邓真平，熊中博，周新宇，谢 军

(1．重庆市科源能源技术发展有限公司，重庆 渝北 401147；2．嘉陵江亭子口水利水电开发有限公司，四川 广元 628400)

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在电力预测领域，对主力电厂出力的准确预测不仅对发电计划制定、机组检修有重要影响，对电网侧和发电侧的供需平衡等同样有重要影响.因此，可以说电厂出力预测既是制定发电计划、维修计划和电能销售计划的重要环节，也是确保电网安全、可靠、经济运行的基础.目前，电厂出力预测依据其时间尺度，可划分为短期预测、中期预测、长期预测三类.围绕这三类预测问题，研究者分别基于线性理论、非线性理论、组合分析建模、大数据挖掘等不同的方法开展了一系列研究，并取得了广泛的成果.陈伟龙[1]等面向丽水水电群的出力预测需求，提出了一种基于链表的水电站群拓扑关系描述方法，在此基础上建立了水电站群最大发电量模型.刘嘉[2]等为了克服预测精度不足的问题，利用NGBM(1,1)对负荷的整体发展趋势进行预测，得到随机变动的拟合精度指标，并在此基础上通过引入马尔科夫理论表征随机拟合精度的状态转移规律，构建了一种基于加权马尔科夫修正的NGBM(1,1)中长期预测模型.马哲[3]等从负荷周期相似性的角度出发，对负荷数据进行频谱分解，并利用K均值聚类算法匹配日负荷分量、日负荷趋势分量、负荷规则分量，以及负荷随机分量.在此基础上，建立各分量独立的负荷预测模型，最终得到综……