基于灰色系統理論的電力負荷中長期預測畢業設計論文-文庫吧

【正文】 被提出，如：專家系統法、人工神經網絡、模糊理論、灰色理論等。人工智能技術主要是來解決一些關于不確定性問題以及非線性問題，但與數學的統計相比起來，人工智能的預測方法在預測的過程中考慮了更多的不確定因素，如：天氣、溫度、季節等，這些技術在實際的預測中提高了預測的精度。在電力系統中的中長期負荷預測中，這些方法盡管得到了廣泛的應用，但都有自己的局限性。所以，將各種模型進行綜合的方法也得到了關注。通常有兩種改進方法：第一，將各種預測的方法所得的結果，選取適當的權重來加權平均；第二，幾種預測模型進行比較，選擇預測結果離真實值最接近的模型。2 電力負荷分析及預測 電力負荷分析電力負荷包括兩方面的含義，即用以指安裝在國家機關、企業、居民等用戶處的各種用電設備，也可用以描述上述用電設備所消耗的電力電量的數值。電力負荷的構成與特點如下：電力系統負荷一般可以分為工業負荷、商業負荷、城市民用負荷、農村負荷以及其他負荷等，不同類型的負荷具有不同的特點和規律。工業負荷是指用于工業生產的用電，一般工業負荷的比重在用電構成中居于首位，它不僅取決于工業用戶的工作方式(包括設備利用情況、企業的工作班制等)，而且與各行業的行業特點、季節因素都有緊密的聯系，一般負荷是比較恒定的。商業負荷，主要是指商業部門的照明、空調、動力等用電負荷，覆蓋面積大，且用電增長平穩，商業負荷同樣具有季節性波動的特性。雖然商業負荷在電力負荷中所占比重不及工業負荷和民用負荷，但商業負荷中的照明類負荷占用電力系統高峰時段。此外，商業部門由于商業行為在節假日會增加營業時間，從而成為節假日中影響電力負荷的重要因素之一。城市民用負荷主要是城市居民的家用電器，它具有年年增長的趨勢，以及明顯的季節性波動特點，而且民用負荷的特點還與居民的日常生活和工作的規律緊密相關。農村負荷則是指農村居民用電和農業生產用電。此類負荷與工業負荷相比，受氣候、季節等自然條件的影響很大，這是由農業生產的特點所決定的。農業用電負荷也受農作物種類、耕作習慣的影響，但就電網而言，由于農業用電負荷集中的時間與城市工業負荷高峰時間有差別，所以對提高電網負荷率有好處。從以上分析可知電力負荷的特點是經常變化的，不但按小時變、按日變，而且按周變，按年變，同時負荷又是以天為單位不斷起伏的，具有較大的周期性，負荷變化是連續的過程，一般不會出現大的躍變，但電力負荷對季節、溫度、天氣等是敏感的，不同的季節，不同地區的氣候，以及溫度的變化都會對負荷造成明顯的影響。 電力負荷預測電力負荷預測是電力系統規劃的重要組成部分，也是電力系統經濟運行的基礎，其對電力系統規劃和運行都極其重要。電力負荷預測是以電力負荷以及其影響因素作為一種歷史數據，然后建立一種模型，科學地預測未來的電力負荷。中長期的負荷預測具有一種不確定性和隨機性，導致了負荷預測有以下特點：第一，預測的結果并不是確定的；第二，負荷預測一般是在一定時間與范圍內進行的；第三，負荷預測往往是在一定條件下進行的。電力負荷預測是以電力負荷為對象進行的一系列預測工作。從預測對象來看，電力負荷預測包括對未來電力需求量的預測和對未來用電量的預測以及對負荷曲線的預測。其主要工作是預測未來電力負荷的時間分布和空間分布，為電力系統規劃和運行提供可靠的決策依據。 電力負荷預測影響因素在電力負荷預測中，很多因素不同程度地影響著電力負荷的預測值。有些因素因自然而變化，比如氣象。有些因按地區條件產生差異，如工農業發展速度。有些因素是無估計的重大事件，如嚴重災害等，并且各個因素對負荷的影響可能是不一樣的，而且同一因素的不同水平對負荷的影響也是不同的。 （1）氣象因素的影響：很多負荷預測模型都引入了氣象部門提供的氣象預報信息，包括溫濕度、雨量等在內的氣象因素都會直接影響負荷波動，尤其在居民負荷占據較高比例的地區，這種影響更大；（2）節假日及特殊條件的影響：較之正常工作日，一般節假日的負荷都會明顯降低，以春節為例，春節期間的負荷曲線一般會出現大幅度的下降變形，而其變化周期也大致與假日周期吻合；（3）大工業用戶突發事件的影響：對于大工業用戶裝機容量占用電負荷較高的地區，大工業用戶在負荷預測偏差中起到的影響作用也比較大；（4）負荷特性分析和預測方法的影響：由于很多地區在負荷種類結構以及變化因素上的統計分析工作不夠深入，導致在需要歷史數據進行對照時無法展開工作，對于負荷特性和相關變化規律的總結也就無從談起；（5）管理與政策的影響：符合預測是一項技術含量很高的工作，然而符合預測工作在很多地區還沒有得到足夠的重視，基礎工作薄弱，與大用戶的信息溝通不暢，大用戶的用電缺乏計劃性和有序性；預測人員缺乏良好的綜合素質、較高的分析能力和豐富的運行經驗，不適應高標準工作的要求。 電力負荷預測的意義電力用戶是電力工業的服務對象，電力負荷的不斷增長是電力工業發展的根據。正確地預測電力負荷，既是為了保證無條件供應國民經濟各部門及人民生活以充足的電力的需要，也是電力工業自身健康發展的需要。電力負荷預測工作既是電力規劃工作的重要組成部分，也是電力規劃的基礎。電力負荷預測為編制電力規劃提供依據，它規定了電力工業的發展水平、發展速度、動力資源的需求量，電力工業發展的資金需求量，以及電力工業發展對人力資源的需求量。電力負荷預測的意義具體體現在以下幾個方面：第一，能夠準確的進行電力負荷預測，對于正在運行中的發電廠提出相應的通告；第二，隨著電力市場的建立以及發展，對于中長期電力負荷的預測不僅是作為EMS的一部分，而且也是進行電力市場指導與交易的一個很重要的依據。所以說，電力市場的不斷發展也需要精確的中長期負荷預測；第三，在用計算機對電網進行在線控制時，應該用中長期的預測合理的調度發電量，使得發電的成本降低；第四，為了能夠科學經濟合理的安排大電網中各個發電機的啟動和停機，以便使得系統在安全的范圍內保持的儲備容量消耗達到最小，進行中長期負荷預測也是必要的。本文運用灰色系統理論進行電力負荷的中長期預測，它為電力規劃奠定了一定的基礎，同時為電力工業布局、能源資源平衡、電力余缺調劑，以及電網資金和人力資源的需求與平衡提供可靠的依據。因此，電力負荷預測是一項十分重要的工作，它對于保證電力工業的健康發展，乃至對于整個國民經濟的發展均有著十分重要的意義。 電力負荷預測步驟電力負荷預測是一個過程，其一般程序可劃分為準備、實施、評價與提交預測報告四個階段。（1）準備階段準備階段的工作是由確定預測目標、落實組織工作、搜集資料、分析資料和選擇方法等工作組成。（2）實施預測階段在進行預測時，要依據選擇的預測方法來進行預測。如果是采用定量預測方法來進行預測，就要根據建立的定量預測模型，帶入預測期的自變量目標值，就可以獲得預測期所要的預測變量值。如果是采用定性預測方法來進行預測，就應根據掌握的客觀資料進行科學的邏輯推理，推斷出預測期的預測值。（3）評價預測階段預測的主要成果是得到預測結果。預測結果應該是明確的，可以被檢驗的。因此，在得到預測結果后必須對預測結果的準確度和可靠性進行評價。務必使預測誤差處于可接受的范圍內。若誤差太大，就失去了預測的意義，并從而導致電力規劃的失誤。（4）提交預測報告階段預測題目主要反映預測目標、預測對象、預測范圍和預測時限。摘要通常說明預測中的主要發現、預測的結果及提出的主要建議和意見。摘要與題目配合，可以引起有關方面的重視。正文包括分析及預測過程、預測模型及說明、有關計算方法、必要的圖表、預測的主要結論及對主要結論的評價。結論與建議是扼要地列出預測的主要結果，提出有關建議和意見。附錄主要包括說明正文的附表、資料，預測中采用的計算方法的推導和說明，以及正文中未列出的有價值的其他資料。3 電力負荷預測基本算法選擇電力負荷預測是電力系統規劃決策、經濟運行的前提和基礎，因此電力負荷的準確預測對電力生產和電力安全運行以及國民經濟都有重要意義。但由于電力系統負荷變化的復雜性，無法建立一個確定的模型對它進行預測。多年來，國內外專家、學者對電力負荷預測進行了廣泛深入的研究，得出了一些有意義的結論。在預測實踐中對于同一個問題，往往可以采用多種不同的預測方法，彌補單模型的不足，盡可能地提高預測精度。