【正文】 3 9 8 5 . 0 7 ,4 8 5 9 . 6 7 , 5 8 0 5 . 0 0 , 6 8 2 6 . 7 9 , 7 9 3 1 . 2 2 , 9 1 2 5 . 0 0 , 1 0 4 1 5 . 3 1 , 1 1 8 1 0x k x x x?? ? ? ???? (620) 累減生成 xk????? 數(shù)列，得 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( ( 1 ) , ( 2 ) , , ( 1 3 ) )5 0 1 . 2 0 , 5 9 2 . 8 0 , 6 4 0 . 7 5 , 6 9 2 . 5 8 , 7 4 8 . 6 0 , 8 0 9 . 1 4,8 7 4 . 5 9 , 9 4 5 . 3 3 , 1 0 。數(shù)據(jù)如下： 表 61 上海市歷年電力消費(fèi)量 （單位：億度） 年份 1999 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 用電量 表 62 上海市歷年電力消費(fèi)量（續(xù)） 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) 23 1998 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx 20xx50060070080090010001100120013001400年份消耗量：億度 真實(shí)值 圖 61 上海市歷年電力消耗量 利用上面兩個(gè)表格的數(shù)據(jù)建立原始數(shù)列 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( ( 1 ) , ( 2 ) , ( 3 ) , , ( 1 3 ) )9 2 1 . 9 7 , 9 9 0 . 1 5 , 1 0 7 2 . 3 8 , 1 1 3 8 . 2 2 , 1 1 5 3 . 3 8 , 1 2 9 5 . 8 7 , 1 3 3 9 . 6 2x x x x x?? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ?? ? ? ?? ? ?? (610) 計(jì)算級(jí)比，得 ( ) ( ( 2 ) , ( 3 ) , , ( 1 3 ) )k? ? ? ??? ?? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? (611) 當(dāng) 13n? 時(shí)，可容覆蓋 2211,nnX e e? ??? ? ? ? ?????? ?????，所有級(jí)比均落在可容覆蓋區(qū)間內(nèi)，因此可以利用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，無(wú)需再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 于是定義 GM(1,1)的灰微分方程模型為 (1)( ) ( )d k az k b?? (64) 即 ( 0 ) (1)( ) ( )x k az k b?? (65) 其中， (0)()xk稱為灰導(dǎo)數(shù)， a 稱為發(fā)展系數(shù)， (1)()zk稱為白化背景值， b 稱為灰作用量。 用微分方程擬合數(shù)據(jù)的方法來(lái)描述事物的發(fā)展變化規(guī)律，它的算法簡(jiǎn)單，速度快。 以上公式均可在 Matlab 中找到對(duì)應(yīng)的命令，即可在 Matlab 中設(shè)計(jì)程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行處理。 若對(duì)于給定的 0 0C? ，當(dāng) 0CC? 時(shí)，稱模型為均方差比合格模型；如對(duì)給定的0 0P? ，當(dāng) 0PP? 時(shí)，稱模型為小殘差概率合格模型。否則，需要對(duì)數(shù)列 0x?? 做必要的變換處理，使其落入可容覆蓋內(nèi)。求均值數(shù)列 ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )( ) 0. 5 ( ) 0. 5 ( 1 ) 2 , 3 , ,z k x k x k k n? ? ? ? ? ? （ 52） 即 ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )( ( 2) , ( 3 ) , , ( ) )z z z z n? 。 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) 15 均值 生成 設(shè)原始數(shù)列為 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( ( 1 ) , ( 2 ) , k , k ( ) )x x x x x x n?? ? ?? ?? ? ? ? ? ? ??， 稱 (0)( 1)xk? 、(0)()xk為數(shù)列 (0)x 的鄰值， (0)( 1)xk? 為后鄰值， (0)()xk為前鄰值。類似地有 ( ) ( 1 )1( ) ( ) , 1 , 2 , , , 1krrix k x i k n r??? ? ?? （ 42） 稱為 (0)x 的 r 次累加生成數(shù)列。數(shù)據(jù)生成的常用方式有累加生成、累減生成和 均值 生成。 顯然，黑色、灰色、白色都是一種相對(duì)的概念。