颜宏文，盛成功

(长沙理工大学 计算机与通信工程学院，长沙 410114)(*通信作者电子邮箱yan_hongwen@126.com)

0 引言

母线负荷可以定义为由变电站的主变压器供给一个相对较小的供电区域的终端负荷的总和[1]，是系统负荷的细化。对母线负荷的精确预测是改善电网安全性、稳定性和经济性，提高用电质量的重要保证。母线负荷不同于系统负荷，它具有以下特点：母线负荷易受气象因素变化影响，如气温的突然升高和降低，将引起居民用电特别是空调负荷的剧烈变化，大面积降雨后会引起排渍负荷的突然增加[2]；电网系统中母线数目众多、量大面广、负荷基数小，波动性大，不同母线之间负荷差异较大，难以人工逐一深入分析。因此，对母线负荷进行精准的预测具有较高的难度。

国内外众多学者对母线负荷预测进行了大量研究。文献[3]采用的是模糊系统和人工神经网络的方法；文献[4]提出了辅助预测状态估计和多层感知器神经网络组成的混合预测方法；文献[5]引入预测模型有效度概念，提出基于关联度的组合模型集确定方法和模型有效度灰色预测方法；文献[6]针对正常日的母线负荷，提出基于最小二乘支持向量机和马尔可夫链的预测方法；文献[7]提出小波分解的支持向量机预测母线负荷的方法；文献[8]根据母线负荷源荷属性进行分类，将地区有源网的电源成分和负荷成分分开考虑，改进母线负荷的预测方法等。但以上方法笼统地用待测日之前一段时间作为相似日，没有考虑到影响母线负荷波动的因素而造成的特殊性,如季节、气候、星期及节假日规律等多重因素对负荷变化的影响一直制约着预测精度的提高[9]。……