【正文】 s 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。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測可以保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，并有效地降低發(fā)電成本，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。 GM(1,1) model。因此，對未來電網(wǎng)內(nèi)的負(fù)荷變化的趨勢的預(yù)測，是一個(gè)電網(wǎng)調(diào)度部門和規(guī)劃部門所必須具有的基本信息。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(jì)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(shí)際的預(yù)測中提高了預(yù)測的精度。 電力負(fù) 荷預(yù)測 是以電力負(fù)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(fù)荷。 本文運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行電力負(fù)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(shí) 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)。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?；貧w分析法的負(fù)荷預(yù)測是一種曲線擬合法，即對過去的具有隨機(jī)特征的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到一條確定的曲線，然后將此曲線外延到適當(dāng)時(shí)刻，就可以得到該時(shí)刻的負(fù)荷預(yù)測值。灰色系統(tǒng)理論把一切隨機(jī)過程看作是在一定范圍內(nèi)變化的，與時(shí)間有關(guān)的灰色過程，對灰色量不尋找統(tǒng)計(jì)規(guī)律，通過大樣本進(jìn)行研究，而是用數(shù)據(jù)生成的方 法，將雜亂無章的原始數(shù)據(jù)整理成規(guī)律性強(qiáng)的生成數(shù)列再做研究。 模糊數(shù)學(xué) 理論 預(yù)測 模糊數(shù)學(xué)是運(yùn)用數(shù)學(xué)方法研究和處理模糊性現(xiàn)象的一門數(shù)學(xué)新分支。第三類是模糊性模型，即模型的背景及關(guān)系具有模糊性 模糊控制是在所采用的控制方法上應(yīng)用了模糊數(shù)學(xué)理論，使其進(jìn)行確定性的工作，對一些無法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控過程進(jìn)行有效控制。 小波分析預(yù)測 小波分析 是當(dāng)前數(shù)學(xué)中一個(gè)迅速發(fā)展的新領(lǐng)域。 灰色預(yù)測方法是一種不嚴(yán)格的系統(tǒng)方法，它避開系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析 環(huán)節(jié)，直接通過對原始數(shù)據(jù)的累加構(gòu)建指數(shù)增長模型，尋求系統(tǒng)的整體規(guī)律。 累加生成 把數(shù)列各項(xiàng)（時(shí)刻）數(shù)據(jù)依次累加的過程稱為累加生成過程（ Accumulated Generating Operation，簡稱 AGO ）。即取適當(dāng)?shù)某?shù) c ，作平移變換 00 1 , 2 , ,y k x k c k n? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 57） 則使數(shù)列 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( (1 ) , ( 2) , , ( ) )y y y y n? 的級比 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說明書 17 00 1 2 , 3 , ,y ykk X k nyk?????? ? ?? ? ? ? ? ? ??? （ 58） 建立模型 按上文的方法建立模型 GM(1,1)，則可以得到預(yù)測值 1 01 1 1 , 2 , , 1akbbx k x e k naa?? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 59） 其中 111 1 , 2 , , 1x k x k x k k n?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 510） 檢驗(yàn)預(yù)測值 模型 GM(1,1)檢驗(yàn)有三種方法：殘差檢驗(yàn)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)、級比偏差值檢驗(yàn) （ 1） 殘差檢驗(yàn) :殘差檢驗(yàn)即是對預(yù)測值和 實(shí)際值的殘差進(jìn)行檢驗(yàn)。 將時(shí)刻 2,3, ,kn? 代入上式，有 ( 0 ) (1 )( 0 ) (1 )( 0 ) (1 )( 2 ) ( 2 )(3) (3)( ) ( )x az bx az bx n az n b? ??? ?????? ??? (66) 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說明書 22 令 TNY x x x n??? ??? ???? ? ???? ???? ? ? ??， , Tu ab?? ? ，(1)(1)(1)(2) 1(3) 1( ) 1zzBzn??????? ?????，稱 NY 為數(shù)據(jù)向量，B 為數(shù)據(jù)矩陣， u 為參數(shù)向量，則 GM(1,1)可以表示為矩陣方程 NY Bu?? 。 最顯著的特點(diǎn)是在歷史數(shù)據(jù)較少的情況下，對呈增長或下 降趨勢的一類數(shù)據(jù)，其預(yù)測結(jié)果均能達(dá)到很好的精度。于是建立灰微分方程為 ( 0 ) ( 1 )( ) ( ) 2 , 3 , ,x k az k b k n? ? ? ? ? （ 53） 相應(yīng)的白化微分方程為 1 1dx ax t bdt?? ??? ? ? ? （ 54） 記 1 TY x x x n??? ??? ???? ? ???? ???? ? ? ??， , Tu ab?? ? ，(1)(1)(1)(2) 1(3) 1( ) 1zzBzn??????? ?????，則由最小 二乘 法，求得 1 1T T Tu a b Y?? ? ? ? ? ?? ?? ?。世界上沒有絕對的白色系統(tǒng)，因 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說明書 14 為任何系統(tǒng)總有未確知的部分，也沒有絕對的黑色系統(tǒng) ，因?yàn)榧热灰粺o所知，也就無所謂該系統(tǒng)的存在了。 此外，專家系統(tǒng)擁有豐富的知識以及經(jīng)驗(yàn)，可靠性好，工作效率高，可以將復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算予以避免，進(jìn)而得到準(zhǔn)確的結(jié)果。