组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

收稿日期:2006-11-30.

基金项目:国家自然科学基金资助项目(60172034).

作者简介:俞明生(1976-),男,宁夏石嘴山人,助理工程师,主要从事电力系统运行与控制等方面的研究.

文章编号:1000-1646(2007)02-0153-04

组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

俞明生1,冯桂宏2,杨　祥2

(1.石嘴山供电局,宁夏石嘴山753000;2.沈阳工业大学电气工程学院,沈阳110023)

摘　要:鉴于中长期负荷预测受很多不确定因素的影响,各种预测方法都有其局限性的问题,在分析基本灰色模型及其传统改进模型在负荷预测中局限性的基础上,提出了一种电力系统中长期负荷预测的实用新方法———组合优化灰色预测法.该预测法是一种对残差改进灰色模型(GM )和基于等维新息递补预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,满足动态电力负荷能解决随机干扰影响的要求,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,组合优化灰色预测模型用于中长期电力负荷预测,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,预测精度高,具有很好的实用性.

关　键　词:负荷预测;灰色模型;残差;等维新息;组合优化中图分类号:TM 734 文献标识码:A

Application of combined optimum grey model to mid and long term load forecasting

YU Ming 2sheng 1,FEN G Gui 2hong 2,YAN G Xiang 2

(1.Shizuishan Power Su pply Bureau ,Shizuishan 753000,China ;2.School of Electrical En gineering ,Shenyang University of Technology ,Shenyang 110023,China )

Abstract :It is well known that mid and long term electric load forecasting has many uncertain factors that influence the forecasting precision greatly ,so every forecasting method has its limitation.Considering limitations of basic grey model and conventional improved models ,a new practical method called combined optimum grey model for mid and long term load forecasting is introduced.The combined model is composed of partial error optimum grey model (GM )as well as equal 2dimension and new 2information grey model.The forecasting algorithm can estimate model parameters ,meet the requirements of dynamic power load and overcome random disturbances.Example analysis shows that the forecasting error is below https://www.sodocs.net/doc/2a16397838.html,pared with conventional theoretical methods ,the proposed scheme has the characters of simple computation ,high forecasting precision and good applicability.

K ey w ords :load forecasting ;grey modeling ;partial error ;equal 2dimension and new 2information ;

combination optimum model

电力负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础.准确的负荷预测有益于提高电力系统运行的稳定性与经济性.它为所在地区电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡、地区间的电力余缺调剂、电网资金以及人力资源的需求平衡提供了可靠的依据.

与超短期、短期电力负荷预测相比,中长期电力负荷预测研究,由于给定的历史数据较少、时间间隔长、节假日或季节性负荷变化波动大以及国民经济多方面因素影响,使其电力负荷分布状态无法直接找出良好的分布规律[1].因此,工作难度大,用传统的负荷预测理论建立的负荷预测模

第29卷第2期2007年4月沈　阳　工　业　大　学　学　报

Journal of Shenyang University of Technology

Vol 129No 12Apr.2007

型不能满足精度要求.

考虑到中长期电力负荷预测受多种不确定因素的影响,本文引入了灰色预测理论,提出了一种基于残差的与基于等维新息递补预测法的改进灰色预测技术,实现了中长期电力负荷历史样本资料随时间的变化,新信息不断补充,保证了样本量和计算工作量不增加而预测精度得到很好保证且具备拟合波动性负荷的研究目的.

1　中长期电力负荷预测模型

电力负荷预测的实质就是利用已有的历史负荷数据及相关资料,按一定方式找出电力负荷变化的规律,从而预测出电力负荷未来的变化情况.

灰色理论基于将随机量当作在一定范围内变化的灰色量,并将规律不明显的原始数据经累加生成使之成为具备一定规律的生成数列,构造并白化处理的微分方程模型[2].鉴于灰色预测理论的特有建模方法[3-5],本文在研究中长期电力负荷预测问题时引入其建模理论和处理方法,从而使问题简化的同时保证了预测精度的要求.111　G M(1,1)模型的建立

GM (1,1)模型是最常见的一种灰色模型,由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型,是作为电力负荷预测的一种有效的模型.设某地区电网的中长期负荷历史记录为一组随时间变化的无明显规律的原始数列x (0)

x (0)=[x (0)(1),x (0)(2),…,x (0)(n )]　(1)用12A GO 生成一阶累加生成序列

x (1)=[x (1)(1),x (1)(2),…,x (1)(n )]　(2)取k ,i 分别为中间变量,则上述两式满足

x

(1)

(k )=

∑k

i -1

x (0

)

(i )(3)

由于序列x (1)

(k )具有指数增长规律,而一

阶微分方程的解恰是指数增长形式的解,因此可认为x (1)序列满足下述一阶微分方程模型

d x (1)d t

+ax (1)

=u

(4)式中,a ,u 为参数.记^

A =[^a ,^u ]T

,且^a ,^u 分别为a ,u 的预测值,则参数^A 可由最小二乘法确定

^A =(B T

B )

-1

B T

Y n =

^a ^

u (5)

其中,B 和Y n 为已知量,^A 为待定参数,且B 和

Y n 可由下面两式得到.

B =

-12

[x (1)(1)+x (1)

(2)]

1-

12

[x (1)(2)+x (1)

(3)]1

…

…-

1

2

[x (1)(n -1)+x (1)

(n )]1

(6)

Y n =

x

(0)(2)x (0)

(3)…

x

(0)

(n )

(7)

将所求得的^a ,^u 代回方程(4),有

d x (1)d t

+^a x (1)

=^u

(8)再离散化后可得到GM (1,1)的生成序列的灰色模型为

^

x (1)

(k +1)=x

(0)

(1)-

^u

^

a e -^

a k +

^u

^a k =0,1,2…

(9)

将上式再做累减还原,得原始数列x (0)的灰色预

测模型为^x (0)(k +1)=^x (1)(k +1)-^x (1)(k )=

(e -a

-1)x

(0)

(1)-

^u

^

a e -^

a k k =0,1,2, (10)

112　残差优化灰色模型

一般灰色预测模型需经检验合格后才能使

用.若按x (1)(i )建立的GM (1,1)模型经后验差检验不合格,可选用残差灰色优化模型进行修正[6-8].