比如： 一項(xiàng)土建工程，盡管材料、設(shè)備、施工計(jì)劃、圖紙是齊備的，可是還很難估計(jì)施工進(jìn)度與質(zhì)量，這是缺乏勞動(dòng)力及技術(shù)水平的信息； 生物防治方面，害蟲(chóng)與天敵間的關(guān)系即使是明確的，但天敵與餌料、害蟲(chóng)與害蟲(chóng)間的許多關(guān)系卻不明確，這是缺乏生物間的關(guān)聯(lián)信息； 農(nóng)業(yè)方面，農(nóng)田耕作面積往往因許多非農(nóng)業(yè)的因素而改變，因此很難準(zhǔn)確計(jì)算農(nóng)田產(chǎn)量、產(chǎn)值，這是缺乏耕地面積信息；工程系統(tǒng)是客觀實(shí)體，有明確的“內(nèi)”、“外”關(guān)系（即系統(tǒng)內(nèi)部與系統(tǒng)外部，或系統(tǒng)本體與系 統(tǒng)環(huán)境），可以較清楚地明確輸入與輸出，因此可以較方便地分析輸入對(duì)輸出的影響，可是社會(huì)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是抽象的對(duì)象，沒(méi)有明確的“內(nèi)”、“外”關(guān)系，不是客觀實(shí)體，因此就難以分析輸入（投入）對(duì)輸出（產(chǎn)出）的影響，這是缺乏“模型信息”（即用什么模型，用什么量進(jìn)行觀測(cè)控制等信息） 一般社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，除了輸出的時(shí)間數(shù)據(jù)列（比如產(chǎn)值、產(chǎn)量、總收入、總支出等）外，其輸入數(shù)據(jù)列 不明確或者缺乏，因而難以建立確定的完整的模型，這是缺乏系統(tǒng)信息 。 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) 13 4 灰色系統(tǒng)理論 灰數(shù) 在灰色系統(tǒng)中， 灰數(shù) 是指信息不完全的數(shù)， 例如：“ 那人的身高約為 165cm， 體重大致為 50kg， 這里的 “ 165” 、 “ 50” 都是灰數(shù)， 分別 記為 165? ， 50? 。 綜合以上各個(gè)預(yù)測(cè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)，本文選擇灰色系統(tǒng)理論預(yù)測(cè)方法對(duì)上海市未來(lái)五年電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。 專家系統(tǒng)法總結(jié)了目前城市電網(wǎng)中負(fù)荷預(yù)測(cè) 的可行模型，針對(duì)目前方法存在的片面性，首 次嘗試把專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用到負(fù)荷預(yù)測(cè)上，從而克服單一算法的片面性； 同時(shí)， 能夠?qū)τ诟鞣N因素進(jìn)行全面的考慮，全過(guò)程 程序化，使得方 法還具有 建模簡(jiǎn)單以及 快速?zèng)Q斷的優(yōu)點(diǎn)。這些優(yōu)點(diǎn)決定了小波分析可以有效地應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究。由于派生小波可以達(dá)到任意小的規(guī)定精度，并可以對(duì)有限長(zhǎng)的信號(hào)進(jìn)行精度的度量，因此可以獲得相對(duì)于 傅里葉分析所不能獲得的 局部時(shí)間區(qū)間的信息。 但其缺點(diǎn)是 神經(jīng)網(wǎng)河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) 11 絡(luò)的相關(guān)層數(shù)以及神經(jīng)元的個(gè)數(shù)往往是主觀經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定的，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不能科學(xué)的確定；學(xué)習(xí)的 速度 也比較慢，可能收斂到局部最小點(diǎn)； 知識(shí)表達(dá)困 難，難以充分利用調(diào)度人員經(jīng)驗(yàn)中存在的模糊知識(shí)。 運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，其優(yōu)點(diǎn)是可以模仿人腦的智能化處理，對(duì)大量非結(jié)構(gòu)性、非精確性規(guī)律具有自適應(yīng)功能，具有信息 記憶、自主學(xué)習(xí)、知識(shí)推理和優(yōu)化計(jì)算的特點(diǎn)，特別的，其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)功能是常規(guī)算 法和專家系統(tǒng)技術(shù)所不具備的。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為 激勵(lì)函數(shù) 。 這種方法的模型有較高的精度，但是它的訓(xùn)練時(shí)間太長(zhǎng)，收斂較慢 等缺點(diǎn)。第二類是隨機(jī)性的數(shù)學(xué)模型，即模型的背景具有隨機(jī)性和偶然性。經(jīng)過(guò)短暫的沉默和爭(zhēng)河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) 10 議之后，迅猛的發(fā)展起來(lái)了，而且應(yīng)用越來(lái)越廣泛。如高個(gè)子與矮個(gè)子、年輕人與老年人、熱水與涼水、環(huán)境污染嚴(yán)重與不嚴(yán)重等。它既可用于 “ 硬 ” 科學(xué)方面，又可用于 “ 軟 ”科學(xué)方面。