（技术经济及管理专业论文）长春市电力市场负荷预测研究.pdf

华北电力人学硕十学位论文摘要 摘要 单一的依靠研究时间序列自身规律性而不考虑外在因素影响的负荷预测方法已经 难以满足预测的精度要求，同时智能算法较强的非线性拟和能力也为负荷预测的研究提 供了广阔的思路。本文首先运用单一预测方法对中长期负荷进行预测和分析，然后通过 关联度分析方法对影响因素进行筛选，将影响因素时间序列值同负荷变动值结合起来作 为s v m 方法的输入变量和输出变量，得到s v m 负荷预测值，同时运用改进灰色预测模型 进行序列增长性预测，然后通过统计方差最小化确定组合权重，进而得到灰色支持向量 机组合预测值，最后通过马尔可夫过程对预测残差的修正得到最终预测结果。长春市电 力负荷预测实践结果表明，该方法能够进一步提高预测精度，具有定的实用价值。 关键词：负荷预测，灰色模型，支持向量机，马尔可夫链 a b s t r a c t t h es i g n a ll o a df o r e c a s t i n gm e t h o dw h i c hw a sb a s e do nt h es e l b l a wo ft i m e s e q u e n c ea n di g n o r e dt h ee x t e m a lf a c t o re 矗 e c tc a nn o ts a t i s 匆t h ep r e c i s i o nr e q u i r e m e n t ， m e a n w h i l e ，t h ei n t e l l i g e n ta l g o r i t h mw i t hs t r o n g e rn o n l i n e a rf i t t i n ga b i l i t ya l s op r 0 v i d e d w i d ei d e a sf o rp o w e rl o a df o r e c a s t i n g f i r s t l y t h es i n g l ef o r e c a s t i n gm e t h o d sw e r eu s e d t 0p r e d i c ta n da n a l y s i st h em e d i u m - l o n gp o w e rl o a d s ，t h e nt h e 黟e yr e l a t i o n a lg r a d e m e t h o dw e f eu s e dt os c r e e n i n gf a c t o r s ，t h ei n f l u e n c i n gf a c t o r ss e q u e n c ea n d1 0 a dh i s t o r y v a l u ew e r eu s e da st h ei n p u tv e c t o r 锄do u t p u tv e c t o ri ns v mm e t h o d ，t h es v m f o r e c a s t i n gv a l u ec a nb eo b t a i n e d ，t h eg m ( 1 ，1 ) m e t h o dw a su s e di ns e q u e n c e 铲o w t h f o r e c a s t i n g ， m ev a r i a n c em i n i m i z a t i o np r i n c i p l ew 硒u s e dt od e c i d et h ec o m b i n e d w e i g h t sa n dc o m b i n e df o r e c a s t i n gv a l u e sw e r eo b t a i n e d ，f i n a l l yt h em a r k o vc o l l r e c t i n g m o d e lw a su s e dt om o d i f yt h ee r r o r sf o rt h ef i n a lr e s u l t s t h ep 豫c t i c er e s u l t so fp o w e r l o a df o r e c a s t i n gi nc h a n g c h u nh a v es h o w e dt h a tt h ep r e d i c t i o na c c u r a c yc a nb e i n c r e a s e db yt h i sm e t h o d ，a n di th a sc e r t a i np r a c t i c a lv a l u ea sw e l l l vj i a l i a n g ( t e c h n o l o g ye c o n o m ya n dm a n a g e m e n t ) d i r e c t e db yp r o f n i ud o n g x i a o k e yw or d s ：l o a df o r e c a s t ，g r e ym o d e i ，s u p p e rv e c t o rm a c h i n e ，m a r k o vc h a i n 华北电力人学硕十学位论文摘要 摘要 单一的依靠研究时间序列自身规律性而不考虑外在因素影响的负荷预测方法已经 难以满足预测的精度要求，同时智能算法较强的非线性拟和能力也为负荷预测的研究提 供了广阔的思路。