【正文】 種曲線擬合法，即對過去的具有隨機特征的負荷數(shù)據(jù)進行擬合，得到一條確定的曲線，然后將此曲線外延到適當時刻，就可以得到該時刻的負荷預(yù)測值。從數(shù)學(xué)上看，就是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析方法，通過對變量的觀測數(shù)據(jù)進行分析，確定變量之間的相互關(guān)系，從而實現(xiàn)預(yù)測目的。電力負荷回歸分析法是通過對影響因子（如氣候、人口、國民生產(chǎn)總值）和用電的歷史資料進行統(tǒng)計分析，確定用電量和影響因子之間的函數(shù)關(guān)系，從而實現(xiàn)電力預(yù)測。多年來，國內(nèi)外專家、學(xué)者對電力負荷預(yù)測進行了廣泛深入的研究，得出了一些有意義的結(jié)論。結(jié)論與建議是扼要地列出預(yù)測的主要結(jié)果，提出有關(guān)建議和意見。 （ 4） 提交預(yù)測報告階段 預(yù)測題目主要反映預(yù)測目標、預(yù)測對象、預(yù)測范圍和預(yù)測時限。預(yù)測結(jié)果應(yīng)該是明確的，可以 被檢驗的。 （ 2） 實施預(yù)測階段 在進行預(yù)測時，要依據(jù)選擇的預(yù)測方法來進行預(yù)測。 本文運用灰色系統(tǒng)理論進行電力負荷的 中長期 預(yù)測，它為電力規(guī)劃奠定了一定的基礎(chǔ)，同時 為 電力工業(yè)布局、能源資源平衡、電力余缺調(diào)劑，以及電網(wǎng)資金和人力資源的需求與平衡提供可靠的依據(jù)。電力負荷預(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)。 有些因素是無估計的重大事件，如嚴重災(zāi)害等，并且各個因素對負荷的 影響 可能是不一樣的，而且同一因素的不同水平對負荷的 影響 也是不同的。其主要工作是預(yù)測未來電力負荷的時間分布和空間分布，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行提供可靠的決策 依據(jù)。 電力負 荷預(yù)測 是以電力負荷以及其影響因素作為一種歷史數(shù)據(jù)，然后建立一種模型，科學(xué)地預(yù)測未來的電力負荷。此類負荷與工業(yè)負荷相比，受氣候、季節(jié)等自然條件的影響很大，這是由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點所決定的。雖然商 業(yè)負荷在電力負荷中所占比重不及工業(yè)負荷和民用負荷，但商業(yè)負荷中的照明類負荷占用電力系統(tǒng)高峰時段。 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 3 2 電力負荷分析 及預(yù)測 電力負荷分析 電力負荷 包括兩方面的含義，即用以指安裝在國家機關(guān)、企業(yè)、居民等用戶處的各種用電設(shè)備，也可用以描述上述用 電設(shè)備所消耗的電力電量的數(shù)值 。人工智能技術(shù)主要是來解決一些關(guān)于不確定性問題以及非線性問題，但與數(shù)學(xué)的統(tǒng)計相比起來，人工智能的預(yù)測方法在預(yù)測的過程中考 慮了更多的不確定因素，如：天氣、溫度、季節(jié)等，這些技術(shù)在實際的預(yù)測中提高了預(yù)測的精度。因此，對負荷預(yù)測算法及模型的研究具有重要價值。 中長期負荷預(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 準確數(shù)據(jù) 的預(yù)測，規(guī)劃才能有效的完成。 提高負荷預(yù)測技術(shù)水平，有利于計劃用電管理，有利于 合理安排電網(wǎng)運行方式和機組檢修計劃，有利于節(jié)煤、節(jié)油和降低成本，有利于制定合理的電源建設(shè)規(guī)劃，有利于提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和社會效益。因此，對未來電網(wǎng)內(nèi)的負荷變化的趨勢的預(yù)測，是一個電網(wǎng)調(diào)度部門和規(guī)劃部門所必須具有的基本信息。 背景 電力系統(tǒng)的作用 是對各類用戶經(jīng)濟地提供可靠和合格的電能 ，以隨時滿足各類用戶的要求。本文 用灰色系統(tǒng)理論進行中長期負荷預(yù)測。 中長期負荷預(yù)測技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人們提出了許多的預(yù)測方法。 GM(1,1) model。 發(fā)現(xiàn)改進模型預(yù)測值比 GM(1,1)模型預(yù)測值更加接近真實值，從而不僅得到更加精確的 未來五年 負荷預(yù)測值，也 論證了 改進模型 的可靠性。首先采用 灰色預(yù)測模型中的 GM(1,1)模型 對上海市未來五年的負荷進行預(yù)測。由于時間間隔長、季節(jié)性負荷變化波動大，涉及社會發(fā)展的國民經(jīng)濟多方面因 素情況復(fù)雜，其電力負荷分布規(guī)律性差。準確的負荷預(yù)測可以保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行，并有效地降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟效益和社會效益。尤其在電力改革進一步深入、電力市場逐步形成、電力企 業(yè)自主經(jīng)營和自負盈虧的今天，電力負荷預(yù)測工作已變得越來越重要了。因此，其工作難度大，用傳統(tǒng)的負荷預(yù)測理論建立的負荷預(yù)測模型難以滿足精度要求。對搜集到的上海市歷年電力消耗量在 Matlab 中進行處理，得到預(yù)測值 ，然后采用殘差、后驗差檢驗?zāi)Ｐ偷目茖W(xué)性和準確度，評價結(jié)果是“優(yōu)”。 關(guān)鍵詞： 電力系統(tǒng)；中長期負荷預(yù)測；灰色預(yù)測模型； GM(1,1)模型；上海市 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 I ABSTRACT Power load forecasting is a basic work of power system and it determines the reasonable arrangement in aspects of power generation, transmission and distribution. Accurate load forecasting can ensure the safe and stable operation of power grid, effectively reduce power generation cost, and improve the economic benefit and social benefit. Especially in the day of electric power with further reform , gradually formed market , independent operation and selfsustaining enterprise , power load forecasting work has bee more and more important. Medium and longterm load forecasting directly affect the planning, production and operation of power system, and is one of the