畢業(yè)設(shè)計(jì)-基于分等時(shí)段序列法的中長期負(fù)荷預(yù)測

1、<p>　　基于分等時(shí)段序列法的中長期負(fù)荷預(yù)測</p><p>　　電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè) </p><p>　　[摘要] 電力負(fù)荷預(yù)測是供電部門的重要工作之一，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測，可以經(jīng)濟(jì)合理地安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機(jī)的啟停，保持電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性，減少不必要的旋轉(zhuǎn)儲備容量，合理安排機(jī)組檢修計(jì)劃，保證社會的正常生產(chǎn)和生活，有效地降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。</p>

2、<p>　　中長期電力負(fù)荷預(yù)測是指五到十年左右并以年為單位的預(yù)測，主要用于制定電力系統(tǒng)的擴(kuò)建規(guī)劃，為該地區(qū)未來供電電源點(diǎn)的確定、電力建設(shè)規(guī)模、電力工業(yè)布局以及電網(wǎng)資金和人力資源的平衡提供可靠的依據(jù)。由于中長期負(fù)荷預(yù)測會受到很多不確定因素的影響，因此到目前為止，沒有哪一種預(yù)測模型能保證在任何不同時(shí)間和地區(qū)都能獲得滿意的預(yù)測結(jié)果。所以在進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測時(shí)，必須分析該地區(qū)的負(fù)荷變化，結(jié)合實(shí)際情況，選擇合適的預(yù)測模型。</p&g

3、t;<p>　　本文首先簡要地介紹了電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測的研究背景和意義、基本原理，對中長期負(fù)荷預(yù)測研究的現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，分析并比較了常用的中長期負(fù)荷預(yù)測的方法；其次介紹了負(fù)荷預(yù)測的分類、特點(diǎn)、影響其發(fā)展的因素，以及預(yù)測誤差產(chǎn)生的原因；接著對負(fù)荷預(yù)測中的灰色模型法進(jìn)行了深入的分析，講述了建模的步驟，檢驗(yàn)誤差的方法和衡量精度的指標(biāo)等；然后通過對灰色理論預(yù)測方法建模機(jī)理的研究，找出了灰色建模的局限性并提出了改進(jìn)的方法：殘差預(yù)

4、測方法是對GM(1，1)模型的修正；通過對負(fù)荷原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)處理及優(yōu)化，增強(qiáng)了灰色預(yù)測對波動(dòng)負(fù)荷數(shù)據(jù)序列的處理能力，大大提高了灰色預(yù)測方法的適用范圍和預(yù)測精度；對初始條件的選取，可以使擬合曲線更加符合事物未來發(fā)展的規(guī)律；利用等維新息遞推GM(1，1)模型進(jìn)行預(yù)測，保證了預(yù)測能夠較為充分地利用新信息，既克服了簡單灰色預(yù)測法中數(shù)學(xué)模型固定不變的弊病，又利用了灰色預(yù)測法短期預(yù)測精度高的優(yōu)點(diǎn)，能夠滿足中長期負(fù)荷預(yù)測的要求；分等時(shí)段序列法的應(yīng)用

5、，使GM(1，l)中微分方程中參數(shù)為時(shí)變量，摒棄了該參數(shù)固定不變的弊端，使GM(1，l)模型更適用于中長期負(fù)荷的預(yù)測。經(jīng)過改進(jìn)之后的模型，擴(kuò)展了普通G</p><p>　　關(guān)鍵詞：負(fù)荷預(yù)測，中長期負(fù)荷預(yù)測，灰色理論，GM（1，1）模型，分等時(shí)段序列法</p><p>　　Forecasting for Medium and long Term Load based on </p>

6、;<p>　　Period Equal Division Series</p><p>　　Major: Electric Power System and Its Automation</p><p>　　Student: Chen Zong Zhi Supervisor: Teng Huan</p><p>　　Abstract: Load

7、forecasting for power system is one of the important task of power utilities. Accurate load forecasting is helpful to planning generators’ starting and stopping in the interior of the electrical networks economically and

8、 reasonably，preserving the security and stability of power system，reducing the unnecessary circumvolving repertory capacity，making planning to overhaul the units in reason，ensuring the normal production and life of the s

9、ociety，effectively reducing the cost of gener</p><p>　　Mid-long term power load forecasting takes 5 or 10 years as an unit for forecasting and is used to work out a plan for expanding power system, provide r

10、eliable reference for confirming the future power supplying sites，power construction scale，power industries layout, and for balancing power grid funds and human resources in the local area. Because the mid-long term powe

11、r load forecasting is affected by many uncertain factors，up to now，no one model can obtain the satisfying forecasting results un</p><p>　　At first, the paper introduces the importance of the medium and long

12、term load forecasting, principles and its development. Then, you can get the classification 、characteristic and affecting its development’s Factors of the medium and long term load forecasting. It also gives a summarizat

13、ion for load forecasting methods, then a thorough research into grey forecasting method is carried through. Through the research into modeling mechanism of grey forecasting method, the shortages of grey mechanis</p>

14、;<p>　　Keywords: Load Forecasting，Medium and Long Term Load Forecasting，Grey Theory， GM(1,1)，Period Equal Division Series</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　第一章緒論1</b>

15、;</p><p>　　1.1中長期負(fù)荷預(yù)測研究背景和意義1</p><p>　　1.2負(fù)荷預(yù)測的基本原理2</p><p>　　1.3負(fù)荷預(yù)測的方法及特點(diǎn)3</p><p>　　1.4目前存在的問題5</p><p>　　1.5本文的主要工作6</p><p>　　第二章 負(fù)荷預(yù)測的

16、總論7</p><p>　　2.1負(fù)荷預(yù)測的分類7</p><p>　　2.2負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn)8</p><p>　　2.3影響中長期負(fù)荷發(fā)展的因素9</p><p>　　2.4負(fù)荷預(yù)測的誤差分析9</p><p>　　2.4.1產(chǎn)生誤差的原因10</p><p>　　2.4.2預(yù)測誤

17、差分析10</p><p>　　第三章 灰色系統(tǒng)的基本理論及預(yù)測模型12</p><p>　　3.1基本原則12</p><p>　　3.2基本方法13</p><p>　　3.3灰色系統(tǒng)建模的機(jī)理13</p><p>　　3.4灰色序列及其生成方法14</p><p>　　3.4.

18、1累加生成14</p><p>　　3.4.2累減生成15</p><p>　　3.4.3均值生成15</p><p>　　3.5數(shù)列灰預(yù)測模型16</p><p>　　3.5.1灰色預(yù)測模型的建模16</p><p>　　3.5.2灰色預(yù)測模型的檢驗(yàn)19</p><p>　　3.6

19、 算例分析21</p><p>　　第四章 灰色預(yù)測模型的改進(jìn)24</p><p>　　4.1 改進(jìn)的必要性24</p><p>　　4.2 常用的改進(jìn)方法24</p><p>　　4.2.1局部殘差修正24</p><p>　　4.2.2原始數(shù)據(jù)預(yù)處理25</p><p>　　4.

20、2.3 GM(1，1)預(yù)測模型己知條件的選取25</p><p>　　4.2.4等維新息處理26</p><p>　　4.3分等時(shí)段序列法27</p><p>　　4.4 算例分析28</p><p>　　第五章 總結(jié)和展望33</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)34</b><

21、/p><p><b>　　致謝36</b></p><p>　　附錄一 灰色模型仿真程序37</p><p><b>　　附錄二 翻譯41</b></p><p><b>　　第一章緒論 </b></p><p>　　1.1中長期負(fù)荷預(yù)測研究背景和

22、意義</p><p>　　電力系統(tǒng)發(fā)展到今天，己經(jīng)成為世界各國提供能源和動(dòng)力的巨大網(wǎng)絡(luò)。電力工業(yè)在任何國家都處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的首位，電力系統(tǒng)的作用是對各類用戶盡可能經(jīng)濟(jì)地提供可靠持續(xù)而良好質(zhì)量的電能，以隨時(shí)滿足各類用戶的要求。電能的特點(diǎn)之一是不能大量貯存，即電能的生產(chǎn)、輸送、分配、消費(fèi)是同時(shí)進(jìn)行的。所以，系統(tǒng)內(nèi)的可用發(fā)電容量，在正常運(yùn)行條件下，應(yīng)當(dāng)在任何時(shí)候都能滿足系統(tǒng)內(nèi)負(fù)荷的要求。若發(fā)電容量不夠，則應(yīng)當(dāng)采取必要的措