本文首先运用单一预测方法对中长期负荷进行预测和分析，然后通过 关联度分析方法对影响因素进行筛选，将影响因素时间序列值同负荷变动值结合起来作 为s v m 方法的输入变量和输出变量，得到s v m 负荷预测值，同时运用改进灰色预测模型 进行序列增长性预测，然后通过统计方差最小化确定组合权重，进而得到灰色支持向量 机组合预测值，最后通过马尔可夫过程对预测残差的修正得到最终预测结果。长春市电 力负荷预测实践结果表明，该方法能够进一步提高预测精度，具有一定的实用价值。 关键词：负荷预测，灰色模型，支持向量机，马尔可夫链 a b s t r a c t t h es i g n a ll o a df o r e c a s t i n gm e t h o dw h i c hw a sb a s e do nt h es e l b l a wo ft i m e s e q u e n c ea n di g n o r e dm ee x t e m a lf a c t o re 矗 e c tc a nn o ts a t i s 匆t h ep r e c i s i o nr e q u i r e m e n t ， m e a n w h i l e ，t h ei n t e l l i g e n ta l g o r i t h mw i t hs t r o n g e rn o n l i n e a rf i t t i n ga b i l i t ya l s op r 0 v i d e d w i d ei d e a sf o rp o w e rl o a df o r e c a s t i n g f i r s t l y ，t h es i n g l ef o r e c a s t i n gm e t h o d sw e r eu s e d t 0p r e d i c ta n da n a l y s i st h em e d i u m - l o n gp o w e rl o a d s ，t h e nt h e 黟e yr e l a t i o n a lg r a d e m e t h o dw e f eu s e dt os c r e e n i n gf a c t o r s ，t h ei n f l u e n c i n gf a c t o r ss e q u e n c ea n d1 0 a dh i s t o r y v a l u ew e r eu s e da st h ei n p u tv e c t o r 锄do u t p u tv e c t o ri ns v mm e t h o d ，t h es v m f o r e c a s t i n gv a l u ec a nb eo b t a i n e d ，t h eg m ( 1 ，1 ) m e t h o dw a su s e di ns e q u e n c e 铲o w t h f o r e c a s t i n g ， t h ev a r i a n c em i n i m i z a t i o np r i n c i p l ew 硒u s e dt od e c i d et h ec o m b i n e d w e i g h t sa n dc o m b i n e df o r e c a s t i n gv a l u e sw e r eo b t a i n e d ，f i n a l l yt h em a r k o vc o l l r e c t i n g m o d e lw a su s e dt om o d i f yt h ee r r o r sf o rt h ef i n a lr e s u l t s t h ep 豫c t i c er e s u l t so fp o w e r l o a df o r e c a s t i n gi n c h a n g c h u nh a v es h o w e dt h a tt h ep r e d i c t i o na c c u r a c yc a nb e i n c r e a s e db yt h i sm e t h o d ，a n di th a sc e r t a i np r a c t i c a lv a l u ea sw e l l l vj i a l i a n g ( t e c h n o l o g ye c o n o m ya n dm a n a g e m e n t ) d i r e c t e db yp r o f n i ud o n g x i a o k e yw or d s ：l o a df o r e c a s t ，g r e ym o d e i ，s u p p e rv e c t o rm a c h i n e ，m a r k o vc h a i n 声明尸明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文长春市电力市场负荷预测研究，是 本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成 果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了诩 意。 