【正文】 . 7 6 2 1 . 62 1 . 6 1TBB???????? ??? ? ??? ???? ????????? ????? （七式） 于是 2211223 2 1 .61 7 6 .7 6 * 3 2 1 .6 1 7 6 .7 6 * 3 2 1 .6G2 1 .6 1 7 6 .7 61 7 6 .7 6 * 3 2 1 .6 1 7 6 .7 6 * 3 2 1 .60 .0 4 7 1 0 .3 3 9 00 .3 3 9 0 2 .7 7 4 0TBB????????????????? ????（ ） （八式） 因為矩陣 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )[ ( 2) , ( 3 ) , ( n ) ] TY x x x? … … （九式） T2 . 8 93 . 9 9 5 7 . 0 9 5 1 0 . 5 1M B Y = 3 . 3 11 1 13 . 5 27 2 . 0 2 59 . 7 2??????? ??? ?? ???? ???????? ????則 （十式） 如此， R 陣 為 1 0 .0 4 7 1 0 .3 3 9 0 7 2 .0 2 5R G M0 .3 3 9 0 2 .7 7 4 0 9 .7 20 .0 9 72 .5 4 7? ?? ? ? ???? ? ? ?? ? ? ????? ???? （十一式） 系數(shù) a=， b= 于是三式變成 dx 0 .0 9 7 x 2 .5 4 7 dt ?（ 1 ） （ 1 ） 有兩個解 基于灰色預測法的農(nóng)網(wǎng)負荷預測 20 特解 12 . 5 4 7X 2 6 . 2 60 . 0 9 7???（ 1 ）（ K+1 ） = 通解 0 . 0 9 72X* ke?（ 1 ）（ K+1 ） = 其中 ? 為待定常數(shù)，故得 0 . 0 9 71X * 2 6 . 2 6ke???（ 1 ）（ K+1 ） 當 K=0， 11XX ?（ 1 ） （ 1 ）（ K+1 ） （ 0+1 ） = ? = 代入 ? 值于十一式，有 0 . 0 9 71X 2 8 . 8 1 * 2 6 . 2 6ke??（ 1 ）（ K+1 ） （十二式） 十二式便是灰色預測的數(shù)學模型，利用該模型可以預測未來負荷。 負荷的預測 模型精度檢驗 模型精度的檢驗是利用十二式的計算值與實際累加值進行比較，以檢驗模型的精度。 表 二 ：精度檢驗表 序號 1X（ 1）（ K+1） 計算值 累加值 誤差 百分值 % K=1 1X（ 1）（ 2） K=2 1X（ 1）（ 3） K=3 1X（ 1）（ 4） 還原檢驗 沈陽農(nóng)業(yè)大學學士學位論文 21 精度檢驗，檢查的累加值，而還原檢查的是各年的計算負荷值于實際負荷值的差別。還原結(jié)果如表三所示。 表三：還原檢驗表 計算值 實際值 誤差 百分值 % 20xx 20xx 20xx 未來負荷預測 20xx 年， K=4， 1X（ 1）（ 5） =、 0X（ 1）（ 5） = kW； 20xx 年， K=5， 1X（ 1）（ 6） = kW、 0X（ 1）（ 6） = ； 20xx 年， K=6， 1X（ 1）（ 7） = kW、 0X（ 1）（ 7） = kW； 20xx 年， K=7， 1X（ 1）（ 8） = kW、 0X（ 1）（ 8） = 。 5 結(jié)論 負荷預測本身就是一種不確定預測，因此誤差在所難免。通過分析上述例子可以看出，灰色模型在應用到負荷預測時其精度還是比較理想的。在實際應用中還應運用多種模型來進行負荷的預測，以求達到更高的精度。 通過提高負荷預測的準確性，提高規(guī)劃的可行性和可操作性，提高規(guī)劃布點的科學 合理性，縮短了供電半徑，改善了電能質(zhì)量，改善了投資環(huán)境，加快了地方經(jīng)濟的發(fā)展，吸引了外來資金的投入，帶動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，增加了地方稅收，提高了人民生活水平。由于電力供應環(huán)境得到改善后， 20xx年至今， 熊岳 地區(qū)僅東坡區(qū)和彭山縣就吸引了新來的外來投資企業(yè)廠家約 70 家，相繼成立開發(fā)區(qū) 3 個，近兩年地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值都以兩位數(shù)的增長率增長，人民生活水平得到了大幅度提高。因此，建立高精度的負荷預測系統(tǒng)，提高電力負荷的準確性，是一項十分重要的工作，它不僅能保證電力行業(yè)自身的健康發(fā)展，同時對整個國民經(jīng)濟發(fā)展也將起到巨大的促 進作用，其社會效益是十分顯著的。 隨著社會主義新農(nóng)村的建設(shè)，農(nóng)村電力市場正飛速發(fā)展，負荷預測的重要性也越來越受到關(guān)注，并且對負荷預測精度的要求越來越高。傳統(tǒng)的預測方法比較成熟，預測結(jié)果具有一定的參考價值，但是預測精度名 稱 年 份 基于灰色預測法的農(nóng)網(wǎng)負荷預測 22 不高，因此需要對傳統(tǒng)方法進行一些改進。同時現(xiàn)代科學技術(shù)的不斷進步，理論研究的逐步深入，以灰色理論、專家系統(tǒng)理論、模糊理論等為代表的新興交叉學科理論相繼出現(xiàn)，這些都為負荷預測的飛速發(fā)展提供了堅實的理論依據(jù)和數(shù)學基礎(chǔ)。相信負荷預測的理論會越來越成熟，預測的精度越來越高。 