【正文】 9 29 氣候溫度突變條件下的預測值例算 30 35參考文獻 37引言隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平提高，電力己成為國民經(jīng)濟建設(shè)和人民生活中必不可缺少的重要能源，使得負荷預測越來越引起了人們的重視。最大負荷功率預測對于確定電力系統(tǒng)發(fā)電設(shè)備及輸變電設(shè)備的容量是非常重要的。一般來說, 由于預測的質(zhì)量不會超過所用資料的質(zhì)量, 所以要對所收集的與負荷有關(guān)的統(tǒng)計資料進行審核和必要的加工整理, 以保證資料的質(zhì)量,從而為保證預測質(zhì)量打下基礎(chǔ)。由于已掌握的發(fā)展變化規(guī)律,并不能代表將來的變化規(guī)律, 所以要對影響預測對象的新因素進行分析, 對預測模型進行恰當?shù)男拚蟠_定預測值。 ⑷多方案性:由于預測的不準確性和條件性，所以有時要對負荷在各種可能的發(fā)展情況下進行預測，就會得到各種條件下不同的負荷預測方案。所以，對某一具體指標的預測，往往是按照其發(fā)展變化的多種可能性，進行多方案預測的。預測的反饋性原理實際上就是為了不斷提高預測的準確性而進行的反饋調(diào)節(jié)。這種變化趨勢可為線性或非線性、周期性或非周期性等。其中主要有灰色數(shù)學理論、專家系統(tǒng)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、模糊預測理論等。并且知識表達困難, 難以充分利用調(diào)度人員經(jīng)驗中存在的模糊知識。④長期負荷預測是指未來3 a～5 a 甚至更長時間段內(nèi)的負荷預測,主要是電網(wǎng)規(guī)劃部門根據(jù)國民經(jīng)濟的發(fā)展和對電力負荷的需求所作的電網(wǎng)改造和擴建工作的遠景規(guī)劃。所以，負載預測的準確性，直接影響系統(tǒng)發(fā)電成本及運轉(zhuǎn)可靠度與安全性。提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟效益和社會效益。單耗法的優(yōu)點是：方法簡單，對短期負荷預測效果較好。　　應用趨勢外推法有兩個假設(shè)條件：1）假設(shè)負荷沒有跳躍式變化；2）假定負荷的發(fā)展因素也決定負荷未來的發(fā)展，其條件是不變或變化不大?！　椥韵禂?shù)是電量平均增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值之間的比值，根據(jù)國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長速度結(jié)合彈性系數(shù)得到規(guī)劃期末的總用電量。回歸模型有一元線性回歸、多元線性回歸、非線性回歸等回歸預測模型。這些方法的優(yōu)點是：所需歷史數(shù)據(jù)少、工作量少?！　∑胀ɑ疑A測模型是一種指數(shù)增長模型，當電力負荷嚴格按指數(shù)規(guī)律持續(xù)增長時，此法有預測精度高、所需樣本數(shù)據(jù)少、計算簡便、可檢驗等優(yōu)點；缺點是對于具有波動性變化的電力負荷，其預測誤差較大，不符合實際需要。德爾菲法具有反饋性、匿名性和統(tǒng)計性的特點。專家系統(tǒng)法，是對人類的不可量化的經(jīng)驗進行轉(zhuǎn)化的一種較好的方法。ANN應用于短期負荷預測比應用于中長期負荷預測更為適宜。對于組合預測方法也必需注意到，組合預測是在單個預測模型不能完全正確地描述預測量的變化規(guī)律時發(fā)揮作用。這些優(yōu)點決定了小波分析可以有效地應用于負荷預測問題的研究。 長期以來，通過對大量歷史數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)影響負荷變化的因素有:負荷構(gòu)成、負荷隨時間的變化規(guī)律、氣象變化的影響及負荷的隨機波動?？梢?，負荷的具體組成對負荷特性具有根本性和決定性的影響。而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測中利用模型良好的非線性能力，可以很好的考慮到隨機負荷因素。在低谷期間，對應的時間是在夜間，在這個時間段中，大多數(shù)人都處于休息的狀態(tài)，負荷組成主要是那些必須運行的不間斷的負荷，它們長期運行，組成了負荷的基礎(chǔ)部分，是一天負荷的較低部分:在峰荷期間，對應的時間是在白天，人們的活動較多，負荷的種類也體現(xiàn)出多樣性，作為總體負荷其幅值變化也明顯高于其它時段的負荷:而在腰荷期間，負荷變化處于過渡過程中，負荷的組成正發(fā)生變化，而且它的持續(xù)時間也相對比較長，因此這個階段的負荷處于一種上升狀態(tài)或處于一種下降狀態(tài)。這些工業(yè)負荷在工作日期間通常處于穩(wěn)定的運轉(zhuǎn)之中，因此工作日的負荷變化具有相似性:而在周末期間，工業(yè)負荷所占比重大幅度下降，居民生活和服務性的行業(yè)用電所占比重明顯上升，因此周末日負荷具有不同之處。設(shè)為第i日的所有特征量的取值(假設(shè)共有m個特征量)，則i, j兩日之間由于特征量的差別而表現(xiàn)出的差異程度指標差異度為: (22) i, j兩日之間由于特征量的接近而表現(xiàn)出的相似程度指標相似度為: (23) 相似度與差異度可以用一定的尺度進行轉(zhuǎn)換。 長期以來，負荷預測的各種技術(shù)將溫度作為影響因素之一，其原因是溫度對日負荷預測影響非常直接、明顯。在之間的一溫度上，電熱和冷氣均不開放，負荷于溫度沒有什么關(guān)系。在一個大的電力系統(tǒng)中，有各種各樣的用戶會引起負荷的隨機變動，引起這種變動的各種因素相對獨立，且總平均值為零。一般地說，社會系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)都是灰色系統(tǒng)。在某些領(lǐng)域中，如生命科學、經(jīng)濟學、生物學工程等領(lǐng)域，微分方程的系數(shù)描述了系統(tǒng)內(nèi)部的物理、化學過程的本質(zhì)。