【正文】 預(yù)測等 [2]。專家們不通過會議形式，而是通過書面形式獨(dú)立的發(fā)表個(gè)人見解，專家之間相互保密，經(jīng)過多次反復(fù)，給專家以重新考慮并修改原先意見的機(jī)會，最后綜合出預(yù)測結(jié)果。古希臘傳說中，在德爾菲有一個(gè)阿波羅神殿，希臘神在此可以預(yù)卜未來。因此，得出的結(jié)論不能集中所有專家的正確看法。專家會議法通過召集專家開會，面對面討論問題，每個(gè)專家能充分發(fā)表意見，并聽取其他專家意見。根據(jù)線性濾波器的特性，時(shí)間序列可劃為自回歸(AR) 、動平均(MA)、自回歸動平均(ARMA)、累計(jì)式自回歸動平均 (ARIMA)、傳遞函數(shù)(TF)幾類模型，其負(fù)荷預(yù)測過程一般分為模型識別、模型參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)、負(fù)荷預(yù)測、精度檢驗(yàn)預(yù)測值修正5 個(gè)階段。它利用了電力負(fù)荷變動的慣性特征和時(shí)間上的延續(xù)性，通過對歷史數(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)測未來負(fù)荷。同時(shí)，它也有缺點(diǎn)：一是要收集較多的觀測值，它的預(yù)測準(zhǔn)確度與樣本有關(guān)，所以付出的代價(jià)一般比較大；二是計(jì)算量大；三是要經(jīng)常評審模型。利用回歸預(yù)測法時(shí)，主要采用多元非線性回歸模型建立負(fù)荷與影響因素之間的關(guān)系，預(yù)測值可寫為： （ 2()()nt iYabxt???5）式中： 為 t 時(shí)刻的預(yù)測負(fù)荷值； 為第 i 個(gè)影響負(fù)荷變化的因素在 t 時(shí)刻()tY()ixt的取值；a i，b i為回歸系數(shù)。該方法依賴于模型的準(zhǔn)確性，更依賴于影響因子本身預(yù)測的準(zhǔn)確度?；貧w預(yù)測法是目前廣泛應(yīng)用的定量預(yù)測方法，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析研究，探索經(jīng)濟(jì)、社會各有關(guān)因素與電力負(fù)荷的內(nèi)在聯(lián)系和發(fā)展變化規(guī)律，并根據(jù)對規(guī)劃期內(nèi)，本地區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展情況的預(yù)測來推算未來的負(fù)荷，其任務(wù)是確定預(yù)測值和影響因子之間的關(guān)系。 回歸預(yù)測法基于電力負(fù)荷量是由經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度所決定的，因此回歸預(yù)測類模型便通過建立負(fù)荷與經(jīng)濟(jì)變量的相關(guān)關(guān)系，以回歸預(yù)測技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對電力負(fù)荷發(fā)展規(guī)律的描述。它是一種宏觀預(yù)測方法，因此，預(yù)測時(shí)段短、預(yù)測范圍小時(shí)，應(yīng)用電力彈性系數(shù)法難以獲得滿意的結(jié)果。由于彈性系數(shù)值受多方面因素的影響，而且又具有某種時(shí)間慣性，因此既可以從歷史數(shù)據(jù)中尋找，又必須考慮它在未來可能發(fā)生的變化，從分析影響彈性系數(shù)的諸因素的變化中去預(yù)測（或估計(jì)）出規(guī)劃期彈性系數(shù)的可能取值。若已知電力彈性系數(shù)的預(yù)測值為 ，規(guī)劃期的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的年均增?長率為 ，則根據(jù)電力彈性系數(shù)的一般定義，可測算出電力或電量的年均增長率為：K? （2KP???3）那么，就可以利用下面公式預(yù)測出規(guī)劃期所需的電力或電量： （2??tKtW????104）式中： ——規(guī)劃期的電力或電量；tW——基年的實(shí)際電力或電量；0——規(guī)劃期采用的電力彈性系數(shù)；?——規(guī)劃期預(yù)計(jì)的國內(nèi)生產(chǎn)總值年均增長率；K?——基年至規(guī)劃年間隔的年數(shù)。 彈性系數(shù)法電力彈性系數(shù)的一般定義為： （2ab??2） 其中，a、b 分別為電力或電量和國內(nèi)生產(chǎn)總值的年均增長率。趨勢外推法的優(yōu)點(diǎn)是只需要?dú)v史數(shù)據(jù)、所需的數(shù)據(jù)量較少。應(yīng)用趨勢外推法有兩個(gè)假設(shè)條件：（1）假設(shè)負(fù)荷沒有跳躍式變化；（2）假設(shè)負(fù)荷的發(fā)展因素也決定未來的發(fā)展，其條件是不變或變化不大。當(dāng)有理由相信這種趨勢能夠延伸到未來)(tfy?時(shí)，賦予變量所需要的值，可以得到相應(yīng)時(shí)刻的時(shí)間序列未來值，這就是趨勢外推法 [2]。