【正文】 測未來行為的方法。3）中長期負荷預測中，趨勢外推預測法是非常常見的一種方法（屬于時間序列法？）。4）回歸分析法。后者的因變量是隨著若干個自變量而變化的，比較符合負荷發(fā)展的特點。它是我國學者鄧聚龍教授于1982 年在國際上首次提出的[10]?；疑到y(tǒng)通用模型為GM（1，n），其中GM（l，1）最為常用?；疑A測的優(yōu)點是要求負荷數(shù)據(jù)少、不考慮分布規(guī)律、不考慮變化趨勢、運算方便、短期預測精度高、易于檢驗。我國的電力受不確定的因素影響尤其顯著。模糊預測技術(shù)是建立在模糊數(shù)學理論上的一種負荷預測新技術(shù)，有模糊聚類預測方法、模糊相似優(yōu)先比方法和模糊最大貼近度方法等[24][31]。該方法最初被用于短期負荷預測中，后來逐漸被應用到中長期的負荷預測中來。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法沒有顯式表達，因此無法得知負荷的變化規(guī)律和影響因素，學習效果受樣本量影響極大，因素變化需重新學習。計量經(jīng)濟模型適合中長期電力需求預測，因為它能夠綜合考慮諸多影響因素，是預測方法的進步與更新。8）系統(tǒng)動力學（System Dynamics，SD）。系統(tǒng)動力學法是將人對事物的敏銳的觀察力、富于創(chuàng)造力與想象力的優(yōu)勢與計算機具有復雜運算的能力結(jié)合起來，并有效發(fā)揮其各自優(yōu)勢的方法。為了充分利用各個負荷預測模型的有用信息，所以提出了優(yōu)選組合預測方法。文獻[60]－[68]提出了各種不同的優(yōu)選組合法[60]－[68]，各有其特點，適合于不同的場合，這里就不再一一闡述。采用負荷密度法，一般要將預測區(qū)域分成若干功能區(qū)，然后根據(jù)各種相關(guān)因素，采用與其它地區(qū)類比的方式確定不同的負荷密度指標，進而推算功能區(qū)和整個規(guī)劃區(qū)的用電負荷。以上各種方法比較全面，又各有特點，最好根據(jù)電量預測問題(你只做這個麼?)，加以介紹。工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)用電預測主要采用工業(yè)部門產(chǎn)值單耗法和大建設(shè)項目用電。對產(chǎn)業(yè)用電，可以采取類似的辦法，把整個產(chǎn)業(yè)分成各種子產(chǎn)業(yè)，再把子產(chǎn)業(yè)細分為若干行業(yè)，行業(yè)又分成若干部門等等。（3）中國臺灣臺灣電力公司設(shè)企劃處負責電力需求預測方法以部門分析法為主，在具體行業(yè)電量預測中采用計量經(jīng)濟法，居民用電預測采用最終需求法。預測方法是利用各行業(yè)增加值、前期用電量、電價等作為解釋變量，建立各行業(yè)回歸方程式，預測出規(guī)劃期各行業(yè)需電量，匯總各行業(yè)得出總需電量。雖然使用的需求預測方法比較多，有些方法過于復雜，不便使用；有些方法過于簡單，準確性差。國民經(jīng)濟行業(yè)用電分類是將全社會分為國民經(jīng)濟各行業(yè)和城鄉(xiāng)居民生活兩大類，這兩類又分為若干項。我們就可以借鑒別國和國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的發(fā)展情況，在考慮經(jīng)濟體制、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、資源、生產(chǎn)、消費、生活習慣及用電構(gòu)成等差異的影響下，進行分析對比，預測出本地區(qū)的需電量。 現(xiàn)代負荷預測的特征從以上兩節(jié)內(nèi)容的分析可以看出，負荷預測在經(jīng)歷了開始應用和發(fā)展各階段，直到今天形成了現(xiàn)代負荷預測的分析思路、現(xiàn)代的負荷預測方法和技術(shù)等較為成熟的負荷預測經(jīng)驗以及現(xiàn)代化的負荷預測發(fā)展方向，形成了現(xiàn)代負荷預測的特征。面對數(shù)據(jù)分析的特征是信息時代發(fā)展影響負荷預測的結(jié)果。當預測結(jié)果與實際情況接近時，定量預測可以起到良好的效果；但當預測結(jié)果與實際情況差別較大而所用的模型方法又正確時，就必須對負荷預測做定性分析，必要時對原始數(shù)據(jù)進行分析處理然后進行定量預測。