23、施，來增加發(fā)電機(jī)組或從鄰網(wǎng)輸入必要的功率；反之，若發(fā)電容量過剩，也應(yīng)當(dāng)采取必要的措施，比如，有選擇的停機(jī)或向鄰網(wǎng)輸出多余的功率。 因此，對未來電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷變化的趨勢與特點(diǎn)的預(yù)測，是一個(gè)電網(wǎng)調(diào)度部門和規(guī)劃部門所必須具有的基本信息之一。電力負(fù)荷預(yù)測是實(shí)時(shí)控制、運(yùn)行計(jì)劃和發(fā)展規(guī)劃的前提。</p><p>　　電力負(fù)荷，一方面是指電力工業(yè)的服務(wù)對象，即電力用戶，另一方面是指上述服務(wù)對象使用電力和電量的具體數(shù)量。電力負(fù)荷預(yù)測

24、中的負(fù)荷概念，是指國民經(jīng)濟(jì)整體或部分地區(qū)對電力和電量消費(fèi)的歷史情況和未來的變化發(fā)展趨勢。負(fù)荷預(yù)測是指在充分考慮一些重要的系統(tǒng)運(yùn)行特性、增容決策、自然條件和社會影響的條件下，研究或利用一套能系統(tǒng)地處理過去與未來負(fù)荷的數(shù)學(xué)方法，在滿足一定精度要求的前提下，確定某特定時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)值。它包括兩方面的含義：對未來需求量(功率)的預(yù)測和未來用電量(能量)的預(yù)測。對功率的預(yù)測用來決定發(fā)電設(shè)備的容量，以及相應(yīng)的輸電和配電的容量。對電量(能量)的預(yù)測則決

25、定了應(yīng)當(dāng)安裝何種類型的發(fā)電容量，也關(guān)系到能源資源的需求與平衡。電力負(fù)荷預(yù)測是一種被動(dòng)型預(yù)測，受不確定因素影響較大。</p><p>　　電力負(fù)荷預(yù)測是供電部門的重要工作之一，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測，可以經(jīng)濟(jì)合理地安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機(jī)的啟停，保持電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性，減少不必要的旋轉(zhuǎn)儲備容量，合理安排機(jī)組檢修計(jì)劃，保證社會的正常生產(chǎn)和生活，有效地降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果，還可以有利于決定未來新的發(fā)

26、電機(jī)組的安裝，決定裝機(jī)容量的大小、地點(diǎn)和時(shí)間，決定電網(wǎng)的增容和改建，決定電網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展。因此，電力負(fù)荷預(yù)測工作既是電力規(guī)劃工作的重要組成部分，也是電力規(guī)劃的基礎(chǔ)，它的準(zhǔn)確水平己成為衡量一個(gè)電力企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化的顯著標(biāo)志之一。</p><p>　　中長期負(fù)荷預(yù)測是目前深受關(guān)注的研究課題，是電力規(guī)劃的基礎(chǔ)，只有基于數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的預(yù)測，規(guī)劃才能有效地完成。隨著現(xiàn)代工業(yè)和農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展及人民生活水平的日益提高，社會

27、對電力的需求量越來越大。為了滿足日益增大的電力需求，必須不斷擴(kuò)大電力系統(tǒng)的規(guī)模。電力負(fù)荷預(yù)測工作的水平已成為衡量一個(gè)電力企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化的顯著標(biāo)志之一，尤其在我國電力事業(yè)快速發(fā)展的今天，用電管理走向市場，電力負(fù)荷預(yù)測問題的解決已經(jīng)成為我們面臨的重要而艱巨的任務(wù)。因此，對負(fù)荷預(yù)測算法及模型的研究具有重要的意義和價(jià)值。</p><p>　　1.2負(fù)荷預(yù)測的基本原理</p><p>　　

28、負(fù)荷預(yù)測工作是根據(jù)電力負(fù)荷的發(fā)展變化規(guī)律，預(yù)計(jì)或判斷其未來發(fā)展趨勢和狀況的活動(dòng)，因此必須科學(xué)地總結(jié)出預(yù)測工作的基本原理，用于指導(dǎo)負(fù)荷預(yù)測工作。</p><p><b>　　(1)可知性原理</b></p><p>　　也就是說，預(yù)測對象的發(fā)展規(guī)律，其未來的發(fā)展趨勢和狀況是可以為人們所知道的?？陀^世界是可以被認(rèn)識的，人們不但可以認(rèn)識它的過去和現(xiàn)在，而且可以通過總結(jié)它的過

29、去和現(xiàn)在推測其未來。這是人們進(jìn)行預(yù)測活動(dòng)的基本依據(jù)。</p><p><b>　　(2)可能性原理</b></p><p>　　因?yàn)槭挛锏陌l(fā)展變化是在內(nèi)因和外因共同作用下進(jìn)行的。內(nèi)因的變化及外因作用力大</p><p>　　小不同，會使事物發(fā)展變化有多種可能性。所以，對某一具體指標(biāo)的預(yù)測，往往是按照其發(fā)展變化的多種可能性，進(jìn)行多方案預(yù)測的。&l

30、t;/p><p><b>　　(3)連續(xù)性原理</b></p><p>　　事物未來的發(fā)展是可以控制和干預(yù)的。預(yù)測的動(dòng)機(jī)即在于，將所預(yù)測的未來信息反饋至現(xiàn)在，從而作出決策，以調(diào)整和控制未來的行動(dòng)。因此，了解事物的過去和現(xiàn)在，并掌握其變化規(guī)律，就可以對其未來的發(fā)展情況利用連續(xù)性原理進(jìn)行預(yù)測。</p><p><b>　　(4)相似性原理&l

31、t;/b></p><p>　　相似性原理對應(yīng)于預(yù)測的類比原則，認(rèn)為盡管客觀世界中各種事物的發(fā)展各不相同，但一些事物發(fā)展之間還是存在著相似之處，人們就利用這種相似性進(jìn)行預(yù)測。在很多情況下，作為預(yù)測對象的一個(gè)事物，其現(xiàn)在的發(fā)展過程和發(fā)展?fàn)顩r可能與另一事物過去一定階段的發(fā)展過程和發(fā)展?fàn)顩r相類似，人們就根據(jù)后一事物的已知發(fā)展過程和狀況，來預(yù)測所預(yù)測對象的未來發(fā)展過程和狀況，這就是相似性原理。目前，預(yù)測技術(shù)中使用的

32、類推法或歷史類比法，就是基于這個(gè)原理的預(yù)測方法。例如，當(dāng)我們預(yù)測一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的用電量時(shí)，由于其建成時(shí)期較短，沒有很多歷史數(shù)據(jù)可利用，這時(shí)，就難以用趨勢外推、回歸分析等方法建模預(yù)測。這種情況下，我們可以參考一個(gè)早已建成的、規(guī)模和條件具有可比性的其他經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，以其發(fā)展時(shí)期相對應(yīng)的用電量，作為預(yù)測新經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)用電量的基礎(chǔ)，從而可以作出相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。</p><p><b>　　(5)反饋性原理<

33、;/b></p><p>　　反饋是指從輸出返回到輸入端，利用輸出與輸入的差調(diào)節(jié)輸入的過程。預(yù)測的反饋性原理實(shí)際上是為了不斷提高預(yù)測的準(zhǔn)確性而進(jìn)行的反饋調(diào)節(jié)。人們在預(yù)測活動(dòng)實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)預(yù)測的結(jié)果和經(jīng)過一段實(shí)踐所得到的實(shí)際值存在著差距時(shí)，可利用這個(gè)差距，對遠(yuǎn)期預(yù)測值進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)，以提高預(yù)測的淮確性。在進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)時(shí)，首先認(rèn)真分析預(yù)測值和實(shí)際值之間的差距及產(chǎn)生差距的原因，然后根據(jù)已經(jīng)查明的原因，適當(dāng)改變輸人數(shù)