有時(shí)考慮用國民生產(chǎn)總值或工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值 b，結(jié)合其電量單耗（產(chǎn)值單耗）g，計(jì)算出用電量 ，這就是產(chǎn)值單Abg?耗法。單耗法需要做大量細(xì)致的統(tǒng)計(jì)工作，近期預(yù)測效果較佳?？傊菊率且粋€(gè)基礎(chǔ)性的章節(jié)，針對本章所需內(nèi)容的簡要分析，是為后續(xù)工作做必要的準(zhǔn)備，因此，這一系列的前期準(zhǔn)備工作就顯得十分有必要。只有清楚了上述情況，才能進(jìn)行后續(xù)的工作，并且從上述所描述中我們可以較為清楚的知道：本次課題要從哪里做起，需要做些什么工作，工作完成之后需要得到什么樣的結(jié)論，需要獲得什么樣的數(shù)據(jù)。 本章小結(jié)本章是整個(gè)課題順利完成的前期準(zhǔn)備工作，是撰寫完整課題的必要階段。（4）采用 Matlab 編制出程序軟件。本文主要的是預(yù)測其全社會用電量。 本文的主要工作本文是關(guān)于電力負(fù)荷預(yù)測的理論研究學(xué)習(xí)，所要完成的工作主要包括以下幾點(diǎn)：（1）查閱相關(guān)電力負(fù)荷預(yù)測參考文獻(xiàn),學(xué)習(xí)預(yù)測理論和模型。由于電力系統(tǒng)的負(fù)荷受眾多不確定因素的影響，是典型的灰色系統(tǒng)，運(yùn)用灰色系統(tǒng)來分析眾多不確定因素與電力負(fù)荷預(yù)測的關(guān)聯(lián)度已經(jīng)運(yùn)用廣泛，但如何準(zhǔn)確定量描述，以何種準(zhǔn)則來進(jìn)行不確定因素的人工修整仍是一個(gè)難題，所以，通常很多地區(qū)很大程度上依靠預(yù)測人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)測 [3]。這個(gè)過程一般來說也不是短時(shí)間就可以完成的 [6]。如果使用后一類方法，首先要用統(tǒng)計(jì)分析方法找出用電量、負(fù)荷與時(shí)間、各行業(yè)總產(chǎn)值、國第一章 緒論7內(nèi)生產(chǎn)總值等數(shù)值之間的關(guān)系和變化的規(guī)律，從而建立數(shù)學(xué)模型，然后用數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行預(yù)測。目前我國經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)型時(shí)期，很多數(shù)據(jù)無法測出或無法測準(zhǔn)。另一類是一元相關(guān)法、多元相關(guān)法、回歸分析法和灰色系統(tǒng)法等。產(chǎn)生了許多電力負(fù)荷預(yù)測的理論和方法。具體的預(yù)測步驟可根據(jù)具體情況進(jìn)行簡化和整理。（8）編寫預(yù)測分析報(bào)告。（7）評價(jià)預(yù)測精度。（6）評價(jià)預(yù)測結(jié)果。（5）應(yīng)用預(yù)測模型。在選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù)后，建立負(fù)荷預(yù)測數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行預(yù)測工作。負(fù)荷預(yù)測模型是統(tǒng)計(jì)資料軌跡的概括，預(yù)測模型是多種多樣的，因此，對于具體資料要選擇恰當(dāng)?shù)念A(yù)測模型，這是符合預(yù)測的至關(guān)重要的一步。數(shù)據(jù)的垂直處理在負(fù)荷數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)考慮其 24h 的小周期，即認(rèn)為不同日期的同一時(shí)刻的負(fù)荷應(yīng)該具有相似性，同時(shí)刻的負(fù)荷值應(yīng)維持在一定的范圍內(nèi)，對于超出范圍的不良數(shù)據(jù)修正為待處理數(shù)據(jù)的最近幾天該時(shí)刻的負(fù)荷平均值。在經(jīng)過初步調(diào)整之后，還要對所用資料進(jìn)行數(shù)據(jù)分析預(yù)處理，即對歷史資料中的異常值的平穩(wěn)化以及缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)遺，針對異常數(shù)據(jù)，主要采用水平處理和垂直處理方法。一般來說，由于負(fù)荷預(yù)測的質(zhì)量不會超過所用資料的質(zhì)量，所用要對所收集的與負(fù)荷有關(guān)的統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行審核和必要的加工整理，來保證資料的質(zhì)量，從而為保證預(yù)測質(zhì)量打下基礎(chǔ)，即要注意資料的完整無缺，數(shù)字準(zhǔn)確無誤，反映的都是正常狀態(tài)下的水平，資料中沒有異常的“分離項(xiàng)” ，還要注意資料的補(bǔ)缺，并對不可靠的資料加以核實(shí)調(diào)整。如果資料收集和選擇的不好，會直接影響負(fù)荷預(yù)測的質(zhì)量。多方面調(diào)查和收集資料，包括電力企業(yè)內(nèi)部資料和外部資料，從眾多的資料中挑選出有用的部分，即把資料濃縮到最小量。