灰色模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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1、灰色模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用摘要：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃的重要組成部分，也是電力系統(tǒng)生產(chǎn)、運(yùn)行的基礎(chǔ)，因而，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)于電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行都極為重要。負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法眾多，灰色預(yù)測(cè)法是應(yīng)用較多的一種方法。本文在近年來(lái)有關(guān)灰色模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了簡(jiǎn)單的比較分析并提出結(jié)論。關(guān)鍵詞：灰色理論負(fù)荷預(yù)測(cè)GM(1,1)模型1、概述電力系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力規(guī)劃、生產(chǎn)和運(yùn)行等工作的重要基礎(chǔ)，基于準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)可以增強(qiáng)電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性，提高供電可靠性，有效地降低發(fā)電成本，從而提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)

2、效益。正是由于負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)有如此重要的作用，如何進(jìn)一步提高負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性顯得尤為重要。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法眾多，通?？煞譃閭鹘y(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方法和新型負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法由于其模型簡(jiǎn)單實(shí)用，參數(shù)具有較清晰的物理意義，在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。然而，傳統(tǒng)的方法大多依靠專家的經(jīng)驗(yàn)判斷，其預(yù)測(cè)精度往往較低。近年來(lái)，隨著系統(tǒng)的日益復(fù)雜以及一些交叉的新興學(xué)科和應(yīng)用理論的出現(xiàn)，出現(xiàn)了許多新興的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，以適應(yīng)日益提升的對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的要求。其中，基于灰色理論的電力負(fù)荷灰色預(yù)測(cè)法是目前在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中應(yīng)用最廣泛、效果最理想的

3、預(yù)測(cè)方法之一。2、灰色系統(tǒng)理論與灰色預(yù)測(cè)模型2.1灰色系統(tǒng)理論灰色系統(tǒng)理論將已知信息稱為“白色”信息，完全未知信息稱為“黑色”信息，介于兩者之間的信息稱為“灰色”信息?；疑A(yù)測(cè)法是在灰色理論模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，其以灰色生成來(lái)減弱原始系列的隨機(jī)性，從而在利用各種模型對(duì)生成后的系列進(jìn)行擬合處理的基礎(chǔ)上通過(guò)還原操作得出原始系列的預(yù)測(cè)結(jié)果。該類模型具有要求原始系列少、不考慮分布規(guī)律、運(yùn)算方便、短期預(yù)測(cè)精度高、易于檢驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn)，但預(yù)測(cè)時(shí)段末端預(yù)測(cè)效果不夠理想。因而有很多文獻(xiàn)針對(duì)灰色模型的缺陷做了大量改進(jìn)，形成了許多改進(jìn)的灰色預(yù)

4、測(cè)模型，對(duì)此，在下文中將有詳細(xì)論述。2.2灰色預(yù)測(cè)模型灰色系統(tǒng)理論的核心是灰色動(dòng)態(tài)建模（GreyDynamicModel,GM），其思想是直接將時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為微分方程，從而建立系統(tǒng)發(fā)展變化的動(dòng)態(tài)模型。目前在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中經(jīng)常采用的模型是GM(1,1)模型，其實(shí)質(zhì)是對(duì)原始數(shù)據(jù)做一次累加生成，生成數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)規(guī)律，通過(guò)建立微分方程模型求得擬合曲線，再累減還原得到預(yù)測(cè)值。其建模過(guò)程如下：設(shè)x0＝{x0(k)

5、k=1,2,…,n}為原始負(fù)荷系列。對(duì)此數(shù)列做一次累加后生成一次累加生成系列x1＝{x1(k)＝x0(k)＋x1(k－

6、1)

7、k=1,2,…,n}x1系列滿足下列一階微分方程2.3灰色預(yù)測(cè)模型的局限性及其改進(jìn)在實(shí)際運(yùn)用灰色模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)發(fā)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)離散度較大時(shí)，預(yù)測(cè)精度將明顯降低，尤其是用于時(shí)間跨度較長(zhǎng)的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)時(shí)段末端預(yù)測(cè)效果不夠理想。其主要原因是：沒有考慮α、μ的變化對(duì)系統(tǒng)增長(zhǎng)速度的影響；未把新信息帶入模型，把舊信息加以去除?；谏鲜鲈?，可以將GM(1,1)模型進(jìn)行改進(jìn)以達(dá)到更高的準(zhǔn)確度。常見的改進(jìn)方法有三種：一是改造原始數(shù)據(jù)，如指數(shù)加權(quán)法、滑動(dòng)平均法、加政策因子法、20%修均法等；二是改造模型本身，如殘差灰色預(yù)

8、測(cè)模型、干涉因子灰色模型、灰色預(yù)測(cè)—校正模型；三是改進(jìn)技術(shù)，如灰色遞階預(yù)測(cè)法、組合模型法、等維新息遞補(bǔ)預(yù)測(cè)法、灰色模型群建模法。3、灰色模型改進(jìn)方法由于傳統(tǒng)的GM(1,1)模型存在缺陷，有很多文獻(xiàn)都對(duì)此提出了許多改進(jìn)方法。在此，僅就參考文獻(xiàn)中提到的改進(jìn)方法作出歸納和比較。3.1用滑動(dòng)平均法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理該方法是灰色模型的常用改進(jìn)方法，一般是進(jìn)行改進(jìn)的第一步。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)平均處理的目的主要在于削弱數(shù)據(jù)中極端值（壞數(shù)據(jù)）的影響，同時(shí)削弱數(shù)據(jù)列的波動(dòng)性，減少隨即性，從而強(qiáng)化原始數(shù)據(jù)的大趨勢(shì)，盡可能將原始數(shù)據(jù)改造成

9、遞增變化的序列，以符合或接近決策的需要。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)平均處理后，數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)中的隨機(jī)誤差和人為誤差減小，削弱了數(shù)據(jù)的人為主觀性和偶然性的干擾，從而可以提高模型精度。但是，該方法依然不能解決模型本身的缺陷帶來(lái)的誤差。3.2殘差處理如果按原始數(shù)據(jù)或進(jìn)行預(yù)處理后的原始數(shù)據(jù)建立的灰色模型殘差檢驗(yàn)不合格或誤差太大，則可以建立殘差的GM(1,1)模型對(duì)原模型進(jìn)行修正。取k=i,i+1,…,n,建立殘差數(shù)列，利用殘差數(shù)列建立GM(1,1)模型后再加入原始模型。經(jīng)過(guò)殘差處理修正后的模型精度將大大提高。但是，經(jīng)過(guò)殘差處理后α、μ變化

10、的影響仍然存在。3.3等維新息處理由于GM(1,1)模型沒有考慮α、μ隨時(shí)間變化的影響從而預(yù)測(cè)誤差較大，等維新息處理的思想就是將預(yù)測(cè)模型中得到的新信息送入原始數(shù)據(jù)序列，剔除一個(gè)陳舊的數(shù)據(jù)，如此循環(huán)，直到達(dá)到預(yù)定目標(biāo)。具體做法是利用已知數(shù)列建立GM(1,1)模型，預(yù)測(cè)一個(gè)值；再將這個(gè)預(yù)測(cè)值補(bǔ)充在已知數(shù)列后，去掉數(shù)列的第一個(gè)數(shù)據(jù)以保證