負荷預測模型集成研究.pdf

1、本文提出了基于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、模型庫、知識庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘的新型電力負荷預測系統(tǒng)。本文對模型管理中模型集成進行了研究，提出了基于模型操縱的模型集成理論、模型集成中的誤差理論、預測模型最優(yōu)線性組合理論，相應解決了負荷預測中模型集成、模型集成的選擇、預測模型最優(yōu)線性組合等問題。 首先本文分析了負荷預測對模型管理提出的三個要求：一能靈活的進行負荷模型的組合計算，即有較強的模型集成功能；二能在多個模型集成中選擇最優(yōu)的模型集成進行預測

2、；三通過多個預測模型的線性組合運行來計算待預測負荷，使計算精確度更高。 圍繞上述三個要求，本文第二章至第四章對這三個要求分別作出解答。第二章提出了基于模型操縱的模型集成理論，首先提出模型的二元組表示，給出了模型集成、模型集成結(jié)果等概念及形式化表示，分析了模型集成存在的充分條件，給出在模型集成存在前提下模型集成的步驟。通過電力負荷預測系統(tǒng)中的范例模型庫，針對負荷預測與負荷特性的計算，具體講述了如何在該模型庫上進行負荷預測模型集成與

3、負荷特性計算模型集成。 第三章提出了模型、模型集成的誤差理論。誤差反應模型、模型集成在計算上的精確性，文中詳細講述了模型集成誤差的計算方法，通過誤差對模型、模型集成的最終計算值進行修正。利用誤差的相關參數(shù)判別不同模型集成優(yōu)劣性，以用來進行模型集成的選擇。在第二章中的電力負荷預測系統(tǒng)的范例模型庫上，本文給出了在該范例模型庫上應用誤差理論的方法，給出了在多個負荷預測模型集成中模型選擇的分析過程。 第四章提出了預測模型最優(yōu)線性