其基本過程如下 [1]。系統(tǒng)性原理強(qiáng)調(diào)整體最佳，只有系統(tǒng)整體最佳的預(yù)測，才是高質(zhì)量的預(yù)測，才能為決策者提供最佳的預(yù)測方案。系統(tǒng)性原理系統(tǒng)性原理認(rèn)為預(yù)測對象是一個(gè)完整的系統(tǒng)，它本身有內(nèi)在的系統(tǒng)，又因與外第一章 緒論5界事物的聯(lián)系形成它的外在系統(tǒng)。在進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)時(shí)，實(shí)質(zhì)上就是將預(yù)測的理論值也實(shí)際相結(jié)合，首先認(rèn)真分析預(yù)測值和實(shí)際值之間的差距及產(chǎn)生差距的原因。反饋性原理反饋就是利用輸出返回到輸入端，再調(diào)節(jié)輸出結(jié)果。相似性原理在很多情況下，作為預(yù)測對象的一個(gè)事物，其現(xiàn)在的發(fā)展過程和發(fā)展?fàn)顩r可能與過去一定階段的發(fā)展過程和發(fā)展?fàn)顩r相類似，因此可以根據(jù)已知發(fā)展過程和狀況來預(yù)測所預(yù)測對象的未來發(fā)展過程和狀況，這就是相似性原理。該原理認(rèn)為事物發(fā)展變化過程中會將某些原有的特征保持下來，延續(xù)下去。對某一具體指標(biāo)的預(yù)測，往往是按照某發(fā)展變化的多種可能性，進(jìn)行多方案預(yù)測的?？芍栽硪簿褪钦f預(yù)測對象的發(fā)展規(guī)律，其未來的發(fā)展趨勢和狀況是可以為人們所知道的，這是人們在進(jìn)行預(yù)測活動的基本依據(jù)。華南理工大學(xué)廣州學(xué)院本科畢業(yè)論文說明書4多方案性由于預(yù)測的不準(zhǔn)確性和條件性，所以有時(shí)要對負(fù)荷在各種可能的發(fā)展情況下進(jìn)行預(yù)測，就會得到各種條件下不同的負(fù)荷預(yù)測方案。條件性各種負(fù)荷預(yù)測都是在一定的條件下做出的，對于條件而言，又可分為必然條件和假設(shè)條件兩種。準(zhǔn)確性因?yàn)殡娏ω?fù)荷未來的發(fā)展是不確定的，它要受到多種多樣復(fù)雜因素的影響，而且各種影響因素也是發(fā)展變化的。只有不確定事件、隨機(jī)事件，才需要人們采用適當(dāng)?shù)念A(yù)測技術(shù)，推知負(fù)荷的發(fā)展趨勢和可能達(dá)到的狀況。三、負(fù)荷預(yù)測按特性分類根據(jù)負(fù)荷預(yù)測表示的不同特性，常常又分為最高負(fù)荷、最低負(fù)荷、平均負(fù)荷、負(fù)荷峰谷差、高峰負(fù)荷平均、低谷負(fù)荷平均、平峰負(fù)荷平均、全網(wǎng)負(fù)荷、母線負(fù)荷、負(fù)荷率等的預(yù)測，以滿足電力企業(yè)管理工作的需要。雖然負(fù)荷可以大致這樣分類預(yù)測，但并不嚴(yán)格，對于按某類負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測時(shí)，可能因存在交叉而發(fā)生某些實(shí)際負(fù)荷歸類的多種選擇。該類預(yù)測結(jié)果的使用對象是規(guī)劃工程師。該類預(yù)測結(jié)果的使用對象是編制中長期運(yùn)行計(jì)劃的工程師。該類負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的使用對象是編制調(diào)度計(jì)劃的工程師。該類型預(yù)測結(jié)果的使用對象是電網(wǎng)調(diào)度員。（2）電網(wǎng)調(diào)度部門對電力負(fù)荷預(yù)測的時(shí)間范圍劃分界定如下：1）超短期負(fù)荷預(yù)測是指時(shí)間跨度在 1h 之內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測，其中用于電能質(zhì)量控制需 5～10s 負(fù)荷預(yù)測值，用于安全監(jiān)視需要 1～5min 的負(fù)荷值，而用于預(yù)防控制和緊急狀態(tài)處理需要 10～60min 的負(fù)荷值。3）短期負(fù)荷預(yù)測的預(yù)測期限為 1～5 年，主要是為電力系統(tǒng)規(guī)劃，特別是配電網(wǎng)規(guī)劃服務(wù)的，對配電網(wǎng)的增容、規(guī)劃極為重要。中期預(yù)測的期限大致與電力工程項(xiàng)目的建設(shè)周期相適應(yīng)，因此，對電力規(guī)劃部門來講這種期限的預(yù)測至關(guān)重要。該類預(yù)測用于戰(zhàn)略規(guī)劃，包括對發(fā)電能源資源的長遠(yuǎn)需求的估計(jì)，確定電力工業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)，電力新科技發(fā)展和科技開發(fā)規(guī)劃，以及長遠(yuǎn)電力發(fā)展對資金總量的需求估計(jì)等，均需要從長期電力負(fù)荷預(yù)測的結(jié)果出發(fā)來做出分析和判斷。