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究了離散函數(shù)光滑性，微分方程背景值、平射性等一些基本問(wèn)題，同時(shí)也考慮了有限和無(wú)限的相對(duì)性，定義了指標(biāo)集拓?fù)淇臻g的灰導(dǎo)數(shù)，最后解決了微分方程的建模問(wèn)題。后來(lái)，他接受了全國(guó)糧食預(yù)測(cè)的課題，為了搞好預(yù)測(cè)工作，他研究了概率統(tǒng)計(jì)追求大樣本量，必須先知道分布規(guī)律、發(fā)展趨勢(shì)，而時(shí)間序列法只致力于數(shù)據(jù)的擬合，不注重規(guī)律的發(fā)展。這些眾多因子的未知性和不確定性，成為系統(tǒng)的灰色特性。它將隨機(jī)量當(dāng)做在一定區(qū)間變化的灰色量，將灰色過(guò)程當(dāng)作是在一定幅區(qū)內(nèi)，一定時(shí)區(qū)內(nèi)變化的隨機(jī)過(guò)程。部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)。 現(xiàn)代負(fù)荷預(yù)測(cè) 算法 二十 世紀(jì) 八十年代后期，一些基于新興學(xué)科理論的現(xiàn)代預(yù)測(cè)方法逐漸 得到成功應(yīng)用。 它利用了電力負(fù)荷時(shí)間上的延續(xù)性，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)時(shí)間序列的分析處理，確定其基 本特征和變化規(guī)律，預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)荷。而且 為了獲得比較精確的預(yù)報(bào)結(jié)果，需要大量的計(jì)算，這一方法不能處理氣候變量和負(fù)荷之間的非平衡暫態(tài)關(guān)系。 回歸分析法是研究變量和變量之間依存關(guān)系的一種數(shù)學(xué)方法，其關(guān)鍵是尋找因變量與自變量之間存在的相關(guān)關(guān)系，計(jì)算參數(shù)，確定回歸方程是。 回歸分析法就是根據(jù)負(fù)荷過(guò)去的歷史資料，建立可以分析的數(shù)學(xué)模型，對(duì)未來(lái)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。 傳統(tǒng) 負(fù)荷 預(yù)測(cè) 算法 回歸分析法 回歸分析法又稱統(tǒng)計(jì)分析法， 即以歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律為基礎(chǔ) ， 尋找因變量與自變量之間的關(guān)系，將模型的參數(shù)予以確定，這樣來(lái)推斷出負(fù)荷值， 其任務(wù)是確定預(yù)測(cè)值和影響因子之間的關(guān)系。但由于電力系統(tǒng)負(fù)荷變化的復(fù)雜性，無(wú)法建立一個(gè)確定的模型對(duì)它進(jìn)行預(yù)測(cè)。正文包括分析及預(yù)測(cè)過(guò)程、預(yù)測(cè)模型及說(shuō)明、有關(guān)計(jì)算方法、必要的圖表、預(yù)測(cè)的主要結(jié)論及對(duì)主要結(jié)論的評(píng)價(jià)。若誤差太大，就失去了預(yù)測(cè)的意義，并從而導(dǎo)致電力規(guī)劃的失誤。 （ 3） 評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)階段 預(yù)測(cè)的主要成果是得到預(yù)測(cè)結(jié)果。 （ 1） 準(zhǔn)備階段 準(zhǔn)備階段的工作是由確定預(yù)測(cè)目標(biāo)、落實(shí)組織工作、搜集資料、分析資料和選擇方法等工作組成。 所以說(shuō)，電力市場(chǎng)的不斷發(fā)展也需要精確的 中長(zhǎng)期 負(fù)荷預(yù)測(cè)；第三，在用計(jì)算機(jī)對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行在線控制時(shí)，應(yīng)該用 中長(zhǎng)期 的預(yù)測(cè)合理的調(diào)度發(fā)電量，使得發(fā)電的成 本降低；第四，為了能夠科學(xué)經(jīng)濟(jì)合理的安排大電網(wǎng)中各個(gè)發(fā)電機(jī)的啟動(dòng)和停機(jī)，以便使得系統(tǒng)在安全的范圍內(nèi)保持的儲(chǔ)備容量消耗達(dá)到最小，進(jìn)行 中長(zhǎng)期 負(fù)荷預(yù)測(cè)也是必要的。正確地預(yù)測(cè)電力負(fù)荷，既是為了保證無(wú)條件供應(yīng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門及人民生活以充足的河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) 5 電力的需要，也是電力工業(yè)自身健康發(fā)展的需要。有些因按地區(qū)條件產(chǎn)生差異，如工農(nóng)業(yè)發(fā)展速度 。從預(yù)測(cè)對(duì)象來(lái)看，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)包括對(duì)未來(lái)電力需求量的預(yù)測(cè)和對(duì)未來(lái)用電量 的預(yù)測(cè)以及對(duì)負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)。 電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 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)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)，其對(duì)電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行都極其重要。