基于证据理论加权的电力负荷组合预测

为了提高电力负荷的预测准确度,提出了一种基于证据理论加权的电力负荷组合预测模型。首先分别采用自回归移动平均模型、灰色模型和BP神经网络对电力负荷进行预测,分别得到电力负荷的线性、周期性和非线性预测结果;然后采用证据理论确定自回归移动平均模型、灰色模型和BP神经网络的预测权值;最后进行加权得到电力负荷的预测结果,并将该模型应用于具体的电力负荷建模与预测中。实验结果表明,该模型可以描述各单一模型对电力负荷预测结果的贡献,更加准确地描述电力负荷的变化特点,预测准确度能够满足实际应用的要求。