基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测装置及方法

摘要

本发明提供的是一种基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测装置及方法。包括数据采集模块、输入模块、单一模型预测模块、确定权系数模块、组合预测模块、预测结果评价模块、预测效果仿真分析模块和输出模块。本发明在选取单一预测模型时，提出了基于Kalman滤波算法的AR模型和混沌Kalman滤波算法；在计算组合模型权重系数时，提出一种改进的可变权系数的方法。进一步提高了负荷预测的精度与稳定性且装置的模块化结构利于装置升级和维护，为电力系统经济、安全与可靠运行提供了决策支持。

主权项

一种基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测装置，包括数据采集模块、输入模块、单一模型预测模块、确定权系数模块、组合预测模块、预测结果评价模块、预测效果仿真分析模块和输出模块，其特征是：所述数据采集模块对电网每天24小时整点负荷进行采集；所述输入模块输入历史负荷数据以及数据处理；所述单一模型预测模块计算三种单一预测模型的预报值；所述确定权系数模块计算组合预测的权系数；所述组合预测模块计算最终预测结果；所述预测结果评价模块检验预测精度的各种误差指标；所述预测效果的仿真分析模块对负荷预测效果进行模拟测试及分析；所述输出模块显示和输出负荷的预测结果；各模块之间的信号流程为：数据采集模块、输入模块、单一模型预测模块、确定权系数模块、组合预测模块、预测效果的仿真分析模块、预测结果评价模块、输出模块依次串行连接；上一模块的输出是下一模块的输入，电网的历史负荷通过数据采集模块后，经过输入模块进行数据处理；处理后的可用数据进入单一预测模块，三种单一预测模型的输出结果为确定权系数模块的输入，如果第i种方法在t时段的预报误差eit>α，α为给定的阈值，α=3%，即代表该种方法在此时段的预报值突变很大，舍弃，则取其权重为零，剩余的各种单一预报模型重新分配相等的权重，利用仿真分析模块及结果评价模块对预测结果进行精度要求检验，如果符合要求则进入输出模块，如果不符合要求则返回数据采集模块，重新进行其他时段的数据采集。