设若上述原始序列x (0)的灰色预测模型如式(10)所示,则原始序列与预测序列之差为

e

(0)

(k )=x (0)(k )-^x (0)

(k )

(11)则有残差数列为

e

(0)

(k )=[e (0)(1),e (0)(2),…,e (0)(n )]

(12)

对上述残差数列建立GM (1,1)模型,可得残差模

型为

^

e (0)

(k ′+1)=(e

-a ′

-1)e (0)

(1′

)-^u ′^

a ′e -a ′k ′

(13)

以^e (0)(k ′+1)作为^x (0)

(k +1)的修正模型,可得残差优化灰色模型为

^

x (0)

(k +1)=(e -^a

-1)

x

(0)

(1)-

^u

^

a e -^a k +δ(k -i )(e -^a ′-1)e (0)(1)-^u ′^

a ′e

-^a ′k ′

(14)

δ(k -i )=

1　k ≥i 0　k

　i =n -n ′(15)

451 沈　阳　工　业　大　学　学　报

第29卷

113　等维新息递补预测法

对于改进优化GM(1,1)模型,虽然可以作为中长期预测,但真正具有实际意义且精度较高的预测值仅仅是最近的一、两个数据,而其它更远的数据则只反应趋势值或称规划值(长期规划性预测).因此,在预测模型中将每个新得到的信息送入数据列中的同时,便去除一个最陈旧的数据,即

x(0)=x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n-1),

x(0)(n),x(0)(n+1)

去除 补充

(16)

这种新陈代谢的数据处理方式即为等维新息技术[9]

,该处理方法使预测精度得到明显提高.

2　组合优化模型

组合预测方法是建立在最大信息利用的基础上,它集多种单一模型的信息,进行最优组合.在大多数情况下,通过组合预测可以达到改善预测结果的目的[10].

组合预测有两类概念:一是指将几种预测方法所得的预测结果,选取适当的权重进行加权平均的一种预测方法;二是指在几种预测方法中进行比较,选择拟合优度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测.

本文提出一种新的组合优化预测模型,它的基本思想是通过对给定原始序列进行改进残差灰色预测,对所得到的残差修正预测模型序列进行等维新息处理后再进行改进残差灰色预测.该预测模型融合了改进残差灰色预测模型与等维新息灰色预测的优点,具有了比单一预测模型更高的预测精度.其应用步骤如下:

1)对原始数据进行累加处理;

2)对累加处理的数据列进行GM(1,1)模型预测;

3)对该预测结果进行还原处理;

4)后验差校验,如不满足精度要求,则取局部残差建立残差数据序列;

5)对残差数据列再建立GM(1,1)模型;

6)用残差灰色模型修正原始灰色模型;

7)重新进行预测分析.

本文提出的灰色组合优化负荷预测法既有残差灰色预测的拟合波动性负荷的优点,又具有等维新息法的计算精度高且运算量简便的优势,避免了单一方法的缺点.3　主程序流程图

本文所提出的组合模型兼备了基于残差的改进灰色预测模型(GM)与基于等维新息递补法的改进灰色预测模型两者的特性.用C++语言编制了预测主程序,主程序流程图如图1所示.

图1　中长期电力负荷组合优化灰色预测主程序

Fig.1　Main flowchart of combined optimum grey

model for mid and long term forecasting

4　应用举例

按上述应用步骤,以辽宁省某地区1997～2001年用电负荷情况做样本,进行实例计算.

表1给出的是由GM(1,1)模型、等维新息模型以及本文中的组合优化灰色预测模型对给定负荷数据所做的预测以及后验残差值.

表2中给出的数据是由GM(1,1)模型、等维新息模型以及本文中的组合优化灰色预测模型对该样本2002～2005年的负荷数据所做的预测结果.预测时,每预测下一年的数据,保持历史数据为5个,这样简化了计算,提高了预测精度.

由表2可以看出,上述4年电量需求预测与实际电量相比,运用本文所用方法的误差在±3%之内,且比其它两种单一方法在预测精度上有明显提高.

551

第2期俞明生,等:组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

表1　某地区1997～2001年用电量

T ab.1　E lectric energy consumption d ata in some city108kW?h　年份实际值GM(1,1)后验残差/%等维新息后验残差/%组合优化后验残差/% 19971147891147890100114789010011478901000 19981148181146860189114398218311462011330 1999115409116068-4128116415-6153115681-11770 20001182101175803146117401414411776121460 2001118859119234-1199119189-1175118923-01339

表2　某地区200222005年用电量

T ab.2　E lectric energy consumption d ata from2002to2005108kW?h　年份实际值GM(1,1)　误差/%等维新息　误差/%组合优化误差/% 200221051362110418-21572110418-21572109198-1198 20032134327213021811752130140117921307291154 200421431382151802-3162149073-21442147373-2156 20052184145217556331022174276314721772492143

5　结　论

本文在研究电力系统中长期负荷预测问题的基础上,引入灰色系统理论,提出了一种具有较高预测精度的基于残差灰色改进模型与等维新息递补灰色模型两者相结合的组合优化灰色预测模型.实例表明,对中长期电力负荷预测这类相关因素多的问题,残差灰色改进模型具有拟合波动性负荷的能力,而等维新息递补灰色模型可在不增加计算量的前提下提高预测的精度.该组合模型结合了这两种预测模型的优势,使该组合优化模型具有简单、可靠和预测精度高等特点.

参考文献:

[1]高强,王胜辉,徐建源.基于人工神经网络的中期电

力负荷预测研究[J].沈阳工业大学学报,2004,26

(1):41-43.

(G AO Qiang,WAN G Sheng2hui,XU Jian2yuan.Study

of mid2term electric load forecasting based on ANN

[J].Journal of Shenyang University of Technology,

2004,26(1):41-43.)

[2]邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉:华中理工大学

出版社,1990.

(DEN G J u2long.Gray forecasting and decision2making

[M].Wuhan:Huazhong University of Science and

Technology Press,1990.)

[3]CHOU Mu2yuan,ZHU Jin2xiang,Tram H.Application

of fuzzy multi2objective decision making in spatial load forecasting[J].IEEE Trans.on Power S ystem,1998,

13(3):1185-1190.

[4]K andil M S,Debeiky S M,Hasanien N E.Overview

and comparison of long2term forecasting techniques for

a fast developing utility[J].Electric Power Systems

Research,2001,58(1):11-17.[5]K andil M S,Debeiky S M,Hasanien N E.The im ple2

mentation of long term forecasting strategies using a

knowledge based expert system[J].Electric Power

Systems Research,2001,58(1):19-25.

[6]王翠茹,孙辰军,杨静,等.改进残差灰色预测模型

在负荷预测中的应用[J].电力系统及其自动化学

报,2006,18(1):86-89.

(WAN G Cui2rui,SUN Chen2jun,Y AN G Jing,et al.