由于工作性質(zhì)的差異，電網(wǎng)調(diào)度部門與電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)部門對負(fù)荷預(yù)測時(shí)間跨度的分類差別較大，因此電力負(fù)荷預(yù)測往往按照電網(wǎng)調(diào)度和電網(wǎng)規(guī)劃兩種方式分別進(jìn)行分類。電力負(fù)荷預(yù)測按照不同的標(biāo)準(zhǔn)可分成以下幾類 [1]。負(fù)荷曲線的預(yù)測可以為研究電力系統(tǒng)的峰值、抽水蓄能電站的容量以及發(fā)輸電設(shè)備的協(xié)調(diào)運(yùn)行提供數(shù)據(jù)支持。華南理工大學(xué)廣州學(xué)院本科畢業(yè)論文說明書2最大負(fù)荷功率預(yù)測對于確定電力系統(tǒng)發(fā)電設(shè)備及輸電設(shè)備的容量非常重要。從預(yù)測對象來看，電力負(fù)荷預(yù)測包括對未來電力需求量（功率）的預(yù)測和對未來用電量（能量）的預(yù)測以及對負(fù)荷曲線的預(yù)測。同樣，負(fù)荷預(yù)測的分析研究，也是規(guī)范產(chǎn)電、送電、配電、用電的依據(jù)，同時(shí)也可以促進(jìn)全社會用電的經(jīng)濟(jì)、安全、可靠。正值十二五期間，依據(jù)清遠(yuǎn)市自身的條件特點(diǎn)，對當(dāng)?shù)赜秒娯?fù)荷進(jìn)行一個(gè)全面系統(tǒng)的分析研究是相當(dāng)有必要的。所以，電力負(fù)荷預(yù)測已成為電力行業(yè)必不可以少的一項(xiàng)工作。電力負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)的重要組成部分，也是電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，任何時(shí)候，電力負(fù)荷預(yù)測對電力系統(tǒng)規(guī)劃的運(yùn)行都極其的重要。This prediction results obtained by MATLAB software programming。Through the analysis of these two models and research，and based on actual consumption in order to predict the 20222022 total electricity consumption in Qingyuan City。This article is based in Qingyuan City from 1995 to 2022 the history of electricity data to predict second fivepower consumption during the whole society。s outstanding power supply and demand and the power industry the implementation of market mechanism，the accuracy of load forecasting to be further improved，and the accelerating rate of social functioning and expansion of information so that accurate load forecasting bees more difficult。關(guān)鍵詞：負(fù)荷預(yù)測，灰色預(yù)測法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，用電量IIAbstractPower load forecasting is an important part of the power system，but also the economic foundation of power system operation，at any time load forecasting of power system planning of the operation are extremely important。同時(shí)，通過對比灰色預(yù)測法、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及多元線性回歸預(yù)測法和時(shí)間序列法的預(yù)測結(jié)果，分析各種方法的適用范圍，并提出了灰色預(yù)測和 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)建議，并就四種預(yù)測方法的結(jié)果進(jìn)行了組合預(yù)測的設(shè)想。首先介紹了負(fù)荷預(yù)測的理論基礎(chǔ)，即通過說明負(fù)荷預(yù)測的方法、特點(diǎn)、原理以及實(shí)現(xiàn)步驟來突顯理論基礎(chǔ)的重要性，同時(shí)，本文重點(diǎn)介紹了灰色預(yù)測法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的理論基礎(chǔ)及建模過程，并且灰色預(yù)測法采用的是 GM（1，1）模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法采用的則是