沈陽農(nóng)業(yè)大學學士學位論文 23 參考文獻 [1] 丁毓山，楊勇主編 .農(nóng)村電網(wǎng)規(guī)劃與改造 [M].北京 :中國電力出版社， 20xx [2] 安鴻志 .時間序列分析 [M].華東師范大學出版社， 1992 [3] 杜松懷 .負荷預測方法及其影響因素明細 [J].農(nóng)村電氣化 .20xx， (4):1718 [4] 康重慶，夏清，劉梅等 . 電力系統(tǒng)負荷預測 [M]. 中國電力出版社 .20xx [5] H. Lee Willis,Linda . Senior. Forecasting Electric Demand of Distribution System Planning in Rural and Sparsely Populated Regions[J].IEEE Transactions on Power System, Vol. 10, No. 4, November 1995. [6] 陳貝 .電力系統(tǒng)中長期負荷預測方法研究 [C].上海：上海交通大學電氣工程系， 20xx. [7] 張鵬，李建華，曾東寧 .一種電力系統(tǒng)中長期負荷預測的新思路 [J].東北電力技術(shù)， [8] 周海洋 .電力需求預測的方法、 模型和數(shù)據(jù)庫 .國家電網(wǎng)公司電力市場分析預測培訓資料， 20xx. [9] 方開泰 .實用回歸分析 [M].科學出版社， 1988. [10] 樸在林，孟曉芳 .農(nóng)村電力網(wǎng)規(guī)劃 [M].中國電力出版社， 20xx. [11] 李永霞，蘇瑞文 .影響電力系統(tǒng)負荷預測的因素明細 [J].廣東電力 .,(4):4446 [12] 牛東曉，曹樹華，趙磊等編著 .電力負荷預測技術(shù)及其應用四 [M].北京 :中國電力出版 .20xx [12]清華大學電機 系 .電力市場需求預測理論及其應用 [C].北京：清華大學； 1997. [13]HongTzer Yang， ChaoMing new shortterm load forecasting approach using selfanizing fuzzy ARMAX Transactions on Power Systems[J],1998,13 (1): 21725. [14]ShyhJier Huang,Kuang_Rong load forecasting via ARMA model identification inciuding nonGaussian process Transactions on Power Systems[J],20xx,18 (2): 205215 [15]李良根，電力負荷預測與新息法 [J]，能源研究與信息， 1995, 11 （ 2）： 5259 [16]牛東曉，等 .電力負荷預測技術(shù)及其應用 [M].北京：中國電力出版社， 1998 [17]李眉眉，于晶 .電網(wǎng)短期負荷預測的混沌方法 [J].四川電力技術(shù)， 20xx （ 4）： 710. [18]孫珂，林弘，鄭瑞忠，等 .用電量發(fā)展變化規(guī)律的影響因素分析 .全國高校電自專業(yè)第 20 屆學術(shù)年會論文集（下冊），鄭州：鄭州大學， 20xx,10： 6291632 [19]清華大學電機系 .電力市場需求預測理論及其應用 [C].北京：清華大學； 1997. [20]汪洋 .氣象因素影響負荷預測效果的機理分析 [C].北京：清華大學， 20xx [21]康重慶，周安石，王鵬，等 .短期負荷預測中實時氣象因素的影響分析及其處理策略 [J].電網(wǎng)技術(shù)，20xx， 30（ 7） ： 511 [22]許征 .電力系統(tǒng)中基于學習理論的特征選擇方 法研究 [C].北京：清華大學， 1998. [23]王民量，張伯明，夏清 .電力系統(tǒng)短期負荷預測的共軛梯度 ANN 方法 [J].電力系統(tǒng)自動化，1999,1:3436 基于灰色預測法的農(nóng)網(wǎng)負荷預測 24 致 謝 本文是在我的導師孟曉芳的精心指導和幫助下完成的，從選題到最后的改成文無不浸透著恩師的心血。導師淵博的知識、卓越的才智、嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度、獨到的學術(shù)見解和求實創(chuàng)新的工作作風，一直激勵著我不斷進取。 孟老師多次詢問研究進程，并為我指點迷津，幫助我開拓研究思路，精心點撥、熱忱鼓勵。 孟 老師一絲不茍的作風，嚴謹求實的態(tài)度，踏踏實實的精神， 不僅授我以文，而且教我做人。她循循善誘的教導和不拘一格的思路給予我無盡的啟迪。 從導師的身上我學到了許多書本上難以學到的東西，使我終身受用。它將激勵我在今后的學習和工作中不斷進取，以報答恩師對我的關(guān)懷和教誨。值此論文完成之 際，謹向?qū)熤乱宰钫\摯的感謝，祝愿恩師桃李滿天下，永葆事業(yè)青春，并希望在今后的學習和生活中能繼續(xù)得到導師的指導。 感謝我的室友們，從遙遠的家來到這個陌生的城市里，是你們和我共同維系著彼此之間兄弟般的感情，維系著寢室那份家的融洽。四年了，仿佛就在昨天。 我們在一起的日子，讓我終生難忘。 最后， 還要感謝我的父母，對我一 貫的支持、理解和幫助，焉得諼草，言樹之背，養(yǎng)育之恩，無以回報。我的每一分成績都是和他們的教導 分不開的。他們的悉心照顧和鼓勵，給我戰(zhàn)勝困難的勇氣和力 量。 再次感謝所有關(guān)心、支持和幫助過我的師長、同學、親人和朋友們。