基于组合预测算法的短期负荷预测文献综述
2020-06-07 21:28:52
文 献 综 述
一.课题研究背景及意义
奋因为电能难以大量长期的存放,因此电力系统就应该实现电和用电的平衡。用户希望从电网可以获得高质量的电能,因此,提前准确的了解和掌握用户用电的情况,快速、准确的分析出用电的情况有助于保证系统的正常运行。市场变化正在一步一步加剧,电力公司作为电力市场的核心部门,必须以电路市场的基本需求为依据,所有的动向一定要把经济效益放在第一位,还要能够透彻的了解市场的供需趋势以及发展,把这些作为企业规划的目标。所以,准确的进行负荷预测,才能够掌握市场命脉,解析以后电能需要的趋势。负荷预测很大程度上影响着电力系统的实际运行、控制及规划,所以,预测能够增加企业的收益,有益于社会经济发展水平的提高,市电力系统规划中非常重要的一部分。
精准的负荷预测能够有效的保障电力系统的健康高效的运行。负荷的多少市部确定的,和很多原因都有关,胆市未来影响负荷变化的因子都不能提前准确的被掌握。负荷每时每刻都在不断的变化,并且我国的大部分电网在周期内的最大值和最小值之差每年都在变大。对于这种变动,发电厂的调节能力也需要同步提高。一旦变动很小的时候,控制每个机组的功率可达到目的;一旦变动很大的时候,必须要增开或者是关掉一部的分机组才能达到目的。很显然,差值的增加需要及时的增加或减少发电机组才能避免拉闸。因此可见,负荷预测是非常重要的。在电力系统未来更深入的研究中,如何实现精准的负荷预测将会一直是国内外专家学者的斗目标。
二.负荷发展的现状和研究现状
从上世纪的70年代,由于能源短缺致使以美国、日本、欧洲为中心的发达国家和地区对电力负荷预测技术进行了相对深入的探究与研究,获得的电力负荷预测技术研究成果由很大的研究价值。我国对负荷预测的重视程度经历了一个较长的认识过程:1970年以来,我国持续面临缺点局面,由于控制用电、控制报装等客观原因,拉闸限电现象严重,同时在计划体制夏,负荷预测工作没有收到应有的重视,造成负荷预测的准确度不高,并且对新方法的应用力度不够。进入”九五”以来,随着我国电力市场供需矛盾缓解以及用电结构的变化,拉闸限电明显减少,电力需求增长开始明显放慢,逐步由卖方市场进入了买方市场,局部地区供大于求,甚至出现了供电负增长,电力发展由资源约束转向了需求约束。1998年,全社会用电同比增长至于2.8%。1999年,用电增长呈现恢复态势,主要由于工业用电的强势恢复。但在2003年,随着我国经济的迅猛发展,出现今年罕见的缺点现象,在市场机制下,对电力负荷预测饿的重要性和迫切性提到了新的高度,同时也对负荷预测的精确度提出了更高的要求[5]。
由于电力系统短期预测在电力系统调度自动化系统中的重要地位,所以一直使工程技术人员研究的重点之一。在长期的实践中,为了找到使用方便、计算精度高、计算速度快的预测方法,国内外许多学者对负荷预测问题进行了深入广泛的研究,相继提出了很多种有效的预测方法[1,2,3]。
目前,用于短期负荷预测方法很多,常用的方法主要有时间序列预测法、回归分析法、最小二乘法、指数平滑法等。近年来,预测理论技术取得了长足的进步,负荷预测的新技术层出不穷,综合起来主要有:灰色预测法、专家系统预测技术、小波分析预测技术、模糊预测技术、混沌理论预测技术、神经网络预测技术、组合优化算法等。
1)灰色系统理论[1,5,6](Grey Theory)