5） 動態(tài)特征動態(tài)預測特征：指的是預測的短期化、經(jīng)常化和模型自適應化。由于各種預測方法都有它的適用范圍和局限，綜合預測有多種方法的長處，因而可以得到較為可靠和精確的預測結(jié)果。輸入輸出之間并不滿足許多一般方法中的線性關(guān)系、內(nèi)部要素及其環(huán)境變化。 論文的主要方法及創(chuàng)新之處（缺研究現(xiàn)狀！把研究現(xiàn)狀單列出來！這樣才能根據(jù)前面介紹的1）方法；2）要求；3）先人所做工作的基礎(chǔ)，再擬定你的研究內(nèi)容，以及你的創(chuàng)新之處）一般，城市電網(wǎng)充分發(fā)展后電力負荷將穩(wěn)定在一定范圍內(nèi)波動，我們稱此時的負荷為該區(qū)域的飽和負荷。（這應該是研究現(xiàn)狀里面詳細分析的，而你的目錄缺沒有這一塊！因為所有的研究，都是在別人的基礎(chǔ)上，一點點深入的。這兩種方法各有特點，可操作性強，得到了廣泛的應用，但是前者過分依賴于人均飽和用電量的影響，后者過分依賴于城市飽和密度的影響。再次，城市飽和負荷是城市發(fā)展過程中多種影響因素綜合作用的結(jié)果，已有的飽和負荷預測方法很少（這個評價是否合適？人口數(shù)，面積數(shù)都是經(jīng)濟參數(shù)?。┛紤]社會經(jīng)濟系統(tǒng)中各因素對電力系統(tǒng)負荷的影響，勢必造成對飽和負荷預測結(jié)果不夠精確。怎樣分析：先看歷史再外推。要采用S曲線外推？問題1: 為什么？是否合理？它能算什么？你需要哪個參數(shù)？） 研究對象：北京（為什么？北京城市定位了，有較明確的規(guī)劃）下面關(guān)于S曲線的預測，我也查了一下文獻（主題檢索法：生長曲線+預測，共有40條文獻，應用在交通流量，公路運輸，水泥產(chǎn)量，電話，天然氣，油氣田，以及電力最早的是王吉林，04年，電網(wǎng)技術(shù)，生產(chǎn)曲線在電力負荷中的應用，以及肖峻的文章里）從以上分析看，資源性的東西，都會遵循生產(chǎn)曲線的變化規(guī)律。但你好像用下面你用S曲線做經(jīng)濟預測？那么各個經(jīng)濟參數(shù)（你好像不止一個?。┦欠窨梢杂肧曲線，你要考慮清楚。電力系統(tǒng)飽和負荷受經(jīng)濟、社會等不確定因素的影響很大，沒有任何一種方法能保證任何情況下都能獲得滿意的結(jié)果，有時誤差會很大。在搜集、查閱了大量文獻后，對影響電力系統(tǒng)飽和負荷的因素進行探討并對電力負荷的變化規(guī)律做了較為深入的分析和研究。3）再次，計量經(jīng)濟學表明，社會經(jīng)濟系統(tǒng)中，某些變量間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，從而保證社會經(jīng)濟系統(tǒng)平穩(wěn)均衡運行。通過驗證，選取S型曲線(做時序預測？且是關(guān)聯(lián)變量？)對社會經(jīng)濟系統(tǒng)中影響電力系統(tǒng)飽和負荷因素的幾個重要因素進行長期預測。這些系數(shù)都是以數(shù)理統(tǒng)計理論為基礎(chǔ)的，因此在使用時，就要求有大量的數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)量少就會難以找出統(tǒng)計規(guī)律，或者要求樣本數(shù)據(jù)服從某個典型的概率分布?；疑P(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)，是一種系統(tǒng)的分析方法。關(guān)聯(lián)度是表征兩個事物的關(guān)聯(lián)程度。過去的數(shù)理統(tǒng)計方法要求有大量樣本，而且要求具有典型的概率分布，這在實際工作中往往難以滿足。已知被比較數(shù)列為條，記為：，參考數(shù)列為，記為：。但是，任何社會經(jīng)濟現(xiàn)象的發(fā)展都不可能一直按指數(shù)規(guī)律無限演變下去，否則將達到荒謬的程度，事實上到了某個時刻，將會到達一個極限水平，這個極限水平可能是技術(shù)因素和自然資源條件的障礙或者是社會總需求本身的限制，指數(shù)曲線和一部分多次式型曲線合理地描述了經(jīng)濟現(xiàn)象發(fā)生初期的高速增長部分，當經(jīng)過一段較長時間的變化，接近極限水平時增長率就會變低，變得不再滿足指數(shù)規(guī)律增長條件。