日电力负荷的分时段多模型组合预测

日电力负荷预测是电力市场运营的基本内容。当前大多数预测方法对不同时段往往采用相同的预测模型和算法,而较少考虑不同时段的负荷组成及特征变化。提出了一种新的分时段多模型组合预测方法。根据负荷组成和特征变化,将日96点负荷分为多个时间段,每个时段内采用多元线性回归、灰色预测、支持向量机和神经网络预测等子模型加权实现多模型组合预测。通过对华东某地市电网日负荷96点曲线的预测结果显示,该方法效果较好,日预测均方根误差在1.78%以内,能较好地满足实际电力系统的负荷预测要求。