電力負荷預測分為傳統預測方法和現代預測方法。 傳統負荷預測算法 回歸分析法回歸分析法又稱統計分析法，即以歷史數據的變化規律為基礎，尋找因變量與自變量之間的關系，將模型的參數予以確定，這樣來推斷出負荷值，其任務是確定預測值和影響因子之間的關系。電力負荷回歸分析法是通過對影響因子（如氣候、人口、國民生產總值）和用電的歷史資料進行統計分析，確定用電量和影響因子之間的函數關系，從而實現電力預測。但有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子采用何種表達式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可預測性，使得回歸分析在某些情況下受到限制。回歸分析法適用于大樣本，且過去、現在和未來發展模式均一致的預測，采用原始數據建模。回歸分析法就是根據負荷過去的歷史資料，建立可以分析的數學模型，對未來的負荷進行預測。從數學上看，就是利用數理統計中的回歸分析方法，通過對變量的觀測數據進行分析，確定變量之間的相互關系，從而實現預測目的。其結構形式以及計算原理比較簡單，預測速度也比較快。但是對于一些歷史數據要求過高，且精度比較低，不能對于符合影響因素進行詳細的描述，對于模型的初始化還存在一定難度。回歸分析法是研究變量和變量之間依存關系的一種數學方法，其關鍵是尋找因變量與自變量之間存在的相關關系，計算參數，確定回歸方程是。回歸分析法的負荷預測是一種曲線擬合法，即對過去的具有隨機特征的負荷數據進行擬合，得到一條確定的曲線，然后將此曲線外延到適當時刻，就可以得到該時刻的負荷預測值。按自變量的多少可以分為一元回歸和多元回歸，按照自變量和因變量間回歸方程的類型又可以分為線性回歸和非線性回歸。回歸模型雖然考慮了氣象信息等因素，但需要事先知道負荷與氣象變量之間的函數關系，這是比較困難的。而且為了獲得比較精確的預報結果，需要大量的計算，這一方法不能處理氣候變量和負荷之間的非平衡暫態關系。 時間序列法時間序列法是一種最為常見的中長期負荷預測方法，它是針對整個觀測序列呈現出的某種隨機特性，去建立產生實際序列的隨機過程的模型，然后用這個模型進行預測。電力負荷的一些歷史數據就是根據時間的間隔記錄下來的一種有序的集合，所以說它是一個時間序列。根據歷史數據，來建立一種數學模型，確立負荷預測的相關表達式，然后對未來的負荷進行預測。它利用了電力負荷時間上的延續性，通過對歷史數據時間序列的分析處理，確定其基本特征和變化規律，預測未來負荷。時間序列法可分為確定型和隨機型兩類：確定型時間序列預測模型用于估計預測區間的大小；隨機型時間序列預測模型可以看作一個線性濾波器。時間序列法的優點是工作量小，所需要的數據少，此外計算的速度也快，對負荷近期的變化的連續性能夠準確地反映。缺點在于它只能對比較均勻的負荷進行中長期預測，對于一些不確定的因素還考慮不健全，不能充分利用對負荷有很大影響的氣候信息和其他因素，導致了預報的不準確和數據的不穩定。 現代負荷預測算法二十世紀八十年代后期，一些基于新興學科理論的現代預測方法逐漸得到成功應用。這其中主要有灰色系統理論、模糊數學理論、神經網絡理論、小波分析、專家系統方法等。 灰色系統理論預測灰色系統理論是二十世紀八十年代由我國鄧聚龍教授提出，用來解決信息不完備系統的數學方法。它把模糊控制的觀點和方法延伸到復雜的大系統中，將自動控制與運籌學的數學方法相結合，研究廣泛存在于客觀世界中的具有灰色性的問題。部分信息已知、部分信息未知的系統稱為灰色系統。灰色系統理論把一切隨機過程看作是在一定范圍內變化的，與時間有關的灰色過程，對灰色量不尋找統計規律，通過大樣本進行研究，而是用數據生成的方法，將雜亂無章的原始數據整理成規律性強的生成數列再做研究。灰色理論在概念上改變了隨機性問題的處理方法，從而可使它用于信息不明或信息不全的系統。鄧教授提出的灰色系統理論的要點在于不把系統中出現的隨機性看作一個隨機信號，而是把其看作一個灰數。它將隨機量當做在一定區間變化的灰色量，將灰色過程