Application of modified residual error gray prediction

model in power load forecasting[J].Proceedings of the

CSU2EPSA,2006,18(1):86-89.)

[7]张伏生,刘芳,赵文彬.灰色Verhulst模型在中长期

负荷预测中的应用[J].电网技术,2003,27(5):

37-40.

(ZHAN G Fu2sheng,L IU Fang,ZHAO Wen2bin.Ap2 plication of grey Verhulst model in middle and long

term load forecasting[J].Power System Technology,

2003,27(5):37-40.)

[8]邢棉,于兰香,刘晓霞.基于神经网络校正的电力负

荷灰色预测[J].华北电力大学学报.2006,33(4):

93-95.

(XIN G Mian,YU Lan2xiang,L IU Xiao2xia.Grey forecast of power load based on corrected neural net2 work[J].Journal of North China Electric Power Uni2 versity,2006,33(4):93-95.)

[9]拜存有,冯旭,张升堂,等.灰色等维新息模型在灌

溉用水量预测中的应用研究[J].西北农林科技大

学学报:自然科学版,2004,32(9):115-118.

(BAI Cun2you,FEN G Xu,ZHAN G Sheng2tang,et al.

The application research on the gray equal2dimension

and new2info model in the prediction of irrigation wa2 ter consumption[J].Journal of Northwest Sci2Tech

Univ of Agri and For:Nat Sci Ed,2004,32(9):115-

118.)

[10]FEN G Gui2hong,Y AN G Xiang,ZHAN G Bing2yi.The

application of combined optimum grey model in medi2 um and long term load forecasting[A].Proceedings of

China International Conference of Electricity Distribu2 tion[C].Beijing China:2006:340-345.

(责任编辑:王艳香　英文审校:杨俊友)

651 沈　阳　工　业　大　学　学　报第29卷

基于灰色预测模型的上海世博会分析(精)

基于灰色预测模型的上海世博会分析 张文彬华北电力大学保定 张静峰华北电力大学科技学院保定 摘要：众所周知，世博会正日益成为全世界人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。世博会的举行可以推动该城市经济的发展。本文基于灰色预测模型从第一、第二、第三产业、进出口贸易、居民消费价格指数等方面对上海世博会的举行对上海经济的发展进行了分析和说明。 关键词：灰色预测模型，世博会，经济发展 一前言 世界博览会是人类文明的驿站。自1851年伦敦的万国工业博览会开始，世博会正日益成为全球经济、科技和文化领域的盛会，成为各国人民总结历史经验、交流聪明才智、体现合作精神、展望未来发展的重要舞台。 中国是一个历史悠久的文明古国，2010年世界博览会的成功举行，让中国了解了世界，也让世界更多的了解中国，同时上海世博会的成功举行对上海经济的发展也起到了巨大的推动作用。而评价经济体系的指标有很多，本文选择有代表性的第一产业（农业、林业、牧业、渔业等）、第二产业（采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业等）、第三产业（交通运输业、邮电通讯业、商业饮食业等流通类行业和金融业、保险业、旅游业、教育文化、酒店业等服务类产业）、居民消费价格指数、进出口贸易等指标[1][2]，根据上海统计年鉴中1997-2002年各指标的数据，剔除世博会举行的因素，利用灰色预测模型对2003-2009年的相关数据进行预测，并进行了残差分析，然后根据实际世界博览会举行时各项指标数据，通过与预测数据的图形对比，可以直观反映出上海世博会对上海经济发展的影响力，并对相关数 据进行了分析。 二灰色预测模型[3][4] 灰色系统理论最早由华中理工大学邓聚龙教授提出，先后发表过灰色控制、灰色预测、灰色决策等多部专著，较详细在阐述了灰色系统理论的产生、原理与应用。什么叫灰？用邓先生自己的话来讲：“完全已知的系统称作白系统；完全未知的系统称作黑系统；部分已知、部分未知的系统称作灰色系统。”，而灰色预测就是采用已知的数据来预测未知的数据的一种方法。其中G表示Grey(灰，M表示Model(模型，前一个“1”表示一阶，后一个“1”表示一个变量，GM(1, 1则是一阶，一个变量的微分方程预测模型。其算法流程如下： 1．由已知数据得初始，并按生成新的数列 。

电力负荷预测方法与应用

电力负荷预测方法与应用 一、概述 电力工业是国民经济的基础工业。随着我国产业结构完善和人民整体生活水平的改善，对电能的需求逐年加大，同时对电力质量的要求也越来越高，且由于电能生产和消费的同时性，对电网建设和布局提出了更高的要求。 电力负荷预测是电网规划建设的依据和基础。随着电力工业在国民经济中扮演着越来越重要的角色，电力负荷的正确预测显得尤为重要。 电力负荷预测是指通过对电力系统负荷历史数据的分析和研究，运用统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对未来的负荷发展做出预先估计和推测。电力负荷预测结果的准确与否直接关系到电力投资的效益，供电的可靠性，用电需求的正常发展，以及社会的经济效益和社会效益。但要做到预测准确或较准确是很困难的，因为影响电力负荷预测的因素相当多，且由于各地区产业结构和人民生活水平不同，各具体因素对电力负荷预测的敏感度是不一样的，因而电力负荷预测具模糊性。 回顾我国“十五”期间的预测情况与实际发展情况是很有意义的。 基于“九五”期间国民经济和电力工业的发展状况，在全国电力供需趋于平衡的前提下，我国制定的“十五”规划对电力工业发展提出了“可持续发展”的要求：电力工业发展方式要从数量速度型向质量效益型转变，从以供给导向为主转向以需求导向为主，优化电力资源配置。国家经贸委电力工业“十五”规划中预测：“十五”期间我国经济增长速度为年均7%左右，电力需求的平均增长速度为5%，到2005年全国发电装机容量将达到3.9亿千瓦，全国发电量将达到17500亿千瓦时以上。国家电力公司电力工业“十五”计划及2015年远景规划中预测：“十五”期间我国GDP年均增长7%左右，电力需求的平均增长速度在4.5%~5.0%之间，到2005年全国发电装机容量将达到3.65亿千瓦，全社会用电量将达到16200亿~16600亿千瓦时。 但实际的情况是：截至2005年年底，全国发电装机容量达到5.17亿千瓦，全国发电量达到24975.26亿千瓦时，全社会用电量为24689亿千瓦时。 比较我国“十五”期间电力工业发展中发电装机容量、发电量与全社会用电量等参数的预测值与实际值，可以发现我国“十五”电力规划中全国发电装机容量、发电量和全社会用电量的误差分别高达33%、43%和50%，这还是在2002年下半年至2005年间严重限电情况下发生的值，实际的电力需求值比这还高很多，也即误差比这还要高的多。这直接导致了自2002年6月以来的全国电力供需严重紧缺状态，直至“十五”末期电力供需形势总体来说仍然处于紧张状态，2005年曾在一季度拉闸限电省份达创纪录的26个，最大限负荷达3400万千瓦。而“十五”期间的严重缺电，不仅成为影响国民经济快速发展的“瓶颈”，其隐性损失更是不可估量：