所以大量的經(jīng)濟現(xiàn)象，常常可以用生長曲線來描述、預測。他在統(tǒng)計研究過程中以一個生物學家特有的視角，以生長曲線為基礎(chǔ)，提出了一個經(jīng)濟技術(shù)發(fā)展模型。 龔伯茲（）模型 龔伯茲是英國統(tǒng)計學家和數(shù)學家。由24兩邊取對數(shù)，得到 （25）令代入（25），得到 （26）龔伯茲曲線的性質(zhì)，可以通過對（26）求一階導數(shù)和二階導數(shù)得到 （27）由此可知，當，時，有均大于零，所以與均是增函數(shù)，增長曲線是凸的。當，時，有，說明與均隨時間的增大而下降，因此，隨的增大而不斷下降，參見圖41中的曲線（2）。但是龔伯茲模型不是對稱的。不同的曲線模型有不同的殘差平方和，取此平方和中之最小者所對應的曲線，作為所要選取的增長曲線模型。所謂增長特征法就是研究動態(tài)序列的增長變化特征與增長曲線的相應特征為基礎(chǔ)的一種識別方法?；瑒悠骄档挠嬎愎绞牵? （29）稱為滑動時段長，其大小由實際經(jīng)驗確定。根據(jù)龔伯茲曲線特征及邏輯曲線特征，可以識別樣本序列屬于何種增長曲線模型。 生長曲線模型的參數(shù)估計方法（1）龔伯茲曲線模型通常用三和法來估計S曲線中的參數(shù)。其基本方法是將研究對象及其相關(guān)因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系用數(shù)學方程式加以表達，并用實際數(shù)據(jù)進行模擬計算、驗證，若驗證確認這種關(guān)聯(lián)關(guān)系可以接受且可使用于將來，則可作為今后趨勢的預測 [88][89]。1）所謂計量經(jīng)濟模型就是經(jīng)濟變量之間所存在的隨機關(guān)系的一種數(shù)學表達式，其一般表達式為： （219）模型由經(jīng)濟變量（和）、參數(shù)（）、隨機誤差項（）及方程的形式等四個要素構(gòu)成。計量經(jīng)濟模型有如下特點：①經(jīng)驗性，即計量經(jīng)濟模型是各種經(jīng)濟變量之間的關(guān)系在經(jīng)濟理論的指導下進行試驗估算，使經(jīng)濟理論具有經(jīng)驗內(nèi)容；對經(jīng)濟行為進行經(jīng)驗觀察，使經(jīng)濟分析具有經(jīng)驗基礎(chǔ)，所以，計量經(jīng)濟學中使用的方程也叫經(jīng)驗方程。2）非平穩(wěn)時間序列時間序列模型是現(xiàn)代計量經(jīng)濟學的重要內(nèi)容。但是，一個隨機過程經(jīng)過次差分后可以變成一個平穩(wěn)的隨機過程。因含有個單位根，所以常把時間序列單整階數(shù)的檢驗稱為單位根檢驗（Unit Root Test）。協(xié)整理論是近年來研究動態(tài)時間序列發(fā)展起來的理論，該理論主要研究時間序列的動態(tài)性、動態(tài)時間序列之間的長期穩(wěn)定關(guān)系以及這種長期關(guān)系對短期波動的抑制作用等。存在協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)變量的非均衡誤差是平穩(wěn)的，根據(jù)Granger 表示定理，如果若干非平穩(wěn)變量存在協(xié)整關(guān)系，則這些變量必有誤差修正模型（Error Correct Model，ECM）表達式存在。根據(jù)誤差修正原理，誤差修正機制應該是一個負反饋過程，的值應該為負。電力系統(tǒng)飽和負荷的概念及影響因素分析 電力系統(tǒng)飽和負荷的概念從經(jīng)濟發(fā)達國家城市的發(fā)展軌跡來看，一個城市在建設(shè)的初期，在經(jīng)濟快速發(fā)展的帶動下，負荷增長一般都很快。在城市發(fā)展的早期，負荷的年增長率較高，隨著城市發(fā)展階段的變化和時間的推移，負荷年增長率由于經(jīng)濟發(fā)展趨于成熟和相對穩(wěn)定而逐漸降低[85]。此時，習慣上稱負荷達到了飽和狀態(tài)。誤差修正模型中既有描述變量長期關(guān)系的參數(shù)，又有描述變量短期關(guān)系的參數(shù)，即可研究經(jīng)濟問題的靜態(tài)（長期）特征，又可研究其動態(tài)（短期）特征。