半?yún)?shù)回歸模型在中長期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterTheApplicationofl897101SemiparametricRegressionModelinLong—middleTermLoadForecastingByYongfengZhangSupervisor：ProfLixiYangPowerSystemandItsAutomationSchoolofElectr

2、icalEngineering一一May2010摘要摘要電力負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃的基礎(chǔ)，也是保證電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)科學(xué)管理及調(diào)度的重要依據(jù)。提高電力負(fù)荷預(yù)測的技術(shù)水平，對(duì)計(jì)劃用電管理、合理安排電網(wǎng)運(yùn)行方式、制定合理的電源建設(shè)規(guī)劃以及提高電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益都非常有利。電力負(fù)荷預(yù)測是目前專家學(xué)者關(guān)注的重要內(nèi)容之一，提高電力負(fù)荷預(yù)測精度和擴(kuò)大負(fù)荷預(yù)測方法適用范圍具有重要意義。半?yún)?shù)回歸模型包含了參數(shù)回歸模型和非參數(shù)回歸模型，但

3、又不是這兩種模型的簡單疊加，它兼顧了參數(shù)和非參數(shù)回歸模型的優(yōu)點(diǎn)，集中了主要部分f參數(shù)部分)的信息，又不忽略干擾項(xiàng)(非參數(shù)部分)的作用。由于影響負(fù)荷預(yù)測的因素很多，數(shù)據(jù)的丟失、異常數(shù)據(jù)以及影響因素之間可能存在共線性，對(duì)負(fù)荷預(yù)測都有較大的影響，因此對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和根據(jù)相關(guān)系數(shù)或總偏回歸平方和法對(duì)白變量進(jìn)行選擇。利用兩階段最小二乘估計(jì)方法，對(duì)半?yún)?shù)回歸模型中的參數(shù)和非參數(shù)部分進(jìn)行估計(jì)，然后對(duì)模型檢驗(yàn)，最后對(duì)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測分析。算例表明：半