灰色模型应用举例

灰色系统模型的应用 灰色系统理论对中国50年人口发展预测 一、中国人口发展概况 中国是世界上人口最多的发展中国家，人口多、底子薄、耕地少、人均占有资源相对不足，是我国的基本国情，人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。新中国成立60年，我国人口发展经历了前30年高速增长和后20多年低速增长两大阶段：从建国初期到上世纪70年代初，中国人口由旧中国的高出生、高死亡率进入高出生、低死亡率的人口高增长时期，1950-1975年人口出生率始终保持在30‰以上, 最高达到37‰（表3.2.1）。70年代以后，人口过快增长的势头得到迅速扭转，人口出生率、自然增长率、妇女总和生育率有了明显下降，人口出生率由70年代初的33‰大幅度下降到80年代的21‰, 妇女总和生育率也由6下降到2.3左右。90年代以来，随着我国经济高速发展，人民文化和健康水平逐步提高，计划生育工作不断深入，在20-29岁生育旺盛人数年均超过1亿的情况下, 人口出生率依然呈现大幅下降的趋势，到2000年底人口出生率从1990年的21.06‰下降到14.03‰，自然增长率由1990年的14.39‰下降到7.58‰, 妇女总和生育率也下降到2以下。进入90年代末期, 我国人口实现了低出生、低死亡、低增长的历史性转变。到2000年底全国总人口为12.6743亿, 成功实现了“九五”计划将人口控制在13亿的奋斗目标。 中国政府自1980年在全国城乡实行计划生育以来成果卓著，据国家计生委“计划生育投入与效益研究”课题组的研究成果，20年共少生2.5亿个孩子，有效地控制了人口的快速增长，为中国现代化建设、全面实现小康打下了坚实的基础, 同时也为世界人口的增长和控制做出了杰出贡献。但是由于中国人口基数大，人口增长问题依然十分严峻，1990-1999年每年平均净增人口约1300万，这仍然对我国社会和经济产生巨大的压力。因此，准确预测未来50年人口数量及其增长，为中国经济和社会发展决策提供科学依据，对于加速推进我国现代化

改进灰色模型及其在变形预测中的应用

改进灰色模型及其在变形预测中的应用 文章介绍了常用的变形预测[1]模型：GM （1，1）模型[2]（即灰色模型），考虑背景值[3]对模型精度的影响。对其进行改进，获得PGM（1，1）模型[4]。并通过编程加以实现。且通过实例比较，证明PGM（1，1）模型的预测效果更好。 标签：变形预测；灰色模型；背景值；加权灰色模型 1 概述 变形是指各种荷载作用于变形体，使其形状、大小及位置在时间域或空间域发生的变化。变形预测就是根据对观测数据进行后期处理，来揭示变形监测数据序列的结构与规律，以建立动态预测模型，反映变形特征，推断变化趋势，进而建立起正确的变形预报理论和方法[1]。由于灰色理论解决复杂系统的独特优点，故而灰色模型在变形预测多有应用[5]。 2 改进灰色模型 2.1 GM（1，1）模型的建立 在灰色系统理论[2]中，利用较少的或不确切的表示灰色系统行为特征的原始数据序列作生成变换（如累加、累减）后建立的，用以描述灰色系统内部事物连续变化过程或其规律的模型，称为灰色模型，简称GM模型。GM（1，1）模型是1阶的，1个变量的微分方程型模型，是灰色预测的典型模型。GM（1，1）模型具体建立步骤如下： （1）设有原始等时间的数列，其中n表示观测次序（t=1，2，…，n），对原始数据列中各时刻的数据依次累加， 得新的序列：其中：（1） 累减生成：（2） 累减生成用于根据预测的数列还原出我们所需要的数列。 GM（1，1）模型的微分方程构成形式为：（3） 式中a，b为待识别的模型灰参数，对于变形系统来说，a为发展系数，反映变形发展态势，b为灰作用量。 （2）确定数据矩阵B、Yn：

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理 1.1负荷预测及其分类 1.1.1负荷预测概念 负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 1.1.2负荷预测的分类 按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。 确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。 不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。 空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。

1.2负荷预测的基础数据处理 1.2.1负荷预测的基础数据 基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整） 1.2.2数据处理 为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 2.1经验技术预测方法 2.1.1专家预测法 专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对

灰色预测模型理论及其应用

灰色预测模型理论及其应用 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测. 灰色预测模型只需要较少的观测数据即可，这和时间序列分析，多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此，对于只有少量观测数据的项目来说，灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。 一、灰色系统及灰色预测的概念 1.1灰色系统 灰色系统产生于控制理论的研究中。 若一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是充足完全的，我们称之为白色系统。 若一个系统的内部信息是一无所知，一团漆黑，只能从它同外部的联系来观测研究，这种系统便是黑色系统。 灰色系统介于二者之间，灰色系统的一部分信息是已知的，一部分是未知的。 区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。 特点：灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。 1.2灰色预测 灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，即进行关联度分析，并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性，可以用它来建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类： (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。 (2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。 (3) 波形预测，或称为拓扑预测，它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 (4) 系统预测，是对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型，在预测系统整体变化的同时，预测系统各个环节的变化。 上述灰预测方法的共同特点是： （1）允许少数据预测； （2）允许对灰因果律事件进行预测，比如 灰因白果律事件：在粮食生产预测中，影响粮食生产的因子很多，多到无法枚举，故为灰因，然而粮食产量却是具体的，故为白果。粮食预测即为灰因白果律事件预测。白因灰果律事件：在开发项目前景预测时，开发项目的投入是具体的，为白因，而项目的效益暂时不很清楚，为灰果。项目前景预测即为灰因白果律事件预测。

