针对电网负荷预测时点预测误差相对较大的问题，本文提出一种模糊信息粒化支撑向量机的负荷预测方法。该方法采用支撑向量机为短期负荷预测的基本算法，结合了模糊信息粒化模型，通过三角型隶属函数对选定时间窗口的历史数据进行粒化，得到该时间窗口内数据变化的最小、平均和最大值，进一步结合支撑向量机进行训练与预测，实现了电网负荷的点预测和区间预测。以西安地区日负荷历史数据为例进行了算例分析，结果表明：本文提出的方法在进行点预测时精度高，平均误差为2.24%；能够对一定时间范围内的负荷变化情况和变化趋势进行预测，负荷数据真值全部落在所得的预测区间内。本文提出的方法对电网调度计划安排工作有一定意义。

针对现有模糊信息粒化方法构建的高层信息粒不能完全包含底层数据信息、预测时间范围受限等问题,提出了一种插值梯形模糊信息粒化方法来预测瓦斯浓度趋势。对原始瓦斯浓度时间序列进行离散化形成若干子序列,计算每个子序列窗口的最大值与最小值形成梯形上沿的边界,通过对每个子序列窗口数据进行插值计算,形成新的瓦斯浓度时间序列窗口,对新的瓦斯浓度时间序列窗口采用数据遍历寻优的方式计算梯形下沿的边界,进而形成瓦斯浓度粒化区间序列。针对现有评价方法无法准确评价信息粒化效果的问题,提出了一种基于权值的粒化评价方法,通过加权均方根误差对粒化效果进行整体评价。实验结果表明,通过该方法对信息进行粒化的效果明显优于现有模糊粒化方法,并且粒化效果不随粒化窗口的增大而减小,具有较高的稳定性与鲁棒性。

针对点预测类方法无法消除预测误差的不足，文中提出一种光伏发电功率短期预测方法。该方法采用极端学习机为光伏发电功率预测的回归预测方法，并结合三角形隶属函数模糊信息粒化的思路，将一定时间窗口的光伏发电功率历史数据进行模糊粒化。粒化后的窗口内历史数据包含功率变化值的最小值、最大值和平均值，形成了新的训练集，进一步对训练集采用极端学习机算法进行训练与预测，实现了光伏发电功率的区间预测。以某地区的光伏发电功率历史数据为算例进行了验证，结果表明：本文提出的方法可以预测光伏发电功率的波动范围，光伏发电功率真值全部包含在所预测的区间范围内。该方法对包含光伏新能源发电的电网调度计划具有工程实践意义。