important subject of scientific research. Compared with super shortterm and shortterm power load forecasting, medium and longterm load forecasting points to be the load forecasting of more than one year. Due to the long interval time, large seasonal changes in load fluctuation, the power load distributes ir regularly. Therefore, it is difficult to meet the precise requirement with the traditional theory of load forecasting of load forecasting model . In this paper ,advantages and disadvantages are pared between several kinds of prediction models based on the grey prediction model. Grey forecasting model has advantages of less sample and high prediction accuracy. First of all, using the GM(1,1) model of grey prediction model to forecast the load of Shanghai city in the next five years. Firstly, deal with the collected previous Shanghai electric power consumption in Matlab , so calendar years are predicted, then the residuals, a posteriori error inspection test model to be scientific and accurate, and the evaluation result is optimal. In order to improve the accuracy and the parability and on the basis of the GM(1,1) model, use residual improvement model to forecast the load of Shanghai in the next five years again. Also, work with the model values predicted for residual, a posteriori error inspection, and use the obtained data pared with true value and GM(1,1) model prediction. It is found that the improved model prediction is more closer to the real value than the GM(1,1) model prediction, thus not only does it get more accurate load forecast of the next five years, but it also demonstrates the reliability of the improved model. Keywords: Power system。 Shanghai city 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 I 目錄 1 緒論 .................................................................... 1 背景 ............................................................. 1 電力負荷預(yù)測的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 ..................................... 2 2 電力負荷分析及預(yù)測 ...................................................... 3 電力負荷分析 ..................................................... 3 電力負荷預(yù)測 ..................................................... 3 電力負荷預(yù)測影響因素 ............................................. 4 電力負荷預(yù)測的意義 ............................................... 4 電力負荷預(yù)測步驟 ................................................. 5 3 電力負荷 預(yù)測基本算法選擇 ................................................ 7 傳統(tǒng)負荷預(yù)測算法 ................................................. 7 回歸分析法 .................................................. 7 時間序列法 .................................................. 8 現(xiàn)代負荷預(yù)測算法 ................................................. 8 灰色系統(tǒng)理論預(yù)測 ............................................ 8 模糊數(shù)學(xué)理論預(yù)測 ............................................ 9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論預(yù)測 ........................................... 10 小波分析預(yù)測 ............................................... 11 專家系統(tǒng)法預(yù)測 ............................................. 11 4 灰色系統(tǒng)理論 ........................................................... 13 灰數(shù) ............................................................ 13 灰色理論應(yīng)用范圍 ................................................ 13 灰色生成數(shù)列 .................................................... 14 累加生成 ................................................... 14 累減生成 ........................