【正文】 特點(diǎn)是經(jīng)常變化的，不但按小時變、按日變，而且按周變，按年變，同時負(fù)荷又是以天為單位不斷起伏的，具有較大的周期性，負(fù)荷變化是連續(xù)的過程，一般不會出現(xiàn)大的躍變，但電力負(fù)荷對季節(jié)、溫度、天氣等是敏感的，不同的季節(jié)，不同地區(qū)的氣候，以及溫度的變化都會對負(fù)荷造成明顯的影響。 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。 電力負(fù)荷預(yù)測是以電力負(fù)荷為對象進(jìn)行的一系列預(yù) 測工作。其主要工作是預(yù)測未來電力負(fù)荷的時間分布和空間分布，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行提供可靠的決策 依據(jù)。有些因素因自然而變化，比如氣象。 有些因素是無估計的重大事件，如嚴(yán)重災(zāi)害等，并且各個因素對負(fù)荷的 影響 可能是不一樣的，而且同一因素的不同水平對負(fù)荷的 影響 也是不同的。 電力負(fù)荷預(yù)測的意義 電力用戶是電力工業(yè)的服務(wù)對象，電力負(fù)荷的不斷增長是電力工業(yè)發(fā)展的根據(jù)。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)。 電力負(fù)荷預(yù)測的意義具體體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，能夠準(zhǔn)確的進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測，對于正在運(yùn)行中的發(fā)電廠提出相應(yīng)的通告；第二，隨著電力市場的建立以及發(fā)展，對于 中長期 電力負(fù)荷的預(yù)測不僅是作為 EMS 的一部分，而且也是進(jìn)行電力市場指導(dǎo)與交易的一個很重要的依據(jù)。 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 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)。 電力負(fù)荷預(yù)測 步驟 電力負(fù)荷預(yù)測是一個過程，其一般程序可劃分為 準(zhǔn)備、實(shí)施、評價與提交預(yù) 測報告四個階段。 （ 2） 實(shí)施預(yù)測階段 在進(jìn)行預(yù)測時，要依據(jù)選擇的預(yù)測方法來進(jìn)行預(yù)測。如果是采用定性預(yù)測方法來進(jìn)行預(yù)測，就應(yīng)根據(jù)掌握的客觀資料進(jìn)行科學(xué)的邏輯推理，推斷出預(yù)測期的預(yù)測值。預(yù)測結(jié)果應(yīng)該是明確的，可以 被檢驗(yàn)的。務(wù)必 使預(yù)測誤差河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 6 處于可接受的范圍內(nèi)。 （ 4） 提交預(yù)測報告階段 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)測時限。摘要與題目配合，可以引起有關(guān)方面的重視。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。 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 7 3 電力負(fù)荷預(yù)測基本算法選擇 電力負(fù)荷 預(yù)測 是電力系統(tǒng)規(guī)劃決策、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的前提和基礎(chǔ)，因此電力負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測對電力生產(chǎn)和電力安全運(yùn)行以及國民經(jīng)濟(jì)都有重要意義。多年來，國內(nèi)外專家、學(xué)者對電力負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行了廣泛深入的研究，得出了一些有意義的結(jié)論。 電力負(fù)荷預(yù)測分為傳統(tǒng) 預(yù)測方法和現(xiàn)代預(yù)測方法。電力負(fù)荷回歸分析法是通過對影響因子（如氣候、人口、國民生產(chǎn)總值）和用電的歷史資料進(jìn)行統(tǒng)計分析，確定用電量和影響因子之間的函數(shù)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)電力預(yù)測。 回歸分析法適用于大樣本，且過去、現(xiàn)在和未來發(fā)展模式均一致的預(yù)測 ，采用原始數(shù)據(jù)建模。從數(shù)學(xué)上看，就是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析方法，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。 但 是對于一些歷史數(shù)據(jù)要求過高，且精度比較低，不能對于符合影響因素進(jìn)行詳細(xì)的描述，對于模型的初始化 還存在一定難度?；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)時刻，就可以得到該時刻的負(fù)荷預(yù)測值。 回歸模型雖然考慮了氣象信息等因素，但需要事先知道負(fù)荷與氣象變量之間的函 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 8 數(shù)關(guān)系，這是比較困難的。 時間序列法 時間序列法是一種最為常 見的 中長期 負(fù)荷預(yù)測方法，它是針對整個觀測序列呈現(xiàn)出的某種隨機(jī)特性，去建立產(chǎn)生實(shí)際序列的隨機(jī)過程的模型，然后用這個模型 進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，來建立一種數(shù)學(xué)模型，確立負(fù)荷預(yù)測的相關(guān)表達(dá)式，然后對未來的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。 