负荷预测的几种方法及其应用

负荷预测的几种方法及其应用 摘要：在电力改革进一步深入、电力市场逐步形成、电力企业自主经营、自负盈亏的今天，电力负荷预测工作开始越来越重要。科技发展为预测提供了各种理论和方法，通过对电力负荷预测，对预测方法及其应用进行初步探讨。 关键词：电力负荷预测方法应用 1趋势分析法 趋势分析法称之趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，它是迄今为止研究最多，也最为流行的定量预测方法。它是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、线性趋势模型、对数趋势模型、幂函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂(Logistic)模型、龚伯茨(Gompertz)模型等，寻求趋势模型的过程是比较简单的，这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟合曲线，得到模拟曲线的过程，都不考虑随机误差。采用趋势分析拟合的曲线，其精确度原则上是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能给出较好的预测结果。但不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况，选择适当的模型。分析珠海市1995年以来的用电量历史数据，发现具有比较明显的二项式增长趋势，模型曲线为y=0.229565x2-914.8523x+911472.65，利

用该模型曲线得到2005年到2010年的用电量水平分别为52.78亿kWh和85.08亿kWh。拟合曲线如图1所示。 2回归分析法 回归分析法(又称统计分析法)，也是目前广泛应用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因子之间的关系。电力负荷回归分析法是通过对影响因子值(比如国民生产总值、工农业总产值、人口、气候等)和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函数关系，从而实现预测。但由于回归分析中，选用何种因子和该因子系用何种表达式有时只是一种推测，而且影响用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。 对珠海市历年用电量和国内生产总值GDP、人口popu等数据进行分析，求得回归方程为：y=-3.9848+0.0727GDP+0.10307popu，用该模型预测2005年和2010年的用电量水平分别为47.11亿kWh和70.98亿kWh。 回归分析预测方法是要通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据对规划期内本地区经济、社会发展情况的预测来推算未来的负荷。可见该方法不仅依赖于模型的准确性，更依赖于影响因子其本身预测值的准确度。 3指数平滑法 趋势分析和回归分析都是根据时间序列的实际值建立模型，再利用模型来进行预测计算的。指数平滑法是用以往的历史数据的指数加权组

灰色模型介绍及应用

第十章灰色模型介绍及应用（徐利艳天津农学院 2.4万字） 10.1灰色理论基本知识 10.1.1概言 10.1.2有关名词概念 10.1.3GM建模机理 10.2灰色理论模型应用 10.2.1GM（1，1）模型的应用——污染物浓度问题 10.2.2 GM（1，1）残差模型的应用——油菜发病率问题 10.2.3GM模型在复杂问题中的应用——SARS 疫情问题 10.2.4 GM（1，n）模型的应用——因素相关问题 本章小结 思考题 推荐阅读书目

第十章灰色模型介绍及应用 10.1灰色理论基本知识 10.1.1概言 客观世界的很多实际问题，其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解，人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚，只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统，我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发，研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下，如何对实际问题进行分析和解决。 灰色系统的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。信息不完全是“灰”的基本含义。 灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据，充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息，寻找因素间或因素本身的数学关系。通常的办法是采用离散模型，建立一个按时间作逐段分析的模型。但是，离散模型只能对客观系统的发展做短期分析，适应不了从现在起做较长远的分析、规划、决策的要求。尽管连续系统的离散近似模型对许多工程应用来讲是有用的，但在某些研究领域中，人们却常常希望使用微分方程模型。事实上，微分方程的系统描述了我们所希望辨识的系统内部的物理或化学过程的本质。 目前，灰色系统理论已成功地应用于工程控制、经济管理、未来学研究、生态系统及复杂多变的农业系统中，并取得了可喜的成就。灰色系统理论有可能对社会、经济等抽象系统进行分析、建模、预测、决策和控制，它有可能成为人们认识客观系统改造客观系统的一个新型的理论工具。 10.1.2有关名词概念 灰数：一个信息不完全的数，称为灰数。 灰元：信息不完全或内容难以穷尽的元素，称为灰元。 灰关系：信息不完全或机制不明确的关系，称为灰关系。具有灰关系的因素是灰因素，灰因素之间的量化作用，称为灰关联。

基于灰色预测模型的物流订单额预测

建设与管理工程学院 课程设计 课程名称: 物流系统分析与优化课程设计课程代码:1204179 题目:某物流公司订单额预测 年级/专业/班:2012级物流管理2班 学生姓名:杨超 学号:312012********* 开始时间: 2016年6月6日 完成时间: 2016年6月 20日 课程设计成绩： 指导教师签名：年月日

物流系统分析与优化课程设计 任务书 学院名称：建设与管理工程学院课程代码：__1204179_ 专业：物流管理年级：2012 一、题目 自选题目，题目可以选择当前物流或流通领域热点问题或企业实际情况，开展物流系统分析与优化活动，提交成果，写出总结。选题尽量细小，避免假、大、空。 选题参考： 选题参考： 1、针对当前物流或流通领域的相关问题，在国内外公开出版的刊物上发表论文。 2、物流或流通相关领域的发明创造、创业计划书。 4、针对当前物流或流通领域热点问题的物流系统分析与优化课程设计等。 本人题目：某物流公司订单额预测 二、主要内容及要求 内容与物流或流通领域相关的物流系统分析，形式上可以是（但不限于）以下之一： 1.一人一题，不允许重复。调查类型的题目允许以小组为单位，但个人论文题目应有所区 别，各有侧重。 2.格式要求（附后，含目录、摘要、引言、正文、致谢、参考文献） 3.工作量要求：正文部分字数4000以上 4.阶段性要求：每周必须与导师见面，寻求指导；选题须经导师同意后才可进 入下一阶段； 5.本课程特别强调物流系统分析与优化。抄袭者将不予成绩且无重新提交报告 的资格。 6.提交材料： Ａ、最终成果：（装订顺序为：封面、任务书、课程论文，可能的案例或调查计划。）Ｂ、参考的资料（可以是原始文稿电子文档或纸质件、书、手写的读书笔记、摘抄等反应），共指导教师检查、不存档。

(完整版)电力负荷预测方法

电力负荷预测方法 朋友们大家好，很高兴与大家分享一下电力方面的知识。本节摘要是：负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。不确定性预测方法基于类比对应等关系进行推理预测的，包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。 关键字：电力负荷预测方法... 负荷预测是电力系统调度的一个重要组成部分，是电力交易的主要数据源，也是电力系统经济运行的基础,任何时候,电力负荷预测对电力系统规划和运行都极其重要。近几年，随着我国电力供需矛盾的突出集电力工业市场化运营机制的推行，电力负荷预测的准确度有待进一步提高。 负荷预测方法可分为确定性负荷预测方法和不确定性负荷预测方法。 确定性负荷预测方法是把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系，包括时间序列预测法、回归分析法、经典技术预测法、趋势外推预测法等。