学位论文作者签名：亟应整 日期：2 1 翌! 生： 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保管、 并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为 目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学 位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 日期：碰! 翌! ! 互丛 日 期：型! 翌：z 垄z 华北电力人学硕十学位论文 1 1 论文研究背景及意义 第一章引言 电力工业与国民经济发展和人民生活水平提高息息相关，电力负荷的稳定增长 是电力工业健康发展的重要指标。目前我国电网规划建设中还存在着供电量地区不 平衡、资源调度不集约、电力规划不合理等问题，难以适应国民经济的快速增长。 在我国电力事业高速发展的今天，如何有效解决这一矛盾，建造一个安全可靠、适 应性强、结构合理、能满足城乡经济社会发展和生活用电需要的电网结构成为重中 之重，然而要实现这一目标最为关键的一步就是做好负荷预测工作。 电力负荷预测是指在全面考虑一些重要的运行特征、增容规划、自然条件和社 会影响的条件下，研究和利用一套能有效处理过去与未来负荷的数学方法，在满足 一定精度要求的前提下，确定某特定时期或时刻的负荷数值【i 】。 负荷预测是电力部门的重要工作之一，准确到位的负荷预测，可以经济合理地 安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储 备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效地降低发电成 本，带来经济效益和社会效益。负荷预测的结果，还有利于决定未来新的发电机组 的安装，决定装机容量的大小、地点和时间，决定电网的增容和改建，决定电网的 建设和未来发展。可见，预测数值的准确可靠性与电力扩建规划的实施，电价政策 的落实以及电力行业的经济效益紧密相关。 本课题针对长春市电力负荷增长情况，对中长期电力负荷数据进行统计分析， 同时考虑影响负荷波动的相关因素，结合长春市的实际情况，运用传统和智能方法 建立一系列预测模型，通过预测精度的对比筛选最终确定适合长春地区特点的电力 负荷预测方法，并进行实证分析。 1 2 国内外研究现状 负荷预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测数学模型，随着现代科 学技术的不断进步，负荷预测理论技术得到了长足发展。在美国、英国等发达国家， 电力负荷预测技术发展比较成熟，尤其对新的高精度方法的研究更加深入。例如， 1 9 9 1 年美国学者p a r k 等人提出了神经网络电力负荷预测方法，引起了人们的广泛关 注【。 目前国内电力负荷预测技术的研究发展迅速，很多学者在这一领域提出了自己 的研究成果，并在实际中解决了许多问题。在大量的预测方法的应用中，我们可以 1 华北电力人学硕十学能论文 看出目f j 的研究更加关注于时问序列的内在规律性预测【2 6 】，成果比较显著，现在逐 步呈现出考虑各种外在影响因素的内外结合的预测研究动态【7 】，例如在中长期预测 模型中，综合考虑g d p 总量，三大产业产值，居民用电，客户满意度等因素，从而 有利于提高预测精度。同时，多种预测方法结合的组合预测技术得到广泛的应用 【8 - 1 0 j ，例如灰色预测与神经网络的结合，小波分析与神经网络的结合，模糊聚类同 逻辑推理的结合，以及这几种方法的综合运用【i 卜1 2 】。 随着电力技术与其他学科的发展更加交融和相互促进，电力系统与许多领域发 展的相关性变得越来越高，负荷预测技术呈现多领域结合的趋势。除传统的预测方 法，如回归分析、指数平滑、时间序列、定性预测、类比、趋势外推，比例系数增 长等方法外，近年来灰色预测、优选组合预测、专家系统预测、神经网络预测、小 波分析预测、混沌理论应用预测等新技术方法也被学者们引入到电力负荷预测之 中，并在实践中得到广泛的应用。 常用的电力负荷预测方法主要有以下几种。 ( 1 ) 专家系统法。专家系统是一个用基于知识的程序设计方法建立起来的计 算机系统，它拥有某个特殊领域内专家的知识和经验，并能像专家那样运用这些知 识，通过推理，在那个领域内做出智能决策。所以，一个完整的专家系统是由四部 分组成的，即知识库、推理机、知识获取部分和解释界面。面对大量的预测模型和 数据，它能够快速地做出最佳预测结果，避免了人工推理的繁琐和人为差错的出现， 克服以往用单一模型进行预测的片面性缺陷。 ( 2 ) 比例系数增长法。它假定今后的电力负荷与过去有相同的增长比例，用 历史数据求出比例系数，按比例预测未来发展。 ( 3 ) 趋势外推法。电力负荷的变化一方面有其不确定性，如气候的变化、意 外事故的发生等造成对电力负荷的随机性干扰。另一方面，在一定条件下，电力负 荷存在着明显的变化趋势。以农业用电为例，在气候条件变化较小的冬季，日用电 量相对稳定，表现为较平稳的变化趋势，在某个时段内，又表现为线性和非线性趋 势。从季度和月份用电量看，易见周期性变化趋势，习惯上称之为季节性变化趋势。 当然有时可能表现为几种变化趋势的叠加。通常可用描散点图的方法定性的确定变 化趋势类型。一旦找到了负荷变化趋势，按照该变化趋势就能对未来负荷情况做出 判断，这就是趋势外推预测技术。 ( 4 ) 回归预测法。它根据负荷过去的历史资料，建立可以进行数学分析的数 学模型，对未来的负荷进行预测。从数学上看，就是用数理统计中的回归分析方法， 即通过对变量的观测数据进行统计分析，确定变量之间的相关关系，从而实现预测 的目的。回归预测包括线性回归和非线性回归。 2 华北电力人学硕十学位论文 ( 5 ) 时间序列预测法。它根据负荷的历史资料，设法建立一个数学模型，用这 个数学模型一方面来描述电力负荷这个随机变量变化过程的统计规律性，另方面 在该数学模型的基础上再确立负荷预测的数学表达式，对未来的负荷进行预报。在 电力负荷预测中，针对负荷的历史资料所确立的不论是哪一类随机模型，它都应当 体现出当f j f 负荷与过去负荷以及干扰之间的关系，并能够用它来描述负荷变化过程 的特性。而当讨论的负荷不同时，描述负荷变化过程所建立的随机模型往往也随之 不同，但有时也允许用不同的随机模型来描述某一负荷变化过程。 ( 6 ) 灰色模型法。它是我国学者邓聚龙教授1 9 8 2 年3 月在国际上首先提出来 的，在国际期刊s y s t e m sa n dc o n t r o ll e t t e r 刊物上发表，题为“c o n t r o lp r o b l e m s o fg r e ys y s t e m s ”，引起了国际上的充分重视。g m 模型即指灰色模型( g r e ym o d e l ) 。 般建模是用数据列建立差分方程，而灰色建模则是用历史数据列作生成后建立微 分方程模型。由于系统被噪声污染后，使得历史数列呈现出离乱的情况。离乱的数 列即灰色数列，或者灰色过程，对灰色过程建立的模型，便称为灰色模型。 ( 7 ) 组合预测法。它有两类概念，一是指将几种预测方法所得的预测结果，选 取适当的权重进行加权平均的一种预测方法；二是指在几种预测方法中进行比较， 选择拟合优度最佳或标准离差最小的预测模型作为最优模型进行预测。 ( 8 ) 神经网络法。它一经引入电力系统，负荷预测就成为其应用研究的一个主 要领域。神经网络技术可以模仿人脑的智能化处理，对大量非结构性、非精确性规 律具有自适应功能，具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点。 以上预测方法都有各自的优缺点，都有比较适用的应用范围，因此在实际运用 中我们要从预测目标，期限，精度，地区特点等方面出发，选择合适的预测方法。 随着我国电力事业的不断发展，负荷预测的对象将更加细化，各种预测技术方法也 将日趋完善和得到广泛的应用，这就要求我们对负荷预测内在规律有更加准确的认 识。 1 3 论文主要研究内容 本文在方法运用上主要从时间序列和相关因素两个角度对现有电力负荷预测 方法进行了研究和改进，建立了比较实用的适合长春地区特点的负荷预测模型，从 而得到更好的负荷预测效果。 本文研究思路遵循提高预测精度的目标和实证分析的原则，首先对传统预测方 法进行介绍并引入智能预测算法，通过单一预测精度对比选择适用性方法，从而实 现辅助性方法，传统预测方法以及智能优化算法三者的结合，加以实证检验，有效 的提高了预测精度和稳定性。 3 华j 匕【乜力人。学颂十学何论文 ( 1 ) 对电力中长期负荷预测的基本理论进行介绍，包括负荷预测的原理，分 类，影响因素，基本步骤，误差分析。 ( 2 ) 运用几种常规和智能方法对长春地区中长期负荷数据进行单一序列预测 比较，分析各类方法的优缺点和适应性，主要突出灰色预测方法的增长特性和支持 向量机预测方法较神经网络更好的非线性拟和能力，从而对下一步预测方法的选择 提供有效依据。 ( 3 ) 介绍考虑多因素影响的负荷预测相关辅助方法，包括进行影向因素筛选 的关联度方法，提高模型适用能力的组合预测权重确定方法，对预测误差进行修正 的马尔可夫链方法。 ( 4 ) 探讨考虑长春地区电力负荷影响因素的组合预测方法并进行实证分析， 通过预测精度比较验证所运用方法的可靠性和稳定性。 华北电力人学硕十学位论文 第二章电力负荷预测概述 电力负荷预测是电力部门的重要工作之一，负荷预测的准确与否，直接关系到 电网内部发电机组的启停，电网运行的安全稳定性，机组检修计划，社会的正常生 产和生活以及经济效益和社会效益的大小。负荷预测的结果，还有利于决定未来新 的发电机组的安装，决定装机容量的大小、地点和时间，决定电网的增容和改建， 决定电网的建设和发展。 由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值，所以，负荷预 测工作所研究的对象是不确定性事件。只有不确定性事件、随机事件，才需要人们 采用适当的预测技术，推知负荷的发展趋势和未来达到的状况。