表示和的長期關(guān)系，為誤差修正項。若已知，協(xié)整向量為 （221）其中，為非均衡誤差。3）協(xié)整理論協(xié)整是對非平穩(wěn)經(jīng)濟變量長期均衡關(guān)系的統(tǒng)計描述。對于平穩(wěn)過程表示為。當時間序列含有單位根時，它就是一個非平穩(wěn)時間序列。③動態(tài)性，計量經(jīng)濟模型具有較長的時間跨度。其中擬模擬的變量稱為被解釋變量，哪些與被解釋變量有關(guān)系從而構(gòu)成回歸分析模型的變量稱為解釋變量。它的基本思路是結(jié)合宏觀經(jīng)濟模型，從分析國民經(jīng)濟循環(huán)入手，建立對未來經(jīng)濟發(fā)展情況的預測模型，預測未來的經(jīng)濟指標，通過經(jīng)濟指標與用電量的關(guān)系來進行負荷預測。三和法是將時序分成相等的三個間距，分別求出每一個間距內(nèi)各期時序值的和，再利用三個間距時序值代入模型，聯(lián)立解方程。根據(jù)增長曲線特征，可以得到增長曲線模型識別表，如表21所示。平均增長的計算公式是： （210）當時， 時， 時，以210為平均增長的計算公式，主要是因為對動態(tài)序列選配趨勢直線時，是以時間原點作為序列的中心點進行計算的。此法的應用步驟如下：（1）計算樣本序列的滑動平均值。按殘差平方和最小的識別準則，它是最小的，因而是“最優(yōu)”的曲線。主要有幾下幾種方法：這種方法以殘差平方和最小作為識別增長曲線模型的最優(yōu)準則。由于模型是雙層指數(shù)，所以又稱為雙指數(shù)模型。當，時，有，這說明了是隨時間的增函數(shù)，但則是減函數(shù)。從此龔伯茲模型在統(tǒng)計預測廣為應用，其數(shù)學方程是： （24）式中，——預測變量、——待定常數(shù)其中，又稱為極限參數(shù)，t為時間變量。若曲線在某一點的一側(cè)是凸的，稱點為的拐點。 皮爾（）模型皮爾模型也叫邏輯（logistic）增長曲線模型。生物學界經(jīng)過長期研究發(fā)現(xiàn)，一般生物，發(fā)生初期成長速度相對慢一點，以后由慢變快，經(jīng)過高成長速度成熟后，則速度由快逐漸變慢，生物的成長過程的曲線形狀象S一樣，所以，生長曲線又叫S曲線。計算各被比較曲線與參考曲線在點的關(guān)聯(lián)系數(shù)為 （21）式中：第點被比較值與參考值的絕對差；：第一級最小差，表示在所代表的被比較曲線上，找到各點與參考曲線的最小差；：兩級最小差，表示在各條預測曲線中找出最小差的基礎(chǔ)上，再按，逐個找出所有曲線中的最小差；：兩級最小差；：為分辨系數(shù)，為0與1之間的數(shù)，；計算關(guān)聯(lián)度，綜合各點的關(guān)聯(lián)系數(shù)，可得出被比較曲線與實際曲線的關(guān)聯(lián)度 為 （22） 生長曲線模型社會經(jīng)濟現(xiàn)象隨著時間的推移發(fā)展變化，常常是遵循一定的規(guī)律。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，實質(zhì)上是幾種曲線間幾何形狀的分析比較，即認為幾何形狀越接近，則發(fā)展態(tài)勢越接近，關(guān)聯(lián)度越大。在這個系統(tǒng)中，各個部分彼此相互作用、相互一致或依賴，從而使社會經(jīng)濟系統(tǒng)形成一定的有序結(jié)構(gòu)，產(chǎn)生一定的功能。主要依據(jù)空間理論的數(shù)學基礎(chǔ)，按照規(guī)范性、偶對稱性、整體性和接近性的灰色關(guān)聯(lián)四公理原則，確定參考序列和若干個比較序列之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度。選用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法從某種程度上彌補了這種缺憾。（可后面的結(jié)論似乎又是S+計量經(jīng)濟，然后又來了綜合模型？confused）4）以北京市為例，運用生長曲線模型及計量經(jīng)濟模型對北京市未來的電力系統(tǒng)飽和負荷進行了模擬、仿真、預測及驗證。將計量經(jīng)濟學理論應用于電力需求預測中，綜合利用數(shù)理經(jīng)濟學、數(shù)理統(tǒng)計學和經(jīng)濟統(tǒng)