接关系到电力系统的安全经济运行、国民经济发展等诸多方面。传统的电力负荷预测方法有卡尔曼滤波、Box-Jenkins方法、回归方法、分解模型、气候(主要是温度，其次还有湿度、风速等)辨识方法。由于建模机制和出发点不同，存在着不同的负荷预测方法。将这些不同的预测方法进行适当组合，综合利用各种方法提供的信息，便形成所谓组合预测方法。组合预测将各种预测结果进行总体性综合考虑，比单个预测模型更系统、更全面。Bates和Granger证明两种或两种以上无偏的单项预测可以组合出优于每个单项的预测结果，即能有效地提高预测精度。应用组合预测模型的关键是恰当地确定各单个预测模型的权重。现有文献虽然给出了几种最优权系数估计的方法，但往往因为算法对初值有较强的依赖性、收敛慢，易陷入局部最小等原因，未能在实践中得到较好的应用。
技术实现思路
针对现有电力系统负荷预测方法的不足，本专利技术的目的是提供一种电力系统负荷的短期组合预测方法。本方法弥补了常规组合预测模型对初值依赖性高、不收敛等不足，预测精度高。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下:，具体步骤如下:I)根据电网原始负荷数据，运用至少两种不同的单模型预测方法对负荷进行预测，得到不同的负荷数据预测结果；2)随机产生各种预测方法的权重系数；首先从[0，1]随机地选取M个点W1(m,0)...
【技术保护点】
一种短期组合负荷预测方法，其特征在于：具体步骤如下：1）根据电网原始负荷数据，运用至少两种不同的单模型预测方法对负荷进行预测，得到不同的负荷数据预测结果；2）随机产生各种预测方法的权重系数；首先从[0,1]随机地选取M个点w1(m,0)(i=1,2,…,M，整数M为群体的规模参数)；在[0，]随机地选取M个点wi(m,0)，i=2,3,…,K?1；这些点组成初始群体P(0)={w1(1,0),…,wK?1(1,0)；w1(2,0),…,wK?1(2,0)；…；w1(M,0),…,wK?1(M,0)}；显然每代有M个染色体，每个染色体有K?1个分量；3）编码表示：将wi(m,q)表示为一个二进制串，其中q表示代数(初始代q=0，q≤Q,Q为迭代代数)；wi(m,q)的编码由n位二进制串构成，从而每个染色体由K?1个二进制串构成；4）适应值：计算群体P(q)中每个个体w(m,q)的适应值Fit(w(m,q))，其中f(w(m,q))=Σi=1N(yt-Σi=1K-1wi(m,q)fit-(1-Σi=1K-1wi(m,q))fKt)2,Cmax为该代中误差...
【技术特征摘要】
1.一种短期组合负荷预测方法，其特征在于:具体步骤如下: 1)根据电网原始负荷数据，运用至少两种不同的单模型预测方法对负荷进行预测，得到不同的负荷数据预测结果； 2)随机产生各种预测方法的权重系数； 首先从...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洪兵，李志勇，郑颖，贺胜，周霞，王勇，廖玉祥，张洪麟，胡博，沈玉明，郭宇航，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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