这就使负荷预测具 有不准确性、条件性、时间性和多方案性的特点。在进行负荷预测过程中，首先要 确定负荷类型，不同的类型有不同的变化规律，同时适用于不同的方法，既要考虑 序列本身发展的趋势特点，又要兼顾外部因素的影响，从当地经济社会发展的实际 出发研究负荷特点，建立预测分析模型。 2 1 负荷预测概念 负荷可指电力需求量或者用电量，即广义负荷，而需求量是指能量的时间变化 率，即功率。也可以说，负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工 作负荷。对用户来说，用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所 消耗的功率之和【l 】。 在全面考虑些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件 下、研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求 的前提下，确定未来某特定时期或者时刻的负荷数值，称为负荷预测。 作为负荷预测工作有其自身必须遵循的基本原理，它是进行预测分析和判断的 基础，其主要原理有如下几点。 ( 1 ) 可知性原理 预测对象的变化发展规律，其未来的发展趋势和状况是可以被人们通过各种手 段得知的。电力负荷也不例外，人们通过各种方法不仅可以把握其现有的发展规律， 而且可以通过已有的信息对其未来的发展作出判断。 ( 2 ) 连续性原理 即惯性原理，是指预测对象的发展不是杂乱无序的，而是会按照一定的趋势保 持相对的稳定性。电力系统的发展变化尤其存在着惯性，例如电力负荷会在一段时 间内保持告诉增长，在一段时间内增速放缓，这都是惯性的体现。 华北电力人学硕十学位论文 ( 3 ) 反馈性原理 反馈就是利用输出返回到输入端，再调节输出结果。预测的反馈性原理实际上 是为了不断提高预测的准确性而进行的反馈调节。人们在预测活动实践中发现，当 预测的结果和经过一段实践所得到的实际值存在着差距时，通过对已知结果的对比 寻找更深层次的变化规律，对远期预测值进行反馈调节，以提高预测的准确性。 2 2 负荷预测分类 用电分类旨在说明国民经济各部门用电情况和变化规律，它是反映电力的发展 水平和趋势的指标，从而便于对经济增长与电力生产增长、社会产品增长与电力消 耗量增长的相互关系进行分析，是负荷预测工作的基础依据。 2 2 1 负荷预测按行业分类 负荷预测可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负 荷的负荷预测。其中，城市民用负荷预测主要指城市居民的家用负荷预测；商业负 荷预测和工业负荷预测是指对各自为商业与工业服务的负荷进行预测；农村负荷预 测是指广大农村所有负荷的预测；而其他负荷预测则包括市政用电、公用事业、政 府办公、铁路与电车、军用等等负荷的预测。 2 2 2 负荷预测按时间分类 电力负荷预测中经常按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期和超短 期负荷预测。长期负荷预测一般指1 0 年以上并以年为单位的预测，中期指5 年左 右并以年为单位的预测。短期预测则是指一年之内以月为单位的负荷预测，还指以 周、天、小时为单位的负荷预测，通常预测未来一个月度、未来一周、未来一天的 负荷指标，也预测未来一天2 4 h 中的负荷。超短期负荷预测指未来1 h 、未来o 5 h 甚至未来1 0 m i n 的预测。 2 2 3 负荷预测按特性分类 根据负荷预测表示的不同特性，常常又分为最高负荷、最低负荷、平均负荷、 负荷峰谷差、高峰负荷平均、低谷负荷平均、平峰负荷平均、全网负荷、母线负荷、 负荷率等类型的负荷预测，以满足供电、用电部门管理工作的需要。 2 3 负荷预测特点 由于负荷预测是根据现有数据来寻找未来的发展趋势和状况，所以负荷预测工 作的研究对象是不确定性事件。只有不确定性事件、随机事件，才需要人们采用适 当的预测技术，推知负荷的发展趋势和未来达到的状况。因此负荷预测具有以下显 6 华北电力人学硕十学位论文 著的特点。 ( 1 ) 不准确性 电力负荷未来的发展是不肯定的，它每时每刻都受到各种复杂因素的影响。对 于这些发展变化有些能够初步估计，有些却无法事先预见，这就决定了预测结果的 不准确性。 ( 2 ) 时间性 各种负荷预测都有相关的时间范围，因为负荷预测属于科学预测的范畴，因此， 要求有比较确切的数量概念，往往需要确切地指明预测的时间，这是预测科学性的 需要。 ( 3 ) 多方案性 由于负荷预测存在不准确性和条件性，所以有时要对负荷在各种情况下可能的 发展情况进行预测，就会得到各种条件下不同的负荷预测方案。 2 4 负荷预测影响因素 负荷预测作用的大小，要看由于使用了预测结果所产生的收益， 支出的费用，以及超出多少。影响预测作用大小的因素是多方向的， 项。 ( 1 ) 负荷预测费用的高低 负荷预测费用包括设计和实行预测程序费，历史数据资料收集、 储存费，资料使用费，资料更新费，人员技术培训费等。 ( 2 ) 负荷预测结果的准确性 是否超出了所 主要有以下几 整理、计算和 一般说来，准确性高的负荷预测比准确性低的预测作用更大。但是，准确性高 的预测方法往往是比较复杂的，这又与较大的费用支出相矛盾。