而为了解决实际电力负荷发展变化规律非常复杂不能用简单的显式数学方程来描述期间的对应和相关这一问题，许多专家学者经过不懈努力，把许多新的方法和理论引入到负荷预测中来，产生了一类基于类比对应等关系进行推理预测的不确定性预测方法。包括灰色理论预测法、专家系统法、模糊预测法、神经网络法、小波分析预测法等。 <一> 确定性负荷预测方法 一、时间序列预测法 时间序列分析法利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性，通过对历史数据时间序列的分析处理，确定其基本特征和变化规律，预测未来负荷。 时间序列预测是依据电力负荷的历史数据建立一个时间序列的数学模型，通过时间序列的数学模型可以描述这个时间序列变换的规律性，同时在数学模型的基础上建立电力负荷预测的数学表达式，并对未来的负荷进行预测。电力负荷时间序列预测方法主要包括自回归AR（p）模型、滑动平均MA（q）模型和自回归与滑动平均ARMA（p，q）模型等。 按照处理方法不同，时间序列法分为确定时间序列分析法和随机时间序列分析法。时间序列模型的缺点在于不能充分利用对负荷性能有很大影响的气候信息和其他因素，导致了预报的不准

灰色模型介绍及应用

第十章灰色模型介绍及应用（徐利艳天津农学院2.4万字） 10.1灰色理论基本知识 10.1.3GM建模机理 10.2灰色理论模型应用 ——污染物浓度问题 10.2.2 GM（1，1）残差模型的应用——油菜发病率问题 10.2.3GM模型在复杂问题中的应用——SARS 疫情问题 10.2.4 GM（1，n）模型的应用——因素相关问题 本章小结 思考题 推荐阅读书目 第十章灰色模型介绍及应用 10.1灰色理论基本知识 客观世界的很多实际问题，其内部的结构、参数以及特征并未全部被人们了解，人们不可能象研究白箱问题那样将其内部机理研究清楚，只能依据某种思维逻辑与推断来构造模型。对这类部分信息已知而部分信息未知的系统，我们称之为灰色系统。本章介绍的方法是从灰色系统的本征灰色出发，研究在信息大量缺乏或紊乱的情况下，如何对实际问题进行分析和解决。 灰色系统的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，它通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。信息不完全是“灰”的基本含义。 灰色系统理论建模的主要任务是根据具体灰色系统的行为特征数据，充分开发并利用不多的数据中的显信息和隐信息，寻找因素间或因素本身的数学关系。通常的办法是采用离散模型，建立一个按时间作逐段分析的模型。但是，离散模型只能对客观系统的发展做短期分析，适应不了从现在起做较长远的分析、规划、决策的要求。尽管连续系统的离散近似模型对许多工程应用来讲是有用的，但在

某些研究领域中，人们却常常希望使用微分方程模型。事实上，微分方程的系统描述了我们所希望辨识的系统内部的物理或化学过程的本质。 目前，灰色系统理论已成功地应用于工程控制、经济管理、未来学研究、生态系统及复杂多变的农业系统中，并取得了可喜的成就。灰色系统理论有可能对社会、经济等抽象系统进行分析、建模、预测、决策和控制，它有可能成为人们认识客观系统改造客观系统的一个新型的理论工具。 灰数：一个信息不完全的数，称为灰数。 灰元：信息不完全或内容难以穷尽的元素，称为灰元。 灰关系：信息不完全或机制不明确的关系，称为灰关系。具有灰关系的因素是灰因素，灰因素之间的量化作用，称为灰关联。 灰色系统:含灰数、灰元或灰关系的系统称为信息不完全系统。如果按照灰色理论去研究它。则称此系统为灰色系统。 累加生成：由于灰系统对一切随机量都可看作是在一定范围内变化的灰色量，因此，为适应灰系统建模需要，提出“生成”的概念，“生成”即指对原始数据做累加（或累减）处理。累加生成一般可写成AGO 。若计(0) x 为原始数列，() r x 为r 次累加生成后数列，即 则r 次累加生成算式为 ()(1) (1) (1) (1)1 (1)(1)(1)(1)()(1)()(1)(2)()() [(1)(2)(1)]()(1)() k r r r r r i r r r r r r x k x x x k x i x x x k x k x k x k ----=-----=++==++ -+=-+∑ 一般常用的是一次累加生成，即 10.1.3GM 建模机理 建立GM 模型，实际就是将原始数列经过累加生成后，建立具有微分、差分近似指数规律兼容的方程，成为灰色建模，所建模型称为灰色模型，简记为GM （Grey Model ）。如GM （m,n ）称为m 阶n 个变量的灰色模型，其中GM （1，1）模型是GM （1，n ）模型的特例，是灰色系统最基本的模型，也是常用的预测模型，因此本章重点介绍几种GM （1，1）模型的建模过程和计算方法，并简单介绍GM （1，n ）建模过程。 GM （1，1）的建模机理 GM （1，1）模型是GM （1，N ）模型的特例，其简单的微分方程形式（白化形式的微分方程）是 利用常数变易法解得，通解为

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理 负荷预测及其分类 负荷预测概念 负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 负荷预测的分类 按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。 确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。 不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。 空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。 负荷预测的基础数据处理 负荷预测的基础数据 基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整）

数据处理 为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 经验技术预测方法 专家预测法 专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对面讨论问题，每个专家充分发表意见，并听取其他专家意见。小组法以书面形式独立发表个人见解，专家之间相互保密，最后综合给出预测结果。 类比法 类比法是将类似失误进行分析对比，通过已知事物对未知事物做出预测。例如选取国内外类似城市或地区为类比对象，参考该对象的发展轨迹对本地区作出预测。 主观概率发 请若干专家来估计某特定时间发生的主观概率，然后综合得出该时间的概率。 经典技术预测方法 单耗法 通过某一工业产品的平均单位产皮用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电量。 用电量A=国民生产总之或工农业总产值b*产值单耗g

