陈思勤，胡 涛，沈玉华，曹 阳，李 婧

(1.华能国际电力股份有限公司 上海石洞第二电厂，上海 200942； 2. 上海电力大学 自动化工程学院，上海 200090)

0 引言

随着经济的快速增长，电力需求明显增大〔1〕。我国的能源结构决定了火力发电仍然是最主要的发电方式〔2〕。由于国家大力发展绿色经济，开始实施“发控结合”政策，要求电厂控制耗煤量的同时保证发电计划按时完成。但是发电计划往往存在滞后性，不能及时为电厂提供参考，所以火电厂发电量预测逐渐成为研究热点之一。

火电厂发电量预测大致可以分为长期(年度)、中期(月度)、短期(日度)和超短期(时分)预测〔3〕。近些年来，很多学者尝试对火电厂发电量数据进行深入研究。文献〔1〕根据传统发电模式对月度发电计划采用平均分配的方法计算，一定程度上兼顾节能与经济效益〔4〕。文献〔2〕将极限学习机算法和递归预测相结合，建立火电企业短期日发电量预测模型，提高了预测精度和泛化能力〔5〕。文献〔3〕采用具有动态平滑系数和参数的动态三次指数平滑法对火电厂月发电量进行预测，证明该模型具有良好的精度和较高的实用性〔6〕。虽然已经取得一定成果，但是仍然存在发电量数据影响因素难以分析、时间序列算法参数难以设置和预测周期短等问题，导致真正适用于火电厂发电量预测的方法较少。

针对上海某火电厂实际发电量数据进行深入分析与研究，首先对原始数据中异常值、缺失值和非数值型值做数据预处理工作；……