34、據(jù)，進(jìn)行反饋，調(diào)節(jié)遠(yuǎn)期預(yù)測結(jié)果。反饋性預(yù)測實(shí)質(zhì)上就是將預(yù)測的理論值與實(shí)際相結(jié)合，在實(shí)踐中檢驗(yàn)，然后進(jìn)行修改、調(diào)整，使預(yù)測質(zhì)量進(jìn)一步提高。</p><p><b>　　(6)系統(tǒng)性原理</b></p><p>　　預(yù)測對象在時(shí)間上是連續(xù)的，預(yù)測將來必須已知過去和現(xiàn)在。預(yù)測對象是一個(gè)完整的系統(tǒng)，它本身有內(nèi)在的系統(tǒng)，它與外界事物的聯(lián)系又形成了它的外在系統(tǒng)。這些系統(tǒng)綜合成一個(gè)

35、完整的總系統(tǒng)，都要進(jìn)行考慮。即預(yù)測對象的未來發(fā)展是系統(tǒng)整體的動(dòng)態(tài)發(fā)展，而且整個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)發(fā)展與它的各個(gè)組成部分和影響因素之間的相互作用和相互影響密切相關(guān)。</p><p>　　1.3負(fù)荷預(yù)測的方法及特點(diǎn)</p><p><b>　　1)單耗法 </b></p><p>　　按照國家安排的產(chǎn)品產(chǎn)量、產(chǎn)值計(jì)劃和用電單耗確定需電量。單耗法分"

36、;產(chǎn)品單耗法"和"產(chǎn)值單耗法"兩種。采用"單耗法"預(yù)測負(fù)荷前的關(guān)鍵是確定適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品單耗或產(chǎn)值單耗。從我國的實(shí)際情況來看，一般規(guī)律是產(chǎn)品單耗逐年上升，產(chǎn)值單耗逐年下降。單耗法的優(yōu)點(diǎn)是：方法簡單，對短期負(fù)荷預(yù)測效果較好。缺點(diǎn)是：需做大量細(xì)致的調(diào)研工作，比較籠統(tǒng)，很難反映現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)、政治、氣候等條件的影響。 </p><p><b>　　2)趨勢外推法 <

37、/b></p><p>　　當(dāng)電力負(fù)荷依時(shí)間變化呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢，并且無明顯的季節(jié)波動(dòng)，又能找到一條合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢時(shí)，就可以用時(shí)間t為自變量，時(shí)序數(shù)值y為因變量，建立趨勢模型y＝f(t)。當(dāng)有理由相信這種趨勢能夠延伸到未來時(shí)，賦予變量t所需要的值，可以得到相應(yīng)時(shí)刻的時(shí)間序列未來值。這就是趨勢外推法。 </p><p>　　應(yīng)用趨勢外推法有兩個(gè)假設(shè)條件：①假設(shè)負(fù)

38、荷沒有跳躍式變化；②假定負(fù)荷的發(fā)展因素也決定負(fù)荷未來的發(fā)展，其條件是不變或變化不大。選擇合適的趨勢模型是應(yīng)用趨勢外推法的重要環(huán)節(jié)，圖形識別法和差分法是選擇趨勢模型的兩種基本方法。 </p><p>　　外推法有線性趨勢預(yù)測法、對數(shù)趨勢預(yù)測法、二次曲線趨勢預(yù)測法、指數(shù)曲線趨勢預(yù)測法、生長曲線趨勢預(yù)測法。趨勢外推法的優(yōu)點(diǎn)是：只需要?dú)v史數(shù)據(jù)、所需的數(shù)據(jù)量較少。缺點(diǎn)是：如果負(fù)荷出現(xiàn)變動(dòng)，會引起較大的誤差。 </p&

39、gt;<p><b>　　3)彈性系數(shù)法 </b></p><p>　　彈性系數(shù)是電量平均增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值之間的比值，根據(jù)國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長速度結(jié)合彈性系數(shù)得到規(guī)劃期末的總用電量。彈性系數(shù)法是從宏觀上確定電力發(fā)展同國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相對速度，它是衡量國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和用電需求的重要參數(shù)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是：方法簡單，易于計(jì)算。缺點(diǎn)是：需做大量細(xì)致的調(diào)研工作。</p>&l

40、t;p><b>　　4)回歸分析法 </b></p><p>　　回歸預(yù)測是根據(jù)負(fù)荷過去的歷史資料，建立可以進(jìn)行數(shù)學(xué)分析的數(shù)學(xué)模型。用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析方法對變量的觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，從而實(shí)現(xiàn)對未來的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測?；貧w模型有一元線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等回歸預(yù)測模型。其中，線性回歸用于中期負(fù)荷預(yù)測。優(yōu)點(diǎn)是：預(yù)測精度較高，適用于在中、短期預(yù)測使用。缺點(diǎn)是：①規(guī)劃水平年的工農(nóng)業(yè)總

41、產(chǎn)值很難詳細(xì)統(tǒng)計(jì)；②用回歸分析法只能測算出綜合用電負(fù)荷的發(fā)展水平，無法測算出各供電區(qū)的負(fù)荷發(fā)展水平，也就無法進(jìn)行具體的電網(wǎng)建設(shè)規(guī)劃。 </p><p><b>　　5)時(shí)間序列法 </b></p><p>　　就是根據(jù)負(fù)荷的歷史資料，設(shè)法建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型，用這個(gè)數(shù)學(xué)模型一方面來描述電力負(fù)荷這個(gè)隨機(jī)變量變化過程的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性；另一方面在該數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上再確立負(fù)荷預(yù)測的數(shù)

42、學(xué)表達(dá)式，對未來的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。時(shí)間序列法主要有自回歸AR(p)、滑動(dòng)平均MA(q)和自回歸與滑動(dòng)平均ARMA(p,q)等。這些方法的優(yōu)點(diǎn)是：所需歷史數(shù)據(jù)少、工作量少。缺點(diǎn)是：沒有考慮負(fù)荷變化的因素，只致力于數(shù)據(jù)的擬合，對規(guī)律性的處理不足，只適用于負(fù)荷變化比較均勻的短期預(yù)測的情況。 </p><p><b>　　6)灰色模型法 </b></p><p>　　灰色預(yù)測是

43、一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的方法。以灰色系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)的灰色預(yù)測技術(shù)，可在數(shù)據(jù)不多的情況下找出某個(gè)時(shí)期內(nèi)起作用的規(guī)律，建立負(fù)荷預(yù)測的模型。分為普通灰色系統(tǒng)模型和最優(yōu)化灰色模型兩種。 </p><p>　　普通灰色預(yù)測模型是一種指數(shù)增長模型，當(dāng)電力負(fù)荷嚴(yán)格按指數(shù)規(guī)律持續(xù)增長時(shí)，此法有預(yù)測精度高、所需樣本數(shù)據(jù)少、計(jì)算簡便、可檢驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn)；缺點(diǎn)是對于具有波動(dòng)性變化的電力負(fù)荷，其預(yù)測誤差較大，不符合實(shí)際需要。而最優(yōu)

44、化灰色模型可以把有起伏的原始數(shù)據(jù)序列變換成規(guī)律性增強(qiáng)的成指數(shù)遞增變化的序列，大大提高預(yù)測精度和灰色模型法的適用范圍?；疑A(yù)測的優(yōu)點(diǎn)：要求負(fù)荷數(shù)據(jù)少、不考慮分布規(guī)律、不考慮變化趨勢、運(yùn)算方便、短期預(yù)測精度高、易于檢驗(yàn)。缺點(diǎn)：一是當(dāng)數(shù)據(jù)離散程度越大，即數(shù)據(jù)灰度越大，預(yù)測精度越差；二是不太適合于電力系統(tǒng)的長期后推若干年的預(yù)測。 </p><p><b>　　7)德爾菲法 </b></p>

45、;<p>　　德爾菲法是根據(jù)有專門知識的人的直接經(jīng)驗(yàn)，對研究的問題進(jìn)行判斷、預(yù)測的一種方法，也稱專家調(diào)查法。德爾菲法具有反饋性、匿名性和統(tǒng)計(jì)性的特點(diǎn)。德爾菲法的優(yōu)點(diǎn)是：①可以加快預(yù)測速度和節(jié)約預(yù)測費(fèi)用；②可以獲得各種不同但有價(jià)值的觀點(diǎn)和意見；③適用于長期預(yù)測，在歷史資料不足或不可預(yù)測因素較多尤為適用。缺點(diǎn)是：①對于分地區(qū)的負(fù)荷預(yù)測則可能不可靠；②專家的意見有時(shí)可能不完整或不切實(shí)際。 </p><p>