因此，預(yù)測被當(dāng)作人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最有潛力的應(yīng)用領(lǐng)域之一 。如今的模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用已經(jīng)遍及理、工、農(nóng)、醫(yī)及社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，充分的表現(xiàn)了它強(qiáng)大的生命力和滲透力。鄧教授希望在可利用數(shù)據(jù)不多的情 況下，找到了較長時(shí)期起作用的規(guī)律，于是進(jìn)行了用少量數(shù)據(jù)做微分方程建模的研究。這其中主要有灰色系統(tǒng) 理論、 模糊數(shù)學(xué)理論 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、 小波分析、專家系統(tǒng)方法 等。從數(shù)學(xué)上看，就是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析方法，通過對變量的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定變量之間的相互關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測目的。 （ 4） 提交預(yù)測報(bào)告階段 預(yù)測題目主要反映預(yù)測目標(biāo)、預(yù)測對象、預(yù)測范圍和預(yù)測時(shí)限。電力負(fù)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)。此類負(fù)荷與工業(yè)負(fù)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(diǎn)所決定的。因此，對負(fù)荷預(yù)測算法及模型的研究具有重要價(jià)值。 背景 電力系統(tǒng)的作用 是對各類用戶經(jīng)濟(jì)地提供可靠和合格的電能 ，以隨時(shí)滿足各類用戶的要求。 發(fā)現(xiàn)改進(jìn)模型預(yù)測值比 GM(1,1)模型預(yù)測值更加接近真實(shí)值，從而不僅得到更加精確的 未來五年 負(fù)荷預(yù)測值，也 論證了 改進(jìn)模型 的可靠性。尤其在電力改革進(jìn)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(fù)盈虧的今天，電力負(fù)荷預(yù)測工作已變得越來越重要了。 Shanghai city 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說明書 I 目錄 1 緒論 .................................................................... 1 背景 ............................................................. 1 電力負(fù)荷預(yù)測的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 ..................................... 2 2 電力負(fù)荷分析及預(yù)測 ...................................................... 3 電力負(fù)荷分析 ..................................................... 3 電力負(fù)荷預(yù)測 ..................................................... 3 電力負(fù)荷預(yù)測影響因素 ............................................. 4 電力負(fù)荷預(yù)測的意義 ............................................... 4 電力負(fù)荷預(yù)測步驟 ................................................. 5 3 電力負(fù)荷 預(yù)測基本算法選擇 ................................................ 7 傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測算法 ................................................. 7 回歸分析法 .................................................. 7 時(shí)間序列法 .................................................. 8 現(xiàn)代負(fù)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 ................................................... 14 均值生成 ................................................... 15 5 灰色預(yù)測的方法及步驟 ................................................... 16 灰色預(yù)測的方法 .................................................. 16 灰色預(yù)測的步驟 .................................................. 16 數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)與處理 ........................................... 16 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）說明書 II 建立模型 ................................................... 17 檢驗(yàn)預(yù)測值 ................................................. 17 主程序框圖 ...................................................... 19 預(yù)測預(yù)報(bào) ........................................................ 20 6 灰色預(yù)測模型 ........................................................... 21 GM(1,1)模型及應(yīng)用實(shí)例 ........................................... 21 GM(1,1)改進(jìn)模型及應(yīng)用實(shí)例 ....................................... 27 GM(1,N)模型及應(yīng)用實(shí)例 ........................................... 32 7 總結(jié) .............................................................