即包括 6 個方面的內(nèi)容，主要包括：灰色系統(tǒng)建模理論、灰色系統(tǒng)控制理論、灰色關(guān)聯(lián)分析方法、灰色預測方法、灰色規(guī)劃方法、灰色決策方法等。 （1）基本原理 ① 差異信息原理 “差異”是信息，凡信息必有差異。 （2）基本方法 灰色系統(tǒng)理論現(xiàn)已初步形成了較為完整的一套體系，在這套理論體系基礎(chǔ)上，灰色系統(tǒng)分析已逐步形成了具有自己特色的、實用性較強的基本方法。 ⑷灰色理論通過灰色參數(shù)的不同生成方式，數(shù)據(jù)的不同取舍以及殘差的 GM模型來調(diào)整、修正、提高精度。而灰色理論所研究的系統(tǒng)模型，除上述性質(zhì)的一般數(shù)量關(guān)系外，尤其注意因素間的發(fā)展變化關(guān)系，即動態(tài)關(guān)系。 ⑸對動態(tài)模型進行系統(tǒng)研究和分析，通過結(jié)構(gòu)和參數(shù)的調(diào)整，達到優(yōu)化配置、改善系統(tǒng)動態(tài)品質(zhì)的目的，即優(yōu)化模型。4,拓樸預測。此方法的改進主要通過兩種途徑，一種是對原始數(shù)列進行改造，另一種是對GM(1,1)模型本身進行改造。系統(tǒng)仿真技術(shù)的廣泛應用源于它在復雜系統(tǒng)的預測分析和性能評價方面呈現(xiàn)出的優(yōu)越性能。下面的幾個指標是用來衡量一個預測模型是否可行的標準。 面向?qū)ο蠹夹g(shù)是在八十年代重新崛起的，面向?qū)ο蟮恼J識論是將系統(tǒng)看成由多個對象組成，通過對象之間的通信形成了系統(tǒng)，為客觀世界過渡到軟件系統(tǒng)提供了途徑和編程的思維方法。 。為了便于分析，我們定義了氣候溫度同時差與相對氣候溫度同時差：氣候溫度同時差——前一天與預測點同一時刻類似氣候溫度條件下的預測值與實際值的差值。氣候溫度同時差= 差比=處理后的預測值=（）=至此我們得到了處理后的2003年11月27日01: 處理后的2003年11月27日01:00負荷預測及誤差分析日期時段實際負荷預測值預測誤差相對誤差%精度%2003年11月27日01:00 處理前2003年11月27日負荷預測及誤差分析日期時段實際負荷預測值預測誤差相對誤差%精度%2003年11月26日01:00 2003年11月226日的溫度編號日 期最 高 溫 度最 低 溫 度252003年11月25日17．812．4262003年11月26日14．69．3日期時段實際負荷預測值預測誤差相對誤差%精度%2003年11月26日01:002003年11月26日02:003972003年11月26日03:002003年11月26日04:002003年11月26日05:002003年11月26日06:002003年11月26日07:002003年11月26日08:002003年11月26日09:002003年11月26日10:002003年11月26日11:002003年11月26日12:002003年11月26日13:002003年11月26日14:002003年11月26日15:002003年11月26日16:002003年11月26日17:002003年11月26日18:002003年11月26日19:002003年11月26日20:002003年11月26日21:002003年11月26日22:002003年11月26日23:002003年11月26日24:002003年11月27日01:002003年11月27日02:002003年11月27日03:002003年11月27日04:002003年11月27日05:003232003年11月27日06:003402003年11月27日07:002003年11月27日08:002003年11月27日09:002003年11月27日10:002003年11月27日11:002003年11月27日12:002003年11月27日13:002003年11月27日14:002003年11月27日15:002003年11月27日16:002003年11月27日17:004202003年11月27日18:002003年11月27日19:002003年11月27日20:002003年11月27日21:002003年11月27日22:002003年11月27日23:002003年11月27日24:002003年11月28日01:003162003年11月28日02:002003年11月28日03:002003年11月28日04:002003年11月28日05:002003年11月28日06:002003年11月28日07:003602003年11月28日08:002003年11月28日09:002003年11月28日10:002003年11月28日11:002003年11月28日12:004062003年11月28日13:002003年11月28日14:002003年11月28日15:002003年11月28日16:002003年11月28日17:002003年11月28日18:002003年11月28日19:002003年11月28日20:002003年11月28日21:002003年11月28日22:002003年11月28日23:002003年11月28日24:002003年11月29日01:002003年11月29日02:002003年11月29日03:002003年11月29日04:002003年11月29日05:002003年11月29日06:002003年11月29日07:002003年11月29日08:002003年11月29日09:002003年11月29日10:004032003年11月29日11:002003年11月29日12:002003年11月29日13:002003年11月29日14:002003年11月29日15:002003年11月29日16:002003年11月29日17:002003年11月29日18:002003年11月29日19:002003年11月29日20:004742003年11月29日21:002003年11月29日22:002003年11月29日23:00