一种基于误差修正模型的电力系统中负荷预测装置及方法

本发明涉及电力系统负荷预测技术领域，公开一种基于误差修正模型的电力系统中负荷预测装置及方法，采用因子模型方法，以回归模型为基础，将遗传算法、协整检验与误差修正模型有机结合，建立起中长期遗传回归预测模型GRM，对电网的负荷进行中长期预测；本发明相通过因子提取的方式，避免了模型自由度变高导致的模型拟合困难；其次，通过协整检验，以及设定的惩罚系数K，保证待预测电量与生成的B矩阵的成分因子序列之间存在长期稳定的关系，相较之传统多元线性回归模型建立变量间各种假设检验下的相关性，有更为严谨的理论基础；最后，遗传算法全局搜索的能力保证了提取的最优因子是全局最优解。