時間序列法可分為確定型和隨機(jī)型兩類：確定型時間序列預(yù)測模型用于估計預(yù)測區(qū)間的大??； 隨機(jī)型時間序列預(yù)測模型可以看作一個線性濾波器。缺點(diǎn)在于 它只能對比較均勻的負(fù)荷進(jìn)行 中長期預(yù)測，對于一些不確定的因素還考慮不健全， 不能充分利用對負(fù)荷 有很大影響的氣候信息和其他因素，導(dǎo)致了預(yù)報的不準(zhǔn)確和數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定。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。它把模糊控制的觀點(diǎn)和方法延伸到復(fù)雜的大系統(tǒng)中，將自動控制與運(yùn)籌學(xué)的數(shù)學(xué)方法相結(jié)合，研究廣泛存在于客觀世界中的具有灰色性的問題。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，與時間有關(guān)的灰色過程，對灰色量不尋找統(tǒng)計規(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。鄧教授提出的灰色系統(tǒng)理論的要點(diǎn)在于不把系統(tǒng)中出現(xiàn)的隨機(jī)性看作一個隨機(jī)信號，而是把其看作一個灰數(shù)?；疑碚摬捎没疑^程生成對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以得到隨機(jī)性弱化和規(guī)律性強(qiáng)化了的數(shù)列，并在此基礎(chǔ)上生成灰色預(yù)測模型，使模型具有較高的 精度。 灰色數(shù)學(xué)理論是把負(fù)荷序列看作一真實(shí)的系統(tǒng)輸出，它是眾多影響因子的綜合作用結(jié)果。灰色系統(tǒng)理論把負(fù)荷序列通過生成變換，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。早年鄧教授從事控制理論和模糊系統(tǒng)的研究，取得了許多成果。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。后來，他將歷史數(shù)據(jù)作了各種處理，找到了累加生成，發(fā)現(xiàn)累加生成曲線是近似的指數(shù)增長曲線，而指數(shù)增長正符合微分方程解的形式。 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。模糊數(shù)學(xué)提供了一種處理不肯定性和不精確性問題的新方法，是描述人腦思維處理模糊信息的有力工具。模糊數(shù)學(xué)是研究現(xiàn)實(shí)中許多界限不分明問題的一種數(shù)學(xué)工具，其基本概念之一是模糊集合。 模糊是指客觀事物差異的中間過渡中的“不分明性”或“亦此亦彼性”。這些現(xiàn)象很難用經(jīng)典的數(shù)學(xué)來描述。它作為 一門嶄新的學(xué)科，它是繼經(jīng)典數(shù)學(xué)、統(tǒng)計數(shù)學(xué)之后發(fā)展起來的一個新的數(shù)學(xué)學(xué)科。如今的模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用已經(jīng)遍及理、工、農(nóng)、醫(yī)及社會科學(xué)的各個領(lǐng)域，充分的表現(xiàn)了它強(qiáng)大的生命力和滲透力。 實(shí)際中，我們處理現(xiàn)實(shí)的數(shù)學(xué)模型可以分成三大類：第一類是確定性數(shù)學(xué)模型，即模型的背景具有確定性，對象 之間具有必然的關(guān)系。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。模糊系統(tǒng)對于任意一個非線性連續(xù)函數(shù)，就是找出一類隸屬函數(shù)，一種推理規(guī)則，一個解模糊方法，使得設(shè)計出的模糊系統(tǒng)能夠任意逼近這個非線性函數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論預(yù)測 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。 每兩個節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對 自然界 某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達(dá)。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 。由于該方法具有很強(qiáng)的記憶 能力、非線性映射能力以及強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，因此有很大的應(yīng)用市場。 小波分析預(yù)測 小波分析 是當(dāng)前數(shù)學(xué)中一個迅速發(fā)展的新領(lǐng)域。 實(shí)質(zhì)是用一個合適的母小波通過時間軸上的位移與放縮和幅度的變化產(chǎn)生一系列的派生小波，用系列小波對要分析的信號進(jìn)行時間軸上的評議比較，獲得用以表征信號與小波相似程度的小波系數(shù)。 由于小波分析在理論上的完美性以及在應(yīng)用上的廣泛性，在短短的幾年中，受到了科學(xué)界、工程界的高度重視，并且在模式識別、語言識別、故障診斷、 圖象處理、地震預(yù)報、 信號處理、 狀態(tài)監(jiān)視、雷達(dá)等十幾 個科學(xué)領(lǐng)域中得到應(yīng)用。其優(yōu)于傳統(tǒng)的 傅里葉 分析的主要之處在于：能對不同的頻率成分采用逐漸精細(xì)的采樣步長，從而可以 聚焦到信號的任意細(xì)節(jié)，尤其是對奇異信號很敏感，能很好的處理微弱或突變的信號，其目標(biāo)是將一個信號的信息轉(zhuǎn)化成小波系數(shù)，從而能夠方便地加以處理、存儲、傳遞、分析或被用于重建原始信號。 