46、;<b>　　8)專家系統(tǒng)法 </b></p><p>　　專家系統(tǒng)預(yù)測法是對數(shù)據(jù)庫里存放的過去幾年甚至幾十年的，每小時(shí)的負(fù)荷和天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而匯集有經(jīng)驗(yàn)的負(fù)荷預(yù)測人員的知識，提取有關(guān)規(guī)則，按照一定的規(guī)則進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測。實(shí)踐證明，精確的負(fù)荷預(yù)測不僅需要高新技術(shù)的支撐，同時(shí)也需要融合人類自身的經(jīng)驗(yàn)和智慧。因此，就會需要專家系統(tǒng)這樣的技術(shù)。專家系統(tǒng)法，是對人類的不可量化的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)化的一種較

47、好的方法。但專家系統(tǒng)分析本身就是一個(gè)耗時(shí)的過程，并且某些復(fù)雜的因素(如天氣因素)，即使知道其對負(fù)荷的影響，但要準(zhǔn)確定量地確定他們對負(fù)荷地區(qū)的影響也是很難的。專家系統(tǒng)預(yù)測法適用于中、長期負(fù)荷預(yù)測。此法的優(yōu)點(diǎn)是：①能匯集多個(gè)專家的知識和經(jīng)驗(yàn)，最大限度地利用專家的能力；②占有的資料、信息多，考慮的因素也比較全面，有利于得出較為正確的結(jié)論。缺點(diǎn)是：①不具有自學(xué)習(xí)能力，受數(shù)據(jù)庫里存放的知識總量的限制；②對突發(fā)性事件和不斷變化的條件適應(yīng)性差。<

48、;/p><p><b>　　9)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 </b></p><p>　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN, Artificial Neural Network)預(yù)測技術(shù)，可以模仿人腦做智能化處理，對大量非結(jié)構(gòu)性、非確定性規(guī)律具有自適應(yīng)功能。ANN應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測比應(yīng)用于中長期負(fù)荷預(yù)測更為適宜。因?yàn)?，短期?fù)荷變化可以認(rèn)為是一個(gè)平穩(wěn)隨機(jī)過程。而長期負(fù)荷預(yù)測可能會因政治、經(jīng)濟(jì)等大的轉(zhuǎn)折導(dǎo)致

49、其模型的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的破壞。優(yōu)點(diǎn)是：①可以模仿人腦的智能化處理；②對大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有自適應(yīng)功能；③具有信息記憶、自主學(xué)習(xí)、知識推理和優(yōu)化計(jì)算的特點(diǎn)。缺點(diǎn)是：①初始值的確定無法利用已有的系統(tǒng)信息，易陷于局部極小的狀態(tài)；②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程通常較慢，對突發(fā)事件的適應(yīng)性差。 </p><p>　　10)優(yōu)選組合預(yù)測法 </p><p>　　優(yōu)選組合有兩層含義：一是從幾種預(yù)測方法得到的結(jié)

50、果中選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重加權(quán)平均；二是指在幾種預(yù)測方法中進(jìn)行比較，選擇擬和度最佳或標(biāo)準(zhǔn)偏差最小的預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測。對于組合預(yù)測方法也必需注意到，組合預(yù)測是在單個(gè)預(yù)測模型不能完全正確地描述預(yù)測量的變化規(guī)律時(shí)發(fā)揮作用。一個(gè)能夠完全反映實(shí)際發(fā)展規(guī)律的模型進(jìn)行預(yù)測完全可能比用組合預(yù)測方法預(yù)測效果好。該方法的優(yōu)點(diǎn)是：優(yōu)選組合了多種單一預(yù)測模型的信息，考慮的影響信息也比較全面，因而能夠有效地改善預(yù)測效果。缺點(diǎn)是：①權(quán)重的確定比較困難；②不可能將所有在未來

51、起作用的因素全包含在模型中，在一定程度上限制了預(yù)測精度的提高。 </p><p>　　1.4目前存在的問題</p><p>　　負(fù)荷預(yù)測的建模與預(yù)測是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)資料所包含的信息，影響負(fù)荷預(yù)測精度的原因是多方面的，建立理想的模型及處理隨機(jī)因素仍然是負(fù)荷預(yù)測的主要問題，具體可分為三個(gè)方面：①信息不完整。由于大量用戶的用電行為與影響因素（如氣象因素）之間的關(guān)系在歷史數(shù)據(jù)中是沒有記載的，信息的缺

52、失和不完整是無法避免的；②未來不確定性。各個(gè)用戶的用電行為在未來具有一定程度的不確定性；③預(yù)測模型的質(zhì)量。負(fù)荷預(yù)測模型的建模與預(yù)測是依據(jù)歷史數(shù)據(jù)資料所包含的信息，因此預(yù)測模型反映歷史數(shù)據(jù)所包含信息的程</p><p>　　度和有效性決定了預(yù)測水平的高低，這些因素致使負(fù)荷預(yù)測很難作到?jīng)]有誤差。</p><p>　　在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，灰色系統(tǒng)理論中的核心模型GM（1，1）模型的擬合或預(yù)測效果有時(shí)候

53、好，有時(shí)出現(xiàn)很大偏差，甚至完全失效。由于電力系統(tǒng)本身具備灰色系統(tǒng)特征，故考慮用灰色理論來對電力負(fù)荷進(jìn)行建模預(yù)測符合灰色預(yù)測模型的基本條件。但在數(shù)據(jù)離散度較大時(shí)，預(yù)測精度將明顯降低。尤其是用于時(shí)間跨度較長的中長期負(fù)荷預(yù)測中，預(yù)測時(shí)段末端預(yù)測效果不夠理想。發(fā)現(xiàn)造成這一現(xiàn)象的根本原因在于灰色模型本身。因此，如何合理的使用該模型，提高它的擬合和預(yù)測精度一直是科技工作者感興趣，也是比較困難的問題。因而很多相關(guān)文獻(xiàn)對灰色模型的缺陷做了大量改進(jìn)，形成

54、了許多改進(jìn)的灰色預(yù)測模型。</p><p>　　1.5本文的主要工作</p><p>　　本文首先探討了電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測的研究背景和意義，基本原理以及研究現(xiàn)狀，分析了常用的預(yù)測方法以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并具體講述了目前灰色理論存在的一些問題。</p><p>　　其次，介紹了負(fù)荷預(yù)測的相關(guān)內(nèi)容，如分類、特點(diǎn)以及影響電力負(fù)荷發(fā)展的因素，并分析了誤差產(chǎn)生的原因和衡量指

55、標(biāo)。</p><p>　　然后對負(fù)荷預(yù)測中的灰色預(yù)測方法進(jìn)行了深入的研究，介紹了灰色理論的基本原則，建模的基本機(jī)理，及基本步驟，以及檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途鹊膸追N方法。</p><p>　　接著，分析了灰色模型建模的局限性，并提出了改進(jìn)的方法：分等時(shí)段序列法，應(yīng)用到灰色模型中，得到具體的算法工程。在提出改進(jìn)方法和形成負(fù)荷預(yù)測模型的基礎(chǔ)之上,利用MATLAB編寫了負(fù)荷預(yù)測程序進(jìn)行預(yù)測，證明了改進(jìn)模型既克

56、服了簡單灰色預(yù)測模型中a和u固定不變的弊病，又提高了灰色預(yù)測法在中長期預(yù)測中的精度。</p><p>　　在本文最后，對全文進(jìn)行了總結(jié)，并對中長期負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行了展望。</p><p>　　其中，第三、四章，每章都針對該章節(jié)提出的預(yù)測模型舉例，通過兩種模型對某地區(qū)作電力負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行的比較，驗(yàn)證了改進(jìn)后的負(fù)荷預(yù)測模型具有誤差小、精度高的優(yōu)點(diǎn)。</p><p>　　

57、第二章 負(fù)荷預(yù)測的總論</p><p>　　2.1負(fù)荷預(yù)測的分類</p><p>　　負(fù)荷預(yù)測用于預(yù)測未來電網(wǎng)負(fù)荷的時(shí)間分布和空間分布。預(yù)測內(nèi)容為用電量、最大負(fù)荷、負(fù)荷曲線、負(fù)荷分布等。</p><p><b>　　(1)按時(shí)間分類</b></p><p>　　電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)側(cè)按時(shí)間進(jìn)行分類，可分為長、中、短及超短期負(fù)荷

