负荷预测模型集成研究

论文摘要

本文提出了基于数据仓库系统、模型库、知识库、OLAP、数据挖掘的新型电力负荷预测系统。本文对模型管理中模型集成进行了研究,提出了基于模型操纵的模型集成理论、模型集成中的误差理论、预测模型最优线性组合理论,相应解决了负荷预测中模型集成、模型集成的选择、预测模型最优线性组合等问题。 首先本文分析了负荷预测对模型管理提出的三个要求:一能灵活的进行负荷模型的组合计算,即有较强的模型集成功能;二能在多个模型集成中选择最优的模型集成进行预测;三通过多个预测模型的线性组合运行来计算待预测负荷,使计算精确度更高。 围绕上述三个要求,本文第二章至第四章对这三个要求分别作出解答。第二章提出了基于模型操纵的模型集成理论,首先提出模型的二元组表示,给出了模型集成、模型集成结果等概念及形式化表示,分析了模型集成存在的充分条件,给出在模型集成存在前提下模型集成的步骤。通过电力负荷预测系统中的范例模型库,针对负荷预测与负荷特性的计算,具体讲述了如何在该模型库上进行负荷预测模型集成与负荷特性计算模型集成。 第三章提出了模型、模型集成的误差理论。误差反应模型、模型集成在计算上的精确性,文中详细讲述了模型集成误差的计算方法,通过误差对模型、模型集成的最终计算值进行修正。利用误差的相关参数判别不同模型集成优劣性,以用来进行模型集成的选择。在第二章中的电力负荷预测系统的范例模型库上,本文给出了在该范例模型库上应用误差理论的方法,给出了在多个负荷预测模型集成中模型选择的分析过程。 第四章提出了预测模型最优线性组合的理论。所有预测模型被看作是函数,与历史负荷真值函数构成一线性空间,而预测模型构成该线性空间的子空间,通过在其上定义内积,使其成为完备的内积空间即希尔伯特空间,极小化向量定理提供了在预测模型构成的子空间中唯一存在一线性组合,使其与负荷真值的距离最小的理论依据。该章提出不同的内积定义以及导出多种不同的线性组合方法。 论文最后对全文进行总结,对需进一步研究的问题进行了展望。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 电力负荷预测系统研究意义
• 1.2 电力负荷预测系统现状
• 1.3 新型的电力负荷预测系统
• 1.4 新型负荷预测系统中模型管理任务
• 1.5 模型集成研究现状
• 第二章 基于模型操纵的模型集成理论
• 2.1 模型表示
• 2.1.2 模型表示的研究现状
• 2.1.2 模型的二元组表示
• 2.2 模型集成
• 2.2.1 模型集成基本理论研究现状
• 2.2.2 基于模型操纵的模型集成理论
• 2.3 模型集成理论在电力负荷预测系统中的应用
• 2.3.1 在预测负荷值中的应用
• 2.3.2 在负荷特性预测中的应用
• 2.4 小结
• 第三章 模型集成中误差理论
• 3.1 误差理论
• 3.1.1 模型的误差
• 3.1.2 模型集成的误差
• 3.2 误差理论在电力负荷预测系统中的应用
• 3.2.1 模型误差分布函数的计算
• 3.2.2 系统中模型误差的估计
• 3.2.3 系统中模型集成误差的计算
• 3.3 小结
• 第四章 预测模型最优线性组合
• 4.1 相关数学理论
• 4.2 预测模型的最优线性组合
• 第五章 模型管理研究展望
• 5.1 模型构造自动化
• 5.2 模型集成的智能选择
• 5.3 数学理论的研究
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间所撰写的论文
• 致谢