最新灰色预测模型案例资料

1.1.5 两岸间液体化工品贸易前景预测 从上述分析可见，两岸间液体化工品贸易总体上呈现上升的增长趋势。然而，两岸间的这类贸易受两岸关系、特别是台湾岛内随机性政治因素影响很大。因此，要对这一贸易市场今后发展的态势做出准确的定量判断是相当困难的；但从另一方面来说，按目前两岸和平交往的常态考察，贸易作为两岸经济与贸易交往的一个有机组成部分，其一般演化态势有某些规律可寻的。故而，我们可以利用其内在的关联性，通过选取一定的数学模型和计算方法，对之作一些必要的预测。 鉴此，本研究报告拟采用一定的预测技术，借助一定的计算软件，对今后10余年间大陆从台湾进口液化品贸易量作一个初步的预测。 (1) 模型的选择 经认真考虑，我们选取了灰色系统作为预测的技术手段，因为两岸化工品贸易具有的受到外界的因素影响大和受调查条件限制数据采集很难完全的两大特点，正好符合灰色系统研究对象的主要特征，即“部分信息已知，部分信息未知”的不确定性。灰色系统理论认为，对既含有已知信息又含有未知信息或不确定信息的系统进行预测，就是在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程进行的预测。尽管这一过程中所显示的现象是随机的，但毕竟是有序的，因此这一数据集合具有潜在的规律。灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。 本报告以灰色预测模型，对两岸间化工品贸易进行的预测如下： 灰色预测模型预测的一般过程为： ① 一阶累加生成（1-AGO ） 设有变量为) 0(X 的原始非负数据序列 )0(X =[)1()0(x ,)2()0(x ,…)() 0(n x ] （1.1） 则) 0(X 的一阶累加生成序列 )1(X =[)1() 1(x ,)2()1(x …)()1(n x ] （1.2） 式中 ) ()(1 )0() 1(i x k x k i ∑== k=1,2…n ② 对) 0(X 进行准光滑检验和对进行准指数规律检验

电力负荷预测

电力负荷预测 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

电力网中的电力负荷预测 （广西科技大学 **） 摘要：电力负荷预测是供电部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以在保障电网的安全前提下，经济合理的安排电网内部发电机组的启停，合理安排机组检修计划，减少不必要的旋转备用容量，降低电网公司的运营成本，提高经济和社会效益。本文主要介绍了电力负荷预测的概念、步骤以及经常采用的负荷预测方法。 关键字：负荷；预测；方法；步骤 引言 基于“十五”期间国民经济和电力工业的发展状况，在全国电力供需趋于平衡的前提下，我国“十一五”规划对电力工业发展坚持了“十五”期间制定的“可持续发展”的要求：电力工业发展方式要从数量速度型向质量效益型转变，从以供给导向为主转向以需求导向为主，优化电力资源配置。国家经贸委电力工业“十一五”规划中预测：“十一五”期间我国经济增长速度为年均8%左右，电力需求的平均增长速度为7%，到2009年全国发电装机容量将达到亿千瓦，（其中，水电占总容量%，火电占总容量%）国家电力公司电力工业“十一五”计划及2015年远景规划中预测：“十一五”期间我国GDP年均增长8%左右，电力需求的平均增长速度在%~%之间，到2009年全国发电装机容量将达到亿千瓦，全社会用电量将达到16200亿~16600亿千瓦时。 但实际的情况是：截至2009年年底，全国发电装机容量达到亿千瓦，全国发电量达到亿千瓦时，全社会用电量为24689亿千瓦时。

1、电力负荷预测综述 、电力负荷预测的意义 电力用户是电力工业的服务对象，电力负荷的不断增长是电力工业发展的根据。正确地预测电力负荷，既是为了保证无条件供应国民经济各部门及人民生活以充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。电力负荷预测工作既是电力规划工作的重要组成部分，也是电力规划的基础。全国性的电力负荷预测，为编制全国电力规划提供依据，它规定了全国电力工业的发展水平、发展速度、源动力资源的需求量，电力工业发展的资金需求量，以及电力工业发展对人力资源的需求量。 收稿日期：2012-12-25 作者简介：***，本科，研究方向：电力负荷预测，E-mail： 本文运用神经网络对某市某年某月某日进行电力负荷的短期预测，它为这一地区电力规划奠定了一定的基础，同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂，以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。因此，电力负荷预测是一项十分重要的工作，它对于保证电力工业的健康发展，乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义 、电力负荷预测的定义 电力负荷预测结果的准确与否直接电力负荷预测是指通过对电力系统负荷历史数据的分析和研究，运用统计学、数学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对未来的负荷发展做出预先估计和推测。关系到电力投资的效益，供电的可靠性，用电需求的正常发展，以及社会的经济效益和社会效益。但要做到预测准确或较准确是很困难的，因为影响电力负荷预测的因素相当多，且由于各地区产业结构和人民生活水平不

灰色预测模型及应用论文

管理预测与决策的课程设计报告 灰色系统理论的研究 专业：计算机信息管理 姓名：XXX 班级：xxx 学号：XX 指导老师：XXX 日期2012年11月01 日

摘要：科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。无论个体还是组织，在制定和规划面向未来的策略过程中，预测都是必不可少的重要环节，它是科学决策的重要前提。在众多的预测方法中，灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视，它建模不需要太多的样本，不要求样本有较好的分布规律，计算量少而且有较强的适应性，灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。本文详细推导GM（1,1）模型， 另外对灰关联度进行了进一步的改进，让改进的计算式具有唯一性和规范性[]4。通过给 出的实例高校传染病发病率情况，建立了GM(1,1)预测模型，并预测了1993年的传染病发病率。另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析，发现痢疾与整个传染病关系最密切，而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。 关键词：灰色预测模型；灰关联度；灰色系统理论

目录 1、引言1 1.1、研究背景 (1) 1.1.1、国内研究现状 1 1.1.2、国外研究现状 1 1.2、研究意义 (2) 2、灰色系统及灰色预测的概念2 2.1、灰色系统理论发展概况2 2.1.1、灰色系统理论的提出2 2.1.2、灰色系统理论的研究对象 2 2.1.3、灰色系统理论的应用范围 2 2.1.4、三种不确定性系统研究方法的比较分析 3 2.2、灰色系统的特点.4 2.3、常见灰色系统模型 5 2.4、灰色预测 (5) 3、简单的灰色预测——GM(1,1)预测6