不同的负荷与电量 预测对准确性的要求不同，长期的负荷预测甚至容许误差达到l o ，而短期的日负 荷预测的误差一般不能超过3 。 ( 3 ) 负荷预测的时效性 所谓负荷预测的时效性指的是提出一项预测结果需要多少时间。如能很快地得 到预测结果，可使决策者有充分的时间改变决策，即预测的领先时间长，则预测作 用大。反之，如果迟迟拿不出预测结果，领先时间又很短，其作用也就不大了。 ( 4 ) 负荷预测所依据的历史资料其变动规律有无重大变化 在利用历史资料进行外推负荷预测中，如果负荷的过去和现在的发展现律直接 延伸到未来，没有什么重大的干扰和破坏，则可以加以模型化，利用已知的模型， 7 华北电力人学硕十学位论文 类比现在，预测未来。如果在预测期中发生了无法估计的重大事件( 如气象的剧烈 变化、严重灾害、国家政策的重大变化等) ，以致使负荷变化的正常规律被破坏， 使原来持续上升或下降的资料发生转折，就会使预测失效。 ( 5 ) 负荷预测期限的长短 负荷预测的具体作用视预测期限的长短而异。电力负荷预测一般可分为长期、 中期、短期和超短期四种，它们各有其预测的目的和意义，不同时期的预测会对不 同的研究指标起不同的作用。 2 5 负荷预测基本步骤 ( 1 ) 确定预测目的，制定预测计划 负荷预测目的要明确具体，紧密联系电力工业发展的实际需要，并据此拟定一 个全面条理的负荷预测工作计划。在预测计划中需要考虑的事项主要有：准备预测 的时期，所需要的历史资料，需要资料的数量，资料的来源和搜集资料的方法，预 测的方法，预测工作完成时间，所需经费来源等等。 ( 2 ) 调研资料 要多方面调查收集资料，包括电力企业内部资料和外部资料，国民经济有关部 门的资料，以及公开发表和未公开发表的资料，然后从众多的资料中挑选出有用的 一小部分，即把资料浓缩到最小量。挑选资料的标准，一要直接有关性，二要可靠 性，三要实时性。 ( 3 ) 整理资料 对收集的与负荷有关的原始统计资料进行审核和必要的加工整理，为进一步预 测提供有效的数据支持。一般来说，预测的质量不会超过所用资料的质量，整理资 料的目的是为了保证资料的质量，从而为保证预测质量打下基础。 ( 4 ) 初步分析资料 在经过整理之后，还要对所用资料进行初步分析，包括以下几方面： 一方面是画出动态折线图或散点图，从图形中观察资料变动的轨迹，特别注意 离群的数值( 异常值) 和转折点，研究它是由偶然的，还是其他什么确定的原因所致； 另一方面是计算一些统计量，如自相关系数，以迸一步辨明资料轨迹的性质，为建 立模型做准备。 ( 5 ) 选择建立预测模型 在负荷预测方法模型的选择上是多种多样的，它们具有不同的适用性，因此对 不同结构的数据资料要选择适当的预测模型。如何正确选择预测模型在负荷预测中 是具有关键性的一步。有时由于模型选择不当，造成预测误差过大，就需要改换馍 r 华北电力人学硕十学位论文 型，在实际预测过程中，可同时采用几种数学模型进行运算，以便对比、选择。 ( 6 ) 比较确定预测结果 通过适当的预测方法，建立负荷预测数学模型，进行预测运算得到的预测值， 还需要参照其他方法模型以及已有结果进行比较分析，进一步寻找规律，最终对初 步预测结果进行调整和修正。这是因为从过去到现在的发展变化规律，不能随意的 认定是将来的变化规律，因此对影响预测对象的新因素进行比较分析，对预测模型 进行适当的修正后确定预测值是必要的。 ( 7 ) 编写预测报告 根据分析判断最后确定的预测结果，编写负荷预测的报告。因为预测结果通常 是多方案的，所以报告中要对取得这些结果的预测条件、假设及限制因素等情况充 分说明。在报告中应有数据资料、报告分析、数学模型、预测结果及必要的图表， 让使用者一目了然，便于参考应用。 ( 8 ) 负荷预测管理 对预测结果还需进行预测误差分析，若在分析中发现预测误差偏大，要及时检 查原因，分析是否影响历史负荷变动的基本因素发生了变化，还是预测运算过程中 出现偏差，从而考虑及时修改模型，另外对误差数列的分析还有助于判断所拟和的 模型的适用性。 2 6 负荷预测误差分析 预测误差和预测结果的准确性关系尤为密切。误差愈大，准确性就愈低；反之， 误差愈小，准确性就愈高。可见，深入分析产生误差的原因，计算并分析误差的大 小，是负荷预测过程中必不可少的工作之一。它不但可以认识预测结果的准确程度， 从而在利用预测资料作决策时具有重要的参考价值，同时，对于改进负荷预测工作， 检验和选用恰当的预测方法等方面也有较大的帮助。产生预测误差的原因较多，主 要在以下几个方面。 ( 1 ) 数学模型本身具有局限性，在负荷预测所运用的数学模型大多只包括所研 究现象的某些主要因素，而往往忽视更多的次要因素，对于错综复杂的电力负荷变 化过程而言，这样的模型只是一种经过简单化了的负荷状况的机械反映，与实际负 荷之间存在一定的差距，用它来进行预测，也就无可避免地会与实际负荷产生误差。 ( 2 ) 方法的选择存在多样性，在实际预测过程中适当方法的选择是有难度的。 负荷所受外在因素的影响是多样的，进行预测的目的和要求也不同，因此就存在着 一个如何从众多预测方法中正确选用一个合适方法的问题，如果选择不当的话，也 就随之而产生误差。 9 华北电力人学硕十! 学何论文 ( 3 ) 资料数据的真实性难以全面保证，在实际调研和资料整理过程中会出现偏 差。进行负荷预测要用到大量资料，而各项资料并不能保证都是准确可靠，这就必 然会带来预测误差。 ( 4 ) 意外突发事件的发生或情况的突然变化，也会不可避免的造成预测误差。 此外，由于计算或判断上的失误，也会产生不同程度的误差。 以上各种不同误差产生的原因往往交织在一起，很少单独出现，因此，当发现 误差偏离较大，预测结果严重失实时，必须针对以上各种原因逐一进行核查，寻找 原因并加以改进。 计算和分析预测误差的方法和指标很多，主要有以下几种。 ( 1 ) 绝对误差与相对误差 设y 表示实际值，】，表示预测值，则称e = y y 为绝对误差，称e = 二为相对 y y 误差。有时相对误差也用百分数半1 0 0 表示。 ( 2 ) 平均绝对误差和平均相对误差 删e = 禧讣去喜断毛l 公式( 2 式中m a e _ 平均绝对误差o e i 一第i 个实际值与预测值的绝对误差o y i 一第i 个实际负荷值； 】，第i 个预测负荷值。 由于预测误差有正有负，为了避免正负相抵消，故取误差的绝对值进行综合并 计算其平均数，这是误差分析的综合指标法之一，同理得到平均相对误差。 2 7 电力市场环境分析 长春市是吉林省省会，全省的政治、经济、文化和交通中心。幅员2 0 6 0 4 平方 公里。西北与松原市毗邻，西南和四平市相连，东南与吉林市相依，东北同黑龙江 省接壤。全市大概有7 3 1 5 万人。近年来，长春市经济发展一直保持平稳的发展速 度，以2 0 0 6 年为例，初步核算，全年实现地区生产总值1 7 4 1 2 亿元，按不变价格 1 0 华北电力人学硕十学位论文 计算，比上年增长1 5 1 。人均生产总值达到2 3 6 7 7 元，比上年增长1 3 9 。 长春市工业产值占长春市生产总值的比重是4 5 左右，长春市紧紧抓住国家实 施振兴东北老工业基地政策的有利时机，不断推进工业化进程，工业经济整体素质 和市场竞争能力进一步增强。工业生产运行继续保持平稳态势。工业经济结构进一 步优化，汽车工业、农副食品加工业、光电信息、生物医药、能源、建筑和材料制 造等主导产业、重点产业成为支撑全市经济发展的重要力量。2 0 0 6 年以来，工业企 业克服能源供应紧张、原材料涨价等影响因素，工业经济效益稳步增长。工业经济 效益综合指数达到1 8 5 ，增长3 6 4 个百分点；实现主营业务收入1 9 3 6 7 亿元，比 上年增长1 9 2 ；利税总额1 7 2 1 亿元，增长2 8 5 ；盈亏相抵后实现利润总额7 1 9 亿元，增长6 0 9 。 长春市农业产值占长春市生产总值的比重是1 0 左右，长春市拥有丰富的农业 资源，是国家重要的商品粮基地，2 0 0 6 年，全年完成农林牧渔业总产值2 8 9 亿元， 比上年增长5 9 。其中：种植业产值1 4 2 2 亿元，增长8 7 ，占农林牧渔业总产 值比重为4 9 2 ；林业产值1 7 亿元，下降1 9 3 ；牧业产值1 4 2 3 亿元，增长3 6 ， 占农林牧渔业总产值比重为4 9 2 ；渔业产值1 5 亿元，增长1 7 ；农林牧渔服务 业产值1 3 亿元，增长7 9 。农业发展已逐步转移到依靠科技进步和提高劳动者素 质的轨道上来，农业的增长方式正由传统农业向现代农业、由粗放经营向集约经营 转变。 长春市第三产业产值占长春市生产总值的比重是4 0 左右，近年来增长速度一 直保持在l o 以上，其中，消费品市场，旅游业，各种服务业的保持较高的发展速 度，交通运输业，房地产开发，邮电通信等都有较大增长，对国民经济的贡献逐步 增大。 2 0 0 6 年以来，长春市经济发展较快，电力负荷增长迅猛。2 0 0 7 年，长春用电 量比去年同期增长了1 4 ，用电最大负荷较同期增长2 0 ，其增长速度超过往年。 从长春市电力市场环境分析来看，随着g d p ，工业，农业，第三产业的结构性稳步 发展，用电负荷的增长速度将呈现出较快的发展势头，因此对负荷的有效监测和控 制，合理分配用电容量对于长春市的经济社会发展具有重要价值。 本文从长春市经济结构和发展特点的实际情况出发，将基础行业和国民生产总 值作为负荷预测控制的主要影响因素，特别关注农业，工业对电力负荷的影响，从 而为下文的迸一步论证提供因素筛选的主要依据。 2 8 电力市场负荷特性分析 分析地区负荷特性的指标主要有峰谷差， 这些指标是从不同的角度对电网结构稳定性， “ 负荷率，年最大负荷利用小时等【13 1 ， 电力负荷增长速度的反映，考虑到长 春市处于吉林省电力市场的大虾境- 巾，困此本文选取吉林省峰谷差特性进行分析， 进而为长春市电力负荷预测方法的选择提供依据。 峰谷差是r 晟高负荷与最低负荷的差值，用来| 兑明n 负荷变动的幅度，它能直 州地反映电网负荷波动程度和电力负荷的增长速度。表2 一l 中列出了z 。一林省2 0 0 0 年到2 0 0 6 年最大峰谷差，并通过圈2l 直观反映出来。从剖2 1 可以看卅，吉林 省最大峰谷差具有明显的增长趋势，叫时带有一定的波动性，2 0 。o 到2 0 0 3 年增速 明丝，2 0 0 3 年到2 0 0 6 年逐步、p 缓，返一方面随明r 吉林省电网负荷波动性大，调 峰压力较大，体现了负荷的波动| 生；另一方面说明，电力负荷的增长速度始终保持 高水平，体现了负荷的增长特性。 