基于PCA-GRD-LWR模型的海上油田中长期最大电力负荷预测

摘要：

年最大负荷是合理配置电源、确定系统装机容量的重要理论依据,精确的预测结果可以减少海上油田平台的设备投资和运行成本.年最大负荷与油田产量、开采阶段等影响因素密切相关,分析影响负荷需求的特征量与最大负荷的内在联系及变化趋势,用主成分分析法对特征量进行处理,将相关性强的特征量转化为互不相关的主成分;计算各主成分与最大负荷之间的灰色关联度,根据关联程度确定回归模型的权重;建立基于灰色关联度的局部加权回归预测模型,并用粒子群算法优化局部加权回归模型的参数.以某海上油田的历史数据为例进行校验分析,结果表明,中长期负荷预测误差均小于3％,验证了所提方法的有效性,给出了未来10 a的最大负荷预测结果.

关键词：海上油田、电力负荷预测、主成分分析、灰色关联度、局部加权回归、粒子群优化

所属期刊栏目：47

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB0904800

在线出版日期：2023-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：129-135