58、預(yù)測。長期負(fù)荷預(yù)測一般是指數(shù)年至數(shù)十年的負(fù)荷預(yù)側(cè)；中期負(fù)荷預(yù)測一般是指1一5年以內(nèi)的預(yù)測;短期負(fù)荷預(yù)側(cè)是指一年之內(nèi)，以月為單位的負(fù)荷預(yù)測，還指以周、天、小時(shí)為單位的負(fù)荷預(yù)側(cè)；而超短期負(fù)荷預(yù)側(cè)是指未來1h、未來0.5h，甚至未來幾秒鐘的預(yù)測。中長期預(yù)測主要用于規(guī)劃；中短期預(yù)測用于運(yùn)行計(jì)劃；超短期預(yù)測用于在線控制。表2-1總結(jié)了不同期限預(yù)測問題的對比：</p><p>　　表2-1 幾種負(fù)荷預(yù)測類型的比較</p

59、><p><b>　　(2)按行業(yè)分類</b></p><p>　　按行業(yè)分類可以分為城市民用負(fù)荷、商業(yè)負(fù)荷、農(nóng)村負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷以及其它負(fù)荷預(yù)測。每種類型的負(fù)荷都有各自的主要影響因素如民用負(fù)荷及商業(yè)負(fù)荷隨季節(jié)性變化；而工業(yè)負(fù)荷一般都視作是受氣候影響較小的基礎(chǔ)負(fù)荷。分析負(fù)荷的結(jié)構(gòu)及其影響因素對提高負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性至關(guān)重要，尤其是針對突發(fā)性重大事件。</p>&

60、lt;p><b>　　(3)按特性分類</b></p><p>　　根據(jù)負(fù)荷預(yù)測表示的不同特性，又可以分為最高負(fù)荷、最低負(fù)荷、平均負(fù)荷、負(fù)荷峰谷差、高峰負(fù)荷平均、低谷負(fù)荷平均、平峰負(fù)荷平均、全網(wǎng)負(fù)荷、母線負(fù)荷、負(fù)荷率等類型的負(fù)荷預(yù)測，以滿足用電部門的管理工作需要。</p><p>　　2.2負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn)</p><p>　　由于電力工業(yè)

61、負(fù)荷與一般的產(chǎn)業(yè)不同，其產(chǎn)品即電能無法大量存儲，電力的生產(chǎn)和消費(fèi)必須在同一瞬間進(jìn)行，電站建設(shè)耗資大，建設(shè)周期長，電能對于國民經(jīng)濟(jì)各個(gè)行業(yè)和人民生活的重要性，尤其是在一個(gè)相當(dāng)時(shí)期內(nèi)的供需矛盾，這一切使電力負(fù)荷預(yù)測工作尤顯重要。這就要求我們對于電力負(fù)荷的特點(diǎn)有一定的了解才能針對負(fù)荷的特性而采用恰當(dāng)?shù)念A(yù)測方法得到符合精度要求的負(fù)荷預(yù)測值，更好地為電力系統(tǒng)的發(fā)展和運(yùn)行提供依據(jù)。負(fù)荷預(yù)測具有以下明顯的特點(diǎn)：</p><p>

62、;<b>　　(1)不準(zhǔn)確性</b></p><p>　　因?yàn)殡娏ω?fù)荷未來的發(fā)展是不確定的，它受到多種復(fù)雜因素的影響，而且各種影響因素也是發(fā)展變化的。人們對于這些發(fā)展變化有些能夠預(yù)先估計(jì)，有些卻很難見到，加上一些臨時(shí)變化的影響，因此就決定了預(yù)測結(jié)果的不確定性或不完全準(zhǔn)確性。</p><p><b>　　(2)條件性</b></p>

63、<p>　　在進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測時(shí)，往往會通過找到影響因素和負(fù)荷間的關(guān)系來進(jìn)行預(yù)測，然而這基于該影響因素的發(fā)生，也就是以該因素的發(fā)生為條件。一般這樣的條件分為必然條件和假設(shè)條件兩種。必然條件是已經(jīng)掌握了其規(guī)律的條件，假設(shè)條件是針對某些不確定發(fā)生的事件的，例如未來可能興建的開發(fā)區(qū)等，我們不能確定其一定發(fā)生。</p><p><b>　　(3)時(shí)間性</b></p><p

64、>　　各種負(fù)荷預(yù)測都有一定的時(shí)間范圍，因?yàn)樨?fù)荷預(yù)測屬于科學(xué)預(yù)測的范疇。因此，要求有比較確切的數(shù)量概念，往往需要指明預(yù)測的時(shí)間。</p><p><b>　　(4)多方案性</b></p><p>　　由于預(yù)測的不確定性和條件性，所以有時(shí)要對負(fù)荷在各種可能發(fā)展情況下進(jìn)行預(yù)測，就會得到各種條件下不同負(fù)荷預(yù)測方案。</p><p>　　此外，隨

65、著電力的發(fā)展，電力負(fù)荷預(yù)測具有許多新的功能，不僅用于電力系統(tǒng)規(guī)劃和制定發(fā)電計(jì)劃，還可以用于進(jìn)行系統(tǒng)充裕性評估、發(fā)電合同制定、合同電量分配、電價(jià)預(yù)測等工作。</p><p>　　2.3影響中長期負(fù)荷發(fā)展的因素</p><p>　　在一定條件下，電力負(fù)荷存在著明顯的變化趨勢。正是因?yàn)橄到y(tǒng)負(fù)荷具有一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)，可以被預(yù)測。另一方面，電力負(fù)荷的變化有其不確定性，如天氣的變化、意外事故的發(fā)生等造成對

66、電力負(fù)荷的隨機(jī)性干擾。它的發(fā)展主要受以下幾個(gè)因素的制約：</p><p><b>　　(1)經(jīng)濟(jì)因素 </b></p><p>　　電力系統(tǒng)總是覆蓋著一定的區(qū)域，該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)因素和人口、工業(yè)水平、農(nóng)業(yè)方式等都反映了一定的電力負(fù)荷需求。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是系統(tǒng)負(fù)荷增長的主要因素，如果能找到二者間的確切關(guān)系，同時(shí)掌握了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，中長期電力發(fā)展的輪廓就基本上確定了。然而經(jīng)濟(jì)的

67、發(fā)展同樣不容易預(yù)測，影響經(jīng)濟(jì)的因素中有很多是比較隨機(jī)的，難以準(zhǔn)確把握，同時(shí)，描述經(jīng)濟(jì)發(fā)展的參數(shù)非常多，不同的參數(shù)從不同的側(cè)面反映了經(jīng)濟(jì)情況，采用哪些參數(shù)來較準(zhǔn)確有效地描述電力負(fù)荷發(fā)展的經(jīng)濟(jì)情況，這些都是有待進(jìn)一步研究的問題。</p><p><b>　　(2)氣候因素</b></p><p>　　氣候因素對于年需求總量來說影響不是很大，但對年峰值負(fù)荷卻是主要因素。夏季

68、連續(xù)的高溫天氣會導(dǎo)致一個(gè)夏季峰值負(fù)荷。同樣，冬季的寒流也會使負(fù)荷急劇增加。對于一個(gè)氣候條件不太確知的系統(tǒng)，需要考慮多個(gè)溫度變量和幾個(gè)區(qū)域的溫度。影響負(fù)荷的氣候變量還有濕度、風(fēng)速、雷雨、陰晴、雨、雪、霧、霜等。</p><p><b>　　(3)政策因素</b></p><p>　　一般在分析中長期負(fù)荷發(fā)展時(shí)，大部分文獻(xiàn)對政策因素都未做分析，但政策因素的的確確影響著負(fù)荷

69、發(fā)展，有時(shí)這種影響還是比較宏觀的，可能造成負(fù)荷的較大變化。政策因素的難以考慮原因在于政策是相當(dāng)不確定的，當(dāng)前難以知道未來的政策。但政策也不是完全沒有征兆的，對于影響負(fù)荷總量或者分布的政策，往往會有一些計(jì)劃。例如建立某個(gè)工業(yè)區(qū)、某個(gè)大型企業(yè)，這些政策性計(jì)劃往往是在很早就提出來的，如果建設(shè)，則對負(fù)荷是一個(gè)很大的增加，但建設(shè)與否有時(shí)是不確定的，這種情況，可以考慮引入多場景的概念，給出一個(gè)基于概率或者其他方法的預(yù)測結(jié)果，以便進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)靈活規(guī)劃。

