基于混合改變慣性因子PSO-BP的短期電力負荷預測

王　偉，楊　躒，杜曉彬，胡　弼，胡土雄

（廣東工業大學自動化學院，廣東　廣州　510006）

負荷預測作為電力系統中的一項非常重要的基礎性工作，已成為實現電力系統管理現代化的重要舉措之一［1］。其中短期負荷預測主要是指預報未來幾小時、1天至幾天的電力負荷，對于發電計劃、成本、定價上網、電能量交易合同、運行和調度方式等的確定有著重要作用。提高電力系統短期負荷預測的精度不僅能夠增強電力系統運行的安全性，還可以改善系統運行的經濟性。同時，隨著電力市場的進入與開放，其預測精確性與電力市場運營的高效性、企業主體的經營效益密切相關，但是，隨著經濟體量的不斷增大和綠色發展理念的提出，短期負荷預測的問題越來越復雜，現有方法不足以適應多元化因素的疊加，因此有必要做深入的研究，構造最合適的預測方法［2］。

1　研究現狀及需要解決的問題

目前，對于短期負荷預測的方法，主要可以分為以下三類：經典預測法、傳統預測法、現代預測法［3-7］。經典預測法的優點是計算原理和結構形式簡單，存在的不足是預測精度低、無法描述比較復雜的問題、模型初始化難度較大，在實際應用中主要依賴于值班人員的相關經驗，采用該方法對預測結果進行驗證；傳統預測法在傳統經驗的基礎上又增加了數學思想的指導，方法簡單、運算方便，但是該類方法主要針對特定情況，無法應用于多種情況；人工神經網絡是現代預……