農(nóng)村負(fù)荷則是指農(nóng)村居民用電和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電。商業(yè)負(fù)荷，主要是指商業(yè)部門的照明、空調(diào)、動(dòng)力等用電負(fù)荷，覆蓋面積大，且用電增長(zhǎng)平穩(wěn)，商業(yè)負(fù)荷同樣具有季節(jié)性波動(dòng)的特性。通常有兩種改進(jìn)方法：第一，將各種 預(yù)測(cè)的方法所得的結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重來(lái)加權(quán)平均；第二，幾種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較，選擇預(yù)測(cè)結(jié)果離真實(shí)值最接近的模型。到二十世紀(jì)九十年代，在 中長(zhǎng)期 負(fù)荷預(yù)測(cè)中出現(xiàn)了人工智能技術(shù)，較為先進(jìn)的預(yù)測(cè)方法相繼被提出，如： 專家系統(tǒng)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、灰色理論等。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)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(guó)電力實(shí)業(yè)快速發(fā)展的今天，用電管理走向市場(chǎng)，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的解決已經(jīng)成為我們面臨的 重要任務(wù)。準(zhǔn)確的 中長(zhǎng)期 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，可以在夏冬季用電高峰期時(shí)及時(shí)可靠地制定地區(qū)負(fù)荷供限電方案，保持社會(huì)正常生產(chǎn)和生活；可以經(jīng)濟(jì)合河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) 2 理的安排電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電機(jī)組的啟停和機(jī)組檢修計(jì)劃，保持電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定，減少不必要的儲(chǔ)備容量，有效地降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益；中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果可以用于決定未 來(lái)新的發(fā)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。 電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 已成為電力系統(tǒng)調(diào)度、用電、規(guī)劃的前提。發(fā)電不夠，則應(yīng)當(dāng)采取必要的措施，來(lái)增加發(fā)電機(jī)組的功率；發(fā)電過(guò)剩，也應(yīng)當(dāng)采取必要的措施，如有選擇的停機(jī)?；疑到y(tǒng)理論把負(fù)荷序列通過(guò)生成變換，使其變化為有規(guī)律的生成數(shù)列再建模，用于負(fù)荷預(yù)測(cè)。人工智能方法包括灰色系統(tǒng)理論法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊數(shù)學(xué) 方法、小波分析 法 等。隨著電力市場(chǎng)的建立和發(fā)展，對(duì)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)提出了更高的要求，中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)不再僅僅是 EMS 的關(guān)鍵 部分，同時(shí)也是制定電力市場(chǎng)交易計(jì)劃的基礎(chǔ)。 Grey prediction model。同樣，對(duì)該模型預(yù)測(cè) 值進(jìn)行殘差、后驗(yàn)差檢驗(yàn)，并將所得數(shù)據(jù)與真實(shí)值、 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比。灰色預(yù)測(cè)模型具有所需樣本少、預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)。與超短期、短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)相比，中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)是指一年以上的負(fù)荷預(yù)測(cè)。河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說(shuō)明書(shū) I 摘要 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)的一項(xiàng)基本工作，它決定了發(fā)電、輸電、配電等方面的合理安排。 電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)直接