70、</p><p><b>　　(4)隨機(jī)干擾</b></p><p>　　由于系統(tǒng)由很多獨(dú)立的用戶組成，而很多用戶的負(fù)荷行為是隨機(jī)的，因此系統(tǒng)負(fù)荷也具有一定的隨機(jī)性。另外，一些特殊事件如鋼廠起停、咫風(fēng)襲擊、大型運(yùn)動(dòng)會、特殊電視節(jié)目等都對負(fù)荷有較大影響。</p><p>　　2.4負(fù)荷預(yù)測的誤差分析</p><p>　　由

71、于負(fù)荷預(yù)測是一種對未來負(fù)荷的估算，其預(yù)測結(jié)果應(yīng)該是明確的，可以被檢驗(yàn)的，但是它與客觀實(shí)際還是存在著一定的差距，這個(gè)差距就是預(yù)測誤差。因此，在得到預(yù)測結(jié)果后必須對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行評價(jià)，對其誤差進(jìn)行分析，務(wù)必使其處于可接受的范圍內(nèi)。若誤差太大，就失去了預(yù)測的意義，并從而導(dǎo)致電力規(guī)劃的失誤。誤差和預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性關(guān)系密切，研究產(chǎn)生誤差的原因，計(jì)算并分析誤差的大小，不但可以認(rèn)識預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確程度，同時(shí)，對于改進(jìn)負(fù)荷預(yù)測工作，檢驗(yàn)和選

72、用恰當(dāng)?shù)念A(yù)測方法等方面也有很大幫助。</p><p>　　2.4.1產(chǎn)生誤差的原因</p><p>　　產(chǎn)生誤差的原因很多，主要有以下幾個(gè)方面：</p><p>　　(1)預(yù)測模型誤差對于錯(cuò)綜復(fù)雜的電力負(fù)荷變化來說，模型只是一種經(jīng)過簡單化了的負(fù)荷狀況的反映，與實(shí)際負(fù)荷之間存在差距，用它來進(jìn)行預(yù)測，也就無可避免地會與實(shí)際負(fù)荷產(chǎn)生誤差。</p><p

73、>　　(2)負(fù)荷所受的影響因素是千變?nèi)f化的，進(jìn)行預(yù)測的目的和要求又各種各樣，因而就存在著如何從眾多的預(yù)測方法中正確選擇一個(gè)合適的預(yù)測方法的問題。如果選擇不當(dāng)?shù)脑?，也就隨之產(chǎn)生誤差。</p><p>　　(3)資料的準(zhǔn)確可靠性進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測要用到大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料，若不準(zhǔn)確或不完整的話必然會帶來預(yù)測誤差。</p><p>　　(4)突發(fā)事件某種意外事件發(fā)生或情況突然變化，也會造成預(yù)測誤差

74、。另外由于計(jì)算或人為的錯(cuò)誤，也可能會產(chǎn)生不同程度的誤差。</p><p>　　2.4.2預(yù)測誤差分析 </p><p>　　計(jì)算和分析預(yù)測誤差的方法和指標(biāo)很多，但主要有以下幾種：</p><p>　　(1)絕對誤差與相對誤差</p><p>　　設(shè)Y表示實(shí)際值，表示預(yù)測值，則稱Y-為絕對誤差，稱為相對誤差。有時(shí)相對誤差用百分?jǐn)?shù)來表示，這是一種

75、直觀的誤差表示方法，在電力系統(tǒng)中作為一種考核指標(biāo)經(jīng)常使用。</p><p><b>　　(2)平均絕對誤差</b></p><p><b>　?。?-1）</b></p><p>　　式中： MAE——平均絕對誤差；</p><p>　　——第i個(gè)預(yù)測值與實(shí)際值的絕對誤差；</p>&

76、lt;p>　　——第i個(gè)實(shí)際負(fù)荷值；</p><p>　　——第i個(gè)預(yù)測負(fù)荷值。</p><p>　　由于預(yù)測誤差有正有負(fù)，為了避免正負(fù)相抵消，故取誤差的絕對值進(jìn)行綜合并計(jì)算其平均數(shù)，這是誤差分析的綜合指標(biāo)之一。</p><p><b>　　(3)均方誤差</b></p><p><b>　?。?-2）&

77、lt;/b></p><p>　　式中： MSE——均方差，其它符號同前。</p><p>　　均方誤差是預(yù)測誤差平方之和的平均數(shù)，它避免了正負(fù)誤差不能相加的問題。是誤差分析的綜合指標(biāo)法之一。</p><p><b>　　(4)均方根誤差</b></p><p><b>　?。?-3）</b>

78、</p><p>　　式中： RMSE——均方根誤差，其他符號同前。</p><p>　　這是均方誤差的平方根。由于對誤差E進(jìn)行了平方，加強(qiáng)了數(shù)值大的誤差在指標(biāo)中的作用，從而提高了這個(gè)指標(biāo)的靈敏性，是一大優(yōu)點(diǎn)，這也是誤差分析的綜合指標(biāo)之一。</p><p><b>　　(5)標(biāo)準(zhǔn)誤差</b></p><p><b&

79、gt;　?。?-4）</b></p><p>　　式中： ——預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差；</p><p>　　n——?dú)v史負(fù)荷數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；</p><p>　　m——自由度，也就是變量的個(gè)數(shù)，即自變量和因變量的個(gè)數(shù)的總和。</p><p>　　(6)關(guān)聯(lián)度誤差分析</p><p>　　關(guān)聯(lián)度是灰色系統(tǒng)理論提出的一種技術(shù)方法

80、，是分析系統(tǒng)中各因素關(guān)聯(lián)程度的方法，或者說是關(guān)聯(lián)程度量化的方法。關(guān)聯(lián)度的基本思想，是根據(jù)曲線間相似程度來判斷關(guān)聯(lián)程度，實(shí)質(zhì)上是幾種曲線間幾何開頭的分析比較，即認(rèn)為幾何形狀越接近，則發(fā)展變化態(tài)勢越接近，關(guān)聯(lián)程度越大。用此方法可以來比較幾種預(yù)測模型對應(yīng)的幾條預(yù)測曲線與一條實(shí)際曲線的擬合程度，關(guān)聯(lián)度越大，則說明對應(yīng)的預(yù)測模型越優(yōu)，擬合誤差也就越小。</p><p>　　第三章 灰色系統(tǒng)的基本理論及預(yù)測模型</p&

81、gt;<p>　　灰色系統(tǒng)理論是20世紀(jì)80年代由我國鄧聚龍教授提出,用來解決信息不完備系統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法。它把模糊控制的觀點(diǎn)和方法延伸到復(fù)雜的大系統(tǒng)中,將自動(dòng)控制與運(yùn)籌學(xué)的數(shù)學(xué)方法相結(jié)合,研究廣泛存在于客觀世界中具有灰色性的問題。部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)。它把一切隨機(jī)過程看作是在一定范圍內(nèi)變化的、與時(shí)間有關(guān)的灰色過程。對灰色量不是從統(tǒng)計(jì)規(guī)律的角度應(yīng)用大樣本進(jìn)行研究,而是采用數(shù)據(jù)生成的方法,將雜亂無章的原始

82、數(shù)據(jù)整理成規(guī)律性強(qiáng)的生成序列再作研究。</p><p>　　對于電力負(fù)荷系統(tǒng)，對其影響的供電機(jī)組、電網(wǎng)容量、生產(chǎn)能力、大用戶情況、某些主要產(chǎn)品耗電情況等信息是已知的，但是，影響負(fù)荷的其他很多因素，如天氣情況、行政與管理政策的變化、地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等等難以確切知道的，因此，電力負(fù)荷是灰色系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)沒有確定的映射關(guān)系（函數(shù)關(guān)系）。雖然灰色系統(tǒng)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測中得到了應(yīng)用，然而仍需要研究如何根據(jù)負(fù)荷特點(diǎn)，結(jié)合其它方法

