【摘 要】
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本文主要对中长期电力负荷预测中的电量预测方法及预测模型进行研究。 首先针对传统的确定性负荷预测方法建立了基于单耗法的分部门负荷预测模型和基于多元线性回归的计量
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本文主要对中长期电力负荷预测中的电量预测方法及预测模型进行研究。
首先针对传统的确定性负荷预测方法建立了基于单耗法的分部门负荷预测模型和基于多元线性回归的计量经济模型。在分部门负荷预测模型中，结合某电网的实际情况，详细分析了部门分类并且根据不同部门的用电特性提出了相应的用电量预测方法。在计量经济模型中，采用了分部门综合法和总量回归法两种方法来预测总用电量，并对模型进行改进，建立逐步回归模型。
其次，在电量变化特性比较复杂而事先难以确定模型估计方程具体形式的情况下，运用遗传规划即符号回归法建立遗传规划负荷预测模型。该模型利用进化算法的随机搜索特性，求取负荷预测最佳拟合模型，在模型的具体实现上，采用Read线性编码来对代表个体的分析树进行编码，以简化算法的表达和方便模型的计算机实现。
最后，在各单一模型的基础上，运用进化规划算法建立负荷预测综合模型，该模型充分综合各单一模型提供的有用信息，建立一种新的拟合精度更高的负荷预测模型。由于进化规划具有全局寻优特性，因此其总能找到最佳的权重系数。通过实例分析，其拟合效果要优于基于“直接搜索”法所确定的综合模型。
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