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法 发表时间：2018-08-02T15:26:39.817Z 来源：《电力设备》2018年第11期作者：刘自伟[导读] 摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。（韶关新丰供电局广东新丰 511100） 摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。随着经济的不断发展，珠三角的产业转移的趋势，电力设施配套建设已成为地区经济发展的关键。准确的电力负荷预测为电网规划提供强有力的依据，不仅可以获得巨大的社会效益，也可以获得巨大的经济效益。 关键词：电网规划；负荷预测；预测方法 1 序言 近年来，新丰经济的不断发展，珠三角的产业转移。为承接好珠三角产业转移，做好电力先行，准确地进行负荷预测十分重要。 2 负荷预测 电网规划很重要的一步就是电网负荷预测，电网负荷预测是安排电网基本建设项目的依据，确定了规划时期内的负荷水平也就确定了电力发展的速度；中、长负荷预测用来初步电源规划，而近期预测用来进一步确定变电站的容量。负荷预测是从已知的经济、社会发展和电力需求情况出发，通过对历史数据的分析和研究，对电力需求作出预先的估计和推测。根据这些预测结果，可以针对性地采取技术措施，如进行可中断负荷控制，增添低谷用电设备、采用蓄冷蓄热技术等，改变电力需求在时序上的分布，将用户的电力需求从电网高峰消减、转移或增加电网低谷期的用电以期提高系统运行的经济性和可靠性，在规划的电力网中还可以减少新增装机容量和节省电力建设投资，从而降低预期的供电成本。负荷预测的方法很多，主要有：综合产值单耗法、弹性系数法、时间序列法、参数回归法、比例系数增长法和经济模型预测法。 3 方法简介 3.1原始资料 3.1.1某县配电网装变容量 至2010年4月底，该县建有高压变电站4座，其中110kV变电站3座、200kV变电站1座：110kV变电总容量为430MV A。200kV变电总容量为360MV A，高压变电站总容量合计790MV A。 表1 某县高压变电站统计表 3.2 综合产值单耗法 3.2.1综合产值单耗法 单耗法是根据第一、二、三产业每单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划期的一、二、三产业的综合单耗，然后按国民经济和社会发展规划的指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。但在市场经济条件下，未来的产业单耗和经济发展指标都具有不确定性，对于中远期预测的准确性难以确定。 3.2.2计算过程 根据原始资料的数据对该县未来的负荷进行预测，其过程如下：先算出2010-2016年国内生产总值，设国内生产总值为T 亿元 亿元 亿元 亿元 再算出2007-2009各年的综合单耗

(完整版)电力负荷预测综述

电力工程信号处理 课程报告 电力负荷预测方法分析 院系：能源与动力工程学院 专业：电力系统及其自动化 指导老师王瑞霞老师 学号： 115108000887 姓名：于杏 日期： 2016.01.17

目录 1. 绪论 (2) 1.1电力负荷预测研究意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 2. 电力负荷预测 (3) 2.1 电力负荷的研究背景 (4) 2.2 电力负荷的构成及特点 (4) 2.3 电力负荷的一般步骤 (4) 2.4 电力负荷预测方法 (5) 2.4.1 回归模型预测法 (5) 2.4.2 时间序列预测方法 (5) 2.4.3 人工神经网络法 (6) 2.4.4 灰色预测法 (6) 2.4.5 专家系统法 (6) 2.4.6 模糊数学法 (7) 2.4.7 小波分析法 (7) 2.5电力负荷预测方法分析与比较 (8) 3．总结 (8) 参考文献 (9)

摘要 电力负荷预测对电力系统规划和运行极其重要。准确的负荷预测是实现规划方案科学性和正确性的保证，也是保证电网可靠供电，优质运行的一项前瞻性工作。 本文先对介绍电力负荷预测的意义和发展概况，然后着重列举了回归模型预测法、模糊数学预测法、小波分析法等七种预测方法，并分别指出了优缺点，在此基础上分析了他们的不同及适用情况。以便于在选择出更为合适的电力预测方法的基础上，得到更为理想的预测结果。 关键词：电力负荷，电力系统，方法 Abstract Power load forecasting of power system planning and operation is extremely important. The accuracy of the load forecasting ensures the planning scheme to be scientific .It is also a prospective work to guarantee the reliability and economic operation of power. This article introduces the meaning and the developing situation of power load forecasting firstly, and then emphatically enumerates seven kinds of forecast methods, such as the regression model prediction method, fuzzy prediction method, the wavelet analysis method，etc. At the end,the article points out the advantages and disadvantages respectively, on the basis of the analysis of their different and applicable conditions. The article is useful in choosing a more appropriate power prediction methd, on the basis of which, better prediction results are obtained. Keywords: power load, the power system,method

灰色预测模型及应用论文

灰色系统理论的研究 摘要：科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。无论个体还是组织，在制定和规划面向未来的策略过程中，预测都是必不可少的重要环节，它是科学决策的重要前提。在众多的预测方法中，灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视，它建模不需要太多的样本，不要求样本有较好的分布规律，计算量少而且有较强的适应性，灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。本文详细推导GM（1,1）模型，另外对灰关联度进行了进一步的改进，让改进的计 算式具有唯一性和规范性[]4 。通过给出的实例高校传染病发病率情况，建立了GM(1,1)预测模型， 并预测了1993年的传染病发病率。另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析，发现痢疾与整个传染病关系最密切，而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。 关键词：灰色预测模型；灰关联度；灰色系统理论

灰色系统理论的研究 GM(1,1)预测与关联度的拓展 1、引言 模型按照对研究对象的了解程度可分为：黑箱模型、白箱模型、灰箱模型。黑箱模型：信息缺乏，暗，混沌。白箱模型：信息完全，明朗，纯净。灰箱模型：信息不完全，若明若暗，多种成分。 1.1、研究背景 1.1.1、国内研究现状 灰色系统理论在我国提出至今已有二十几年的历史，它的应用引起了人们的广泛兴趣，不论是我国粮食发展决策中总产量预测模型，还是对湖北2000年宏观经济的发展趋势的量化分析，抑或是河南人民胜利渠的最佳灌溉决策，还是武汉汉阳火车对火车装车吨位的预测等，无一不是灰色预测系统理论杰出的硕果。 1.1.2、国外研究现状 灰色系统理论在国际上也产生了很大的影响，IBM公司要求将灰色系统软件加入其为全球服务的管理软件库。目前英国、美国、德国、日本、澳大利亚、加拿大、奥地利、俄罗斯等国家、地区及国际组织有许多学者从事灰色系统的研究和应用。 国内外84所高校开设了灰色系统课程，数百名博士、硕士研究生运用灰色系统的思想方法开展学科研究，撰写学位论文。国际、国内200多种学术期刊发表灰色系统论文，许多会议把灰色系统列为讨论专题，SCI、EI、ISTP、SA、MR、MA等纷纷检索我国灰色论著。 1.2、研究意义 邓聚龙教授提出灰色系统有着重要的意义: (1) 是系统思维和系统思想在方法论上的具体体现; (2) 是科学方法论上的重大进展, 具有原创性的科学意义和深远的学术影响，是对系统科学的新贡献。 2、灰色系统及灰色预测的概念 2.1、灰色系统理论发展概况 2.1.1、灰色系统理论的提出 著名学者邓聚龙教授于20世纪70年代末、80年代初提出。