83、來提高負(fù)荷預(yù)測的精度。</p><p><b>　　3.1基本原則</b></p><p>　　灰色系統(tǒng)分析作為一種方法，它與傳統(tǒng)的系統(tǒng)分析方法有其相同的基本原則，這就是整體性、優(yōu)化、模型化。整體性原則是系統(tǒng)分析的根據(jù)和出發(fā)點(diǎn)，優(yōu)化原則是其分析的基本目的，而模型化原則是作為優(yōu)化的手段和必要途徑。這三條原則從不同側(cè)面表現(xiàn)了包括灰色系統(tǒng)在內(nèi)的系統(tǒng)方法的一般特征。但灰色系統(tǒng)

84、分析還具有自身的一些特點(diǎn)和方法論原則。</p><p>　　(1)信息的非完全性原則</p><p>　　人們對系統(tǒng)的認(rèn)識，是客觀事物以信息形式在人們頭腦中的反映。由于客觀事物的變化是無窮無盡的，人們所能獲得的信息是有限的，也總是不完全的。依據(jù)不完全信息來處理問題正是灰色系統(tǒng)分析方法的重要特征?；疑到y(tǒng)分析十分重視對有限的、非完全信息的充分利用，這是因?yàn)槿藗兘?jīng)常是在“灰”的環(huán)境中認(rèn)識事物和

85、處理問題的。任何信息在人們認(rèn)識的過程中都有一定的意義，它們總是以不同的形式，反映了客觀事物或在歷史上曾經(jīng)存在過、或在現(xiàn)實(shí)中存在著的一些根本屬性或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。因此，即使是有限的、非完全的信息、，對于人們認(rèn)識客觀事物也是十分有價(jià)值的。它是提高人們的認(rèn)識深度，降低人們的認(rèn)識灰度的可靠基礎(chǔ)，尤其是那些可以標(biāo)志客觀事物“現(xiàn)實(shí)存在”的有限信息，在進(jìn)行灰色系統(tǒng)分析與處理問題時(shí)給予高度重視，這是有它的認(rèn)識論根據(jù)的。從系統(tǒng)辯證論觀點(diǎn)看，“信息非完全性”原理

86、及其運(yùn)用，是“少”與“多”的辯證統(tǒng)一，是“局部”與“整體”的轉(zhuǎn)化。</p><p><b>　　(2)非唯一性原則</b></p><p>　　對于一個(gè)信息不完全的系統(tǒng)，特別是屬于本征性灰系統(tǒng)的社會系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)、軍事系統(tǒng)、自然系統(tǒng)等，試圖用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)方法尋求精確的唯一解，一般情況下幾乎是不可能的?；疑到y(tǒng)分析方法的非唯一性原則，正是指由于這類系統(tǒng)的行為模式

87、的非唯一性，而對系統(tǒng)行為及其未來發(fā)展的描述也應(yīng)是非唯一的。非唯一性原則增強(qiáng)了系統(tǒng)的可比性、可量化性、可選擇性及可優(yōu)化性。灰色系統(tǒng)理論屬于軟科學(xué)的范疇，具有多學(xué)科的綜合性，所以其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及其系統(tǒng)方法也是非唯一的。因而，灰思想強(qiáng)調(diào)非唯一性、可集合性、可構(gòu)造性，是開集思想。開集既可在同一層次構(gòu)造發(fā)展，也可在多層次上構(gòu)造發(fā)展，這是灰色系統(tǒng)方法的一個(gè)重要的方法論原則。</p><p>　　(3)現(xiàn)實(shí)信息優(yōu)先原則</p

88、><p>　　運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論與方法進(jìn)行系統(tǒng)分析預(yù)測決策規(guī)劃、評估時(shí)，突出的特點(diǎn)就是對樣本的數(shù)量和分布特征不太苛求，不盲目追求大樣本量和典型分布。它只需對已掌握的部分信息進(jìn)行合理的加工處理，就能對系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過程做出科學(xué)的描述和正確的預(yù)測。這是由于它在樣本選取方面遵循著與一般統(tǒng)計(jì)方法完全不同的方法論原則，一般統(tǒng)計(jì)方法是依據(jù)隨機(jī)原則進(jìn)行抽樣調(diào)查，以獲取大量樣本，而灰色系統(tǒng)方法則是在研究信息不完全的系統(tǒng)時(shí)，遵循現(xiàn)實(shí)信息優(yōu)先原

89、則，即在處理歷史信息與現(xiàn)實(shí)信息關(guān)系上，它注重現(xiàn)實(shí)信息。因?yàn)槲覀冄芯康氖乾F(xiàn)實(shí)存在的信息不完全系統(tǒng)，表征或反映它的狀態(tài)特征和行為的主要是現(xiàn)實(shí)信息，直接影響系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢、起著主要作用的也是現(xiàn)實(shí)信息，而且在歷史信息中，反映客觀事物發(fā)展規(guī)律的那一部分信息內(nèi)容，都會以這樣或那樣的方式被現(xiàn)實(shí)信息所載有。這一點(diǎn)對于社會、經(jīng)濟(jì)等本征性灰色系統(tǒng)更為明顯。所以，灰色預(yù)測并不要求大量的歷史數(shù)據(jù)，甚至有三、四個(gè)數(shù)據(jù)即可建模預(yù)測。</p><

90、;p><b>　　3.2基本方法</b></p><p>　　灰色系統(tǒng)理論現(xiàn)已初步形成了較為完整的一套體系，在這套理論體系基礎(chǔ)上，灰色系統(tǒng)分析已逐步形成了具有自己特色的、實(shí)用性較強(qiáng)的基本方法。</p><p><b>　　主要有：</b></p><p>　?、倩疑P(guān)聯(lián)分析：關(guān)聯(lián)矩陣、關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)矩陣；</p>

91、;<p>　?、诨疑珓?dòng)態(tài)模型：GM（1,1）、GM（1,N）、GM（0,N）等；</p><p>　?、刍疑A(yù)測方法：數(shù)列預(yù)測、系統(tǒng)協(xié)調(diào)（結(jié)構(gòu)或控制）預(yù)測、災(zāi)變預(yù)測、季節(jié)災(zāi)變預(yù)測、拓?fù)漕A(yù)測；</p><p>　?、芑疑謩輿Q策：單目標(biāo)決策、多目標(biāo)決策；</p><p>　　⑤多維灰色評估：灰色統(tǒng)計(jì)、灰色聚類、多層次綜合評估；</p>&l

92、t;p>　?、薅嗑S灰色規(guī)劃：預(yù)測型規(guī)劃、漂移型規(guī)劃、灰色規(guī)則綜合規(guī)劃；</p><p><b>　?、呋疑ビ嗫刂啤?lt;/b></p><p>　　3.3灰色系統(tǒng)建模的機(jī)理</p><p>　　GM模型即灰色模型（GREY MODEL）。一般來說，建模是用原始的數(shù)據(jù)序列建立差分方程；灰色系統(tǒng)建模則是用原始數(shù)據(jù)序列作生成數(shù)后建立微分方程。由于

93、系統(tǒng)被噪音污染后，所以原始數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)出離亂的情況，這種離亂的數(shù)列也是一種灰色數(shù)列，或者灰色過程，對灰色過程建立模型，便成為灰色模型。灰色系統(tǒng)理論其所以能夠建立微分方程型的模型，是基于下述概念、觀點(diǎn)和方法。</p><p>　　(1)灰色理論將隨機(jī)變量當(dāng)作是一定范圍內(nèi)變化的灰色變量，將隨機(jī)過程當(dāng)作是在一定范圍、一定時(shí)區(qū)內(nèi)變化的灰色過程。</p><p>　　(2)灰色理論將無規(guī)律的原始數(shù)據(jù)

94、經(jīng)生成后，使其變?yōu)檩^有規(guī)律的生成數(shù)列再建模，所以GM模型實(shí)際上是生成數(shù)列模型。</p><p>　　(3)灰色理論按開集拓?fù)涠x了數(shù)列的時(shí)間測度，進(jìn)而定義了信息濃度，定義了灰導(dǎo)數(shù)與灰微分方程。</p><p>　　(4)灰色理論通過灰數(shù)的不同生成方式，數(shù)據(jù)的不同取舍以及殘差的GM模型來調(diào)整、修正、提高精度。</p><p>　　(5)灰色系統(tǒng)理論模型基于關(guān)聯(lián)度的概念

