基于改進(jìn)粒子群算法的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)

楊俊義,高 騫,洪 宇,朱殿超

(1.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司 a.發(fā)展策劃部,南京 210024；b.連云港供電分公司,江蘇 連云港 222000； 2.北京國電通網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 規(guī)劃與計(jì)劃管理業(yè)務(wù)事業(yè)部,北京 100085)

0 引 言

多分段短期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)是穩(wěn)定電力系統(tǒng)運(yùn)行安全的重要保障和生產(chǎn)基礎(chǔ)。負(fù)荷預(yù)測(cè)的主要作用就是對(duì)電力系統(tǒng)短期或長期的未來負(fù)荷指標(biāo)進(jìn)行估計(jì)判斷,幫助電力企業(yè)人員作出下一階段的決策。精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)報(bào)告可最大程度減少電力負(fù)荷、降低成本耗用,提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性,對(duì)未來電力行業(yè)發(fā)展具有重要意義[1]。

目前多分段短期負(fù)荷預(yù)測(cè)采用的主流方法有：時(shí)間序列預(yù)測(cè)法[2]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法[3]以及回歸分析預(yù)測(cè)法[4]。這幾種方法均采用直接預(yù)測(cè),通過預(yù)先計(jì)算選取電力系統(tǒng)相似日的方式進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。但由于相似日的優(yōu)劣會(huì)直接影響預(yù)測(cè)精度,而這些方法不僅很難把握相似日的選取精度,還容易受外界天氣因素的影響,導(dǎo)致對(duì)溫度或風(fēng)力變化的敏感性增強(qiáng),干擾預(yù)測(cè)效果。負(fù)荷預(yù)測(cè)是一項(xiàng)具有連續(xù)性的工作,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng),一旦某個(gè)步驟出現(xiàn)誤差,則影響其他步驟從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)效果較差。

綜合上述問題,筆者提出一種基于改進(jìn)粒子群算法,從初始的種群選取到定義預(yù)測(cè),均采用歸一化統(tǒng)一化的管理模型,提高預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間的連接性和邏輯性。增強(qiáng)數(shù)據(jù)的收斂性和迭代優(yōu)化性,可以準(zhǔn)確選取短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的相似日,有效性和魯棒性較強(qiáng)。……