金 鑫，罗滇生，孙广强，张红旭，郑 盾，武 斌，李朝阳

（1.湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082；2.河南省电力勘测设计院，郑州450007；3.郑州供电公司，郑州450006）

中长期电力负荷预测是电力部门进行输电网扩展规划、电源布点、发电调度等重大决策的主要依据。因此，提高中长期电力负荷预测精度，对于保障电网安全、经济、优质运行具有重要意义[1，2]。

组合预测方法[3]是一种更为有效的预测策略，它可以充分利用各个单项预测方法的优点及包含的有用信息，同时也可以减少单项预测模型带来的预测风险。

文献[4]提出了预测决策的基本思想，为合理筛选单项预测模型提供了一种科学的处理策略。但该算法预测实验，需要大量的历史数据来进行虚拟预测，历史点和拟合预测的次数越多，方法越有效。但在中长期电力负荷预测中，往往历史样本数量较少，因此，严重影响了该算法的实用性。

文献[5]选取了灰色关联分析方法来进行预测模型筛选，其侧重点在于若干个负荷预测点的高度拟合。但对于中长期负荷预测，应更注重预测发展趋势预测的准确性。

组合预测方法有效度可以全面的、平均的表达预测方法的有效性。该指标以预测精度的均值及反映其离散程度的均方差来反映预测方法的有效性。因此，本文提出了以灰色关联度和预测有效度两类指标为基础，建立一个预测方法的评价指标体系，并引入协调因子、综合有效性指标等概念，作为反映预测方法有效性的综合性指标，既能表达预测曲线和实际曲线趋势拟合程度，又可以表达平均的、全面的反映预测模型的预测效果。……