95、及關(guān)聯(lián)度收斂原理。</p><p>　　(6)灰色GM模型一般采用三種檢驗(yàn)，即殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)、后驗(yàn)方差檢驗(yàn)。殘差檢驗(yàn)是按點(diǎn)檢驗(yàn)，關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)是建立的模型與指定函數(shù)之間近似性的檢驗(yàn)，后驗(yàn)方差檢驗(yàn)是殘差分布隨機(jī)特性的檢驗(yàn)。</p><p>　　(7)對于高階系統(tǒng)建模，灰色理論是通過GM（1，N）模型解決的。</p><p>　　(8)GM模型所得數(shù)據(jù)必須經(jīng)過逆生成作

96、還原后才能使用。</p><p>　　3.4灰色序列及其生成方法</p><p>　　灰色系統(tǒng)理論認(rèn)為任何隨機(jī)過程都是在一定幅值范圍和一定時(shí)區(qū)變化的灰色量，并把隨機(jī)過程看成灰色過程。</p><p>　　灰色系統(tǒng)是通過對原始數(shù)據(jù)的整理來尋求其變化規(guī)律的，這是一種就數(shù)據(jù)尋找數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)規(guī)律的途徑，我們稱為灰色序列生成。灰色系統(tǒng)的理論認(rèn)為，盡管客觀系統(tǒng)表象復(fù)雜、數(shù)據(jù)離亂，

97、但它總是有整體功能的，因此必然蘊(yùn)含某種內(nèi)在規(guī)律。關(guān)鍵在于如何選擇適當(dāng)?shù)姆绞饺ネ诰蛩屠盟?。一切灰色序列都能通過某種生成弱化其隨機(jī)性，顯現(xiàn)其規(guī)律性。</p><p>　　灰色系統(tǒng)在建模時(shí)，必須采取一定的方式對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理，使生成數(shù)據(jù)序列變成有規(guī)律的序列。在電力負(fù)荷預(yù)測中常用到的一種方式是灰色系統(tǒng)生成，有累加生成、累減生成、均值化生成、級比生成、灰數(shù)的白化函數(shù)生成等。</p><p>

98、;<b>　　3.4.1累加生成</b></p><p>　　如果對一原始數(shù)列作如下處理：原如數(shù)列中的第一個(gè)數(shù)據(jù)維持不變，作為新數(shù)列的第一個(gè)數(shù)據(jù)，新數(shù)列的第二個(gè)數(shù)據(jù)是原始的第一個(gè)與第二個(gè)數(shù)據(jù)相加，新數(shù)列的第三個(gè)數(shù)據(jù)是原始的第一個(gè)、第二個(gè)與第三個(gè)相加，……，依次類推。這樣得到的新數(shù)列，稱為累加生成數(shù)列，這種處理方式稱為累加生成。</p><p><b>　　記

99、為原始數(shù)列，</b></p><p>　　= </p><p>　　對該數(shù)列進(jìn)行一次累加，</p><p>　　= k=1,2,…,n (3-1)</p><p><b>　　生成新數(shù)列為：</b><

100、/p><p>　　則稱為的一次累加生成數(shù)列，記為1-AGO(Accumulated Generating Operation)。累加生成能使任意非負(fù)數(shù)列、擺動(dòng)的與非擺動(dòng)的，轉(zhuǎn)化為非減的、遞增的數(shù)列。換言之，通過累加生成后得到的生成數(shù)列其隨機(jī)性弱化了，規(guī)律性增強(qiáng)了。</p><p><b>　　3.4.2累減生成</b></p><p>　　將原始

101、數(shù)列中前后相鄰的兩個(gè)數(shù)據(jù)相減，這種生成稱為累減生成。所得的數(shù)據(jù)為累減生成值。因?yàn)槔蹨p生成是累加生成的逆運(yùn)算，所以常記為IAGO（ Inverse Accumulated Generating Operation ）。</p><p>　　令為r次生成數(shù)列，對作i次累減，記為i-IAGO,定義為，則有如下關(guān)系式：</p><p>　　0次累減，記為0-IAGO,其算式為</p>

102、<p><b>　?。?-2）</b></p><p>　　注：0次累減相當(dāng)于不累減，結(jié)果仍為原來的值。</p><p>　　1次累減，記為1-IAGO,其算式為</p><p><b>　?。?-3）</b></p><p>　　i次累減，記為i-IAGO,其算式為</p>

103、<p><b>　　(3-4)</b></p><p>　　因?yàn)?，所以當(dāng)i=r時(shí)，則有</p><p>　　== （3-5）</p><p>　　這說明累減是累加的逆生成。當(dāng)對r-AGO進(jìn)行r-IAGO時(shí)，則得原始數(shù)據(jù)，此過程又稱為還原。</p><

104、p><b>　　3.4.3均值生成</b></p><p>　　均值生成分為鄰均值生成與非鄰均值生成兩種。所謂鄰均值生成，就是對于等時(shí)距的數(shù)列，用相鄰數(shù)據(jù)的平均值構(gòu)造新的數(shù)據(jù)。即若有原始數(shù)列</p><p>　　記k點(diǎn)的生成值為，且</p><p><b>　?。?-6）</b></p><p&g

105、t;　　則稱為鄰均值生成值。顯然，這種生成是相鄰值的等權(quán)生成。所以也稱為鄰值等權(quán)生成。</p><p>　　所謂非鄰均值生成，是對于非等時(shí)距數(shù)列，或者雖為等時(shí)距數(shù)列，但剔除異常值之后出現(xiàn)空穴的數(shù)列，用空穴兩邊的數(shù)據(jù)求平均值構(gòu)造新的數(shù)據(jù)以填補(bǔ)空穴。即若原始數(shù)列</p><p>　　這里為空穴，記k點(diǎn)的生成值為，且</p><p><b>　　(3-7)<

106、;/b></p><p>　　則稱為非鄰均值生成值。顯然，這種生成是空穴前后信息的等權(quán)生成。</p><p>　　均值生成在電力負(fù)荷預(yù)測中常用于對歷史數(shù)據(jù)不全的情況作出整理和補(bǔ)齊。</p><p>　　3.5數(shù)列灰預(yù)測模型</p><p>　　灰色系統(tǒng)建模是利用較少的或不確定的表示系統(tǒng)行為特征的原始數(shù)據(jù)序列作生成變換后，建立微分方程。由

107、于環(huán)境對系統(tǒng)的干擾，使原始數(shù)據(jù)序列呈現(xiàn)離亂情況，離亂數(shù)列即為灰色數(shù)列，或稱灰色過程，對灰色過程建立的模型稱為灰色模型。</p><p>　　灰色系統(tǒng)模型是揭示系統(tǒng)內(nèi)部事務(wù)連續(xù)發(fā)展變化過程的模型，所以灰色系統(tǒng)的模型一般是用微分方程來描述的。</p><p>　　3.5.1灰色預(yù)測模型的建模</p><p>　　灰色理論是運(yùn)用灰數(shù)建立微分方程，這種微分方程模型稱為GM(

108、Grey Model)，GM(l，N)表示N個(gè)變量的一階微分方程。在負(fù)荷預(yù)測中常用GM(l，1)模型，它是作為電力負(fù)荷預(yù)測的一種有效的模型。GM(1,1)模型是一種指數(shù)增長模型,當(dāng)電力負(fù)荷呈嚴(yán)格指數(shù)增長時(shí),從理論上已經(jīng)證明,此方法具有預(yù)測精度高、所需樣本數(shù)據(jù)少、計(jì)算簡便和可檢驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn)，其實(shí)質(zhì)是對原始序列作一次累加生成，使生成序列呈一定規(guī)律，并用典型曲線擬合，從而建立數(shù)學(xué)模型。</p><p>　　令為GM（1，1

109、）建模序列，</p><p>　　令為的一階累加生成（AGO）序列，</p><p>　　= （3-8）</p><p>　　k=1，2，…，n （3-9）</p><p><b>　　令為的均值序列：

110、</b></p><p>　　k=2，3，…，n （3-10）</p><p>　　則GM（1，1）的定義型，即GM（1，1）的灰微分方程為：</p><p><b>　?。?-11）</b></p><p>　　稱a為發(fā)展系數(shù)。因?yàn)閍的大小及符號，反映了及的發(fā)展勢態(tài)；</p>