粗糙集理論在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、客觀世界中的非線性系統(tǒng)，往往內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，采用單一的模型僅能體現(xiàn)局部，多個模型的有效組合能顯著地提高預(yù)測精度.電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測是電力部門的一項重要工作，關(guān)系到電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行和生產(chǎn)計劃.準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測有助于提高系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，能夠減少發(fā)電成本.然而由于短期負(fù)荷預(yù)測問題的復(fù)雜性，因而都不可避免的表現(xiàn)出一定的局限性.隨著電力系統(tǒng)規(guī)模日趨龐大，電力負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測更加迫切.總體的發(fā)展趨勢體現(xiàn)在幾個方面：一是預(yù)測模型從簡單到復(fù)雜；二是

2、影響負(fù)荷的變化因素的計及；三是智能技術(shù)的運(yùn)用；四是從單一模型預(yù)測到多模型組合預(yù)測.本文研究第四個方面.
　　 粗糙集理論是處理不確定性信息的數(shù)學(xué)工具，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識，揭示潛在的規(guī)律.而電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測就是從已知的歷史數(shù)據(jù)中挖掘出隱含其中的知識信息，進(jìn)而利用這些規(guī)律對未來的負(fù)荷量進(jìn)行預(yù)測.然而，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法建模時往往缺乏自學(xué)習(xí)能力，由于初始化數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，可能導(dǎo)致多次預(yù)測結(jié)果不盡相同.本文主要研

3、究運(yùn)用粗糙集理論進(jìn)行短期電力負(fù)荷預(yù)測.主要工作如下：
　　 首先，基于粗糙集理論在處理不確定信息及數(shù)據(jù)分析和挖掘等方面的優(yōu)點(diǎn)，建立了基于相關(guān)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的初始信息表，并運(yùn)用粗糙集理論實現(xiàn)了決策表的離散化、屬性約簡及決策規(guī)則的生成，其決策規(guī)則的生成僅利用數(shù)據(jù)本身提供的信息，無須任何先驗知識，進(jìn)而根據(jù)得到的決策規(guī)則實現(xiàn)了電力系統(tǒng)日負(fù)荷預(yù)測，建立了一種粗糙集理論負(fù)荷預(yù)測模型.
　　 其次，研究了組合預(yù)測模型權(quán)重系數(shù)的確定問題，