表2 一l 吉林省2 0 0 02 0 0 6 年最大峰谷差 年份 蛀大峰替差 1 6 2 0 m w 从吉林省电力市场负荷特性分析中可以看出，其电力负荷具有明显的增长性 适合采用灰色预测等具有增长性的预测算法，同时电力负荷又具有明显的波动性 适合采用神经网络，支持向量机等非线性预测算法。 嚣窿篓 圈2l 吉林省2 0 0 0 2 0 0 6 年最大峰谷差变动趋势 针对以上负荷特性，本文提出以下几点优化建议： ( 1 ) 加大电价的调整力度，通过推行峰平谷电价，对发、输、配、售各个环 节进行价格调整，改变峰谷差逐步拉大的趋势，减少拉闸限电次数，提高调峰能力。 ( 2 ) 建设抽水蓄能电站发挥其在调峰填谷中的作用，改变高峰时用电短缺， 低谷时用电富裕的电能资源分配不合理情况，从而促进电网结构的优化，电能资源 华北电力人学硕十学位论文 利用效率的提高。 1 3 华北电力人学硕十学位论文 第三章单一序列负荷预测模型对比预测 负荷预测时间序列本身具有内在的变化趋势性，通过对序列发展规律的研究， 可以根据已知数据推演下一时间的预测值并达到一定的精度要求，基于中长期负荷 预测小样本、信息贫乏的特点，常用的负荷预测方法有灰色模型，神经网络以及近 几年推广的支持向量机方法，其中灰色预测方法是从样本序列本身入手寻找隐藏的 变化规律，而神经网络和支持向量机方法主要是从自学习和建立回归函数两个不同 的角度对序列进行非线性拟和，本文就以上三种方法进行简单的理论介绍和单序列 预测比较，然后分析三种方法的预测特性为进一步的预测研究提供思路。 3 1 灰色模型 灰色预测模型在样本量较少，规律性不明显的序列预测中具有较好的适用性， 同时它的预测结果存在明显的增长特性，这在具有非线性波动性和增长趋势明显的 中长期电力负荷预测中得到广泛的应用。 3 1 1 灰色系统原理 灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授1 9 8 2 年3 月在国际上首先提出来的，在 国际期刊s y s t e m sa n dc o n t r o ll e t t e r 刊物上发表，题为“c o n t r o lp r o b l e m s o fg r e ys y s t e m s ，引起了国际上的充分重视。 灰色系统理论的形成是有过程的。早年邓教授从事控制理论和模糊系统的研 究，取得了许多成果。后来，他接受了全国粮食预测的课题，为了搞好预测工作， 他研究了概率统计、时间序列等常用方法，发现概率统计追求大样本量，必须先知 道分布规律、发展趋势，而时间序列法只致力于数据的拟和，不注重规律的发现。 邓教授希望可利用数据不多的情况下，找到较长时期起作用的规律，于是进行了用 少量数据做微分方程建模的研究。这一工作开始并不顺利，一时建立不起可供应用 的模型。后来，他将历史数据作了各种处理，找到了累加生成，发现累加生成曲线 是近似的指数增长曲线，而指数增长正符合微分方程解的形式。在此基础上，进一 步研究了离散函数光滑性、微分方程背景值、平射性等一些基本问题，同时考察了 有限与无限的相对性，定义了指标集拓扑空间的灰导数，最后解决了微分方程的建 模问题。从所建模型中，发现单数列微分模型有较好的拟和和外推特性，所需的最 少数据只要4 个，适合于预测。经多个领域的使用证实了模型的预测精度，且使用 简便，既可用于科学，社会、经济方面，又可用于硬科学，如工业过程的预测控制。 多数列的微分模型，揭示了系统各因素问的动态关联性，是建立系统综合动态模型 基本方法。以单数列的微分方程g m ( 1 ，1 ) 为基础，得到了各类灰色预测方法，将 1 4 华北电力人学硕十学位论文 g m ( 1 ，1 ) 渗透到局势决策与经典的运筹学的规划中，建立了灰色决策，将已经建 立的关联度、关联空间包括在内，这样形成了以系统分析、信息处理( 生成) 、建 模、预测、决策、控制为主要内容的狄色系统理论【i 引。 灰色预测具有要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、 短期预测数度高、易于检验等优点，因此得到了广泛应用，并取得了令人满意的效 果。但是，它和其他预测方法对比，也存在一定局限性。一是当数据离散程度越大， 即数据灰度越大，则预测精度越差；二是在负荷增长速度较快时预测精度变差，不 太适合于电力系统的长期后推若干年的预测。 3 1 2 灰色模型建立 灰色系统理论认为任何随机过程都是在一定幅值范围、一定时区变化的灰色 量，称随机过程为灰色过程，在处理技术上，灰色过程是通过原始数据的整理来寻 找数据的规律的，这叫数的生成，这是一种以数据为中心的现实规律途径。而基于 概率统计的随机过程，则是按统计规律，按先验规律来处理问题，作这种处理，要 求数据越多越好，或者说它是建立在大样本量的基础上的【l 。事实上，即使有了大 样本量也不一定能找到规律，即使有了统计规律也不定是典型的，而非典型的过 程是难以处理的，电力负荷亦是非平稳的随机过程。而灰色过程则无此限制，事实 上将许多历史数据作累加处理后便出现了明显的指数规律。这是由于尽管客观系统 表象复杂，数据离乱，但它总是有整体功能的，总是有序的，因此它必然潜藏着某 种内在规律，由于生成的数据列有了较强的规律，有可能对变化过程用较长时间的 描述，因此有可能建立微分方程模型。 g m 模型即指灰色模型( g r e ym o d e l ) 。它的建模过程是用数据列建立差分 方程，而灰色建模则是用历史数据列作