專家系統(tǒng) 法 預(yù)測 專家系統(tǒng) 法是對于數(shù)據(jù)庫里存放的過去幾年的負(fù)荷數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù) 等進(jìn)行細(xì)致的分析，匯集有經(jīng)驗(yàn)的負(fù)荷預(yù)測人員的知識，提取有關(guān)規(guī)則， 借助專家系統(tǒng)，負(fù)荷預(yù)測人員能識別預(yù)測日所屬的類型，考慮天氣因素對負(fù)荷預(yù)測的影響，按照一定的推理進(jìn)行 負(fù)荷預(yù)測。 專家系統(tǒng)是一個用基于知識的程序設(shè)計方法建立起來的計算機(jī)系統(tǒng)，它擁有某個特殊領(lǐng)域內(nèi)專家的知識和經(jīng)驗(yàn)，并能像專家那樣運(yùn)用這些知識，通過推理，在那個領(lǐng) 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 12 域內(nèi)作出智能決策。 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)值計算予以避免，進(jìn)而得到準(zhǔn)確的結(jié)果。此外， 把專家知識和經(jīng)驗(yàn)等準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為一系列規(guī)則是非常不容易的。 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。因此本文采用灰色理論建立模型，從而對負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。又如，“ 那女孩身高在 150160cm之間” ， 則關(guān)于身高的灰數(shù) 為 ? ? ? ?150,160h?? 。 灰色理論應(yīng)用范圍 在工程技術(shù)、社會、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)、環(huán)境等各種系統(tǒng)中經(jīng)常會遇到信息不完全的情況。信息不完全的情況歸納起來有：元素（參數(shù)）信息不完全；結(jié)構(gòu)信息不完全；關(guān)系信息（特指“內(nèi)”、“外 ”關(guān)系）不完全；運(yùn)行的行為信息不完全。 商店可看作是一個系統(tǒng)，在人員、資金、損耗、銷售信息完全明確的情況下，可算出該店的盈利大小、庫存多少，可以判斷商店的銷售態(tài)勢、資金的周轉(zhuǎn)速度等，這樣的系統(tǒng)是白色系統(tǒng)。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（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。對灰數(shù)的處理主要是利用 數(shù)據(jù) 處理方法尋求數(shù)據(jù)間的內(nèi)在規(guī)律，通過對已知數(shù)據(jù)列中的數(shù)據(jù) 進(jìn)行 處理而產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)列，以此來研究尋找數(shù)據(jù)的規(guī)律性，這種方法稱為數(shù)據(jù)的生成。 累加生成 把數(shù)列各項(xiàng)（時刻）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 ）。 設(shè)原始數(shù)列為 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( (1 ) , ( 2) , , ( ) )x x x x n? ，令 ( 1 ) ( 0 )1( ) ( ) , 1 , 2 , ,kix k x i k n???? （ 41） 稱所得到的新數(shù)列 ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )( (1 ) , ( 2) , , ( ) )x x x x n? 為數(shù)列 (0)x 的 1 次累加生成數(shù)列 。 累減生成 對于原始數(shù)據(jù)列依次做前后相鄰的兩個數(shù)據(jù)相減的運(yùn)算過程稱為累減生成過程（ IAGO）。 一般地，對于 r 次累加生成數(shù)列 ( ) ( ) ( ) ( )( ( 1 ) , ( 2) , , ( ) ) ( 1 )r r r rx x x x n r??，則稱 ( 1 ) ( ) ( )( ) ( ) ( 1 ) , 2 , 3 , ,r r rx k x k x k k n? ? ? ? ? （ 44） 為數(shù)列 ()rx 的 r次累加生成。 對于常數(shù) [0,1]?? ，則稱 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( ) ( ) ( 1 ) ( 1 ) , 2 , 3 , ,z k x k x k k n??? ? ? ? ? （ 45） 為 由 數(shù)列 (0)x 在權(quán) ? 下的鄰值生成數(shù)，權(quán) ? 也稱為生成系數(shù)。 河南理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）說明書 16 5 灰色預(yù)測的方法及步驟 灰色預(yù)測的方法 設(shè)已知參考數(shù)據(jù)列為 ( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )( (1 ) , ( 2) , , ( ) )x x x x n? ，做 1 次累加 AGO 生成數(shù)列 ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )1 1 1 0( ( 1 ) , ( 2 ) , , ( ) )1 , 1 2 , , 1x x x x nx x x x n x n? ? ? ? ?? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? （ 51） 其中 101 1 , 2 , ,kix k x i k n? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ??。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?? ??? ? ? ?