基于灰色算法的長期電力負(fù)荷預(yù)測摘要負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)是電力系統(tǒng)運(yùn)行和規(guī)劃的重要依據(jù)，精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測對于提高電力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性有著非常重要的意義。但是問題在于，系統(tǒng)的負(fù)荷從其本質(zhì)而言是不能完全精確地被預(yù)測，因此預(yù)測未來長期負(fù)荷變化比較可行的也是最有效的方法就是對電力負(fù)荷的歷史紀(jì)錄數(shù)據(jù)進(jìn)行整理觀察，然后針對實(shí)際情況和現(xiàn)有的資料查找適合實(shí)際情況的負(fù)荷預(yù)測方法。目前，電力系統(tǒng)長期負(fù)荷預(yù)測法主要有趨勢外推法、時間序列法、回歸分析法以及灰色預(yù)測法等，而其中灰色計算法對于歷史數(shù)據(jù)要求少，并且對數(shù)據(jù)分布無特殊要求以及限制，具有運(yùn)算簡便和可檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)。故本文選取灰色預(yù)測法對長期電力負(fù)荷進(jìn)行仿真運(yùn)算，檢驗(yàn)其對于長期負(fù)荷預(yù)測的作用。AbstractLoadforecastingdataisanimportantbasisofpowersystemplanningandoperation,accurateloadforecastisofveryimportantsignificancetoimprovetheactualoperationofthepowersystemofeconomyandreliability.

Buttheproblemisthattheloadonthesystemintermsofitsessenceisnotexactlybepredicted.Thus,thepredictionoffuturelongtermloadchangesmorefeasibleisthemosteffectivemethodisthehistoricalrecorddataofpowerloadoffinishingobservation,andthenaccordingtotheactualsituationandtheexistingdatatofindsuitableforactualsituationofloadforecastingmethod.Atpresent,thelongtermpowersystemloadforecastingmethodmainlytrendextrapolationmethod,timeseriesmethod,regressionanalysismethodandgreypredictionmethod,andthegreycalculationmethodforhistoricaldataandrequireless,andthedatadistributionhasnospecialrequirementsandrestrictions,withtheadvantagesofsimpleoperationandinspection.Therefore,

thispaperselects

thegreypredictionmethod

for

simulationof

long-termpowerload,

the

test

for

longtermloadforecasting

effect.目錄緒論1.1課題研究的時代背景及目的1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)象1.3文章結(jié)構(gòu)2.電力負(fù)荷預(yù)測的基本理論和灰色系統(tǒng)的相關(guān)理論及預(yù)測模型2.1電力負(fù)荷預(yù)測相關(guān)理論知識2.1.1電力負(fù)荷預(yù)測的基本原理2.1.2電力負(fù)荷預(yù)測的基本要求2.1.3電力負(fù)荷預(yù)測的基本步驟2.2灰色系統(tǒng)的基本理論2.2.1灰色系統(tǒng)的基本概念2.2.2灰色系統(tǒng)的基本原理2.2.3灰色系統(tǒng)的基本特點(diǎn)2.3灰色系統(tǒng)的模型2.3.1灰色模型的基本概念2.3.2灰色模型的建立機(jī)理2.3.3灰色模型中的灰色微分方程2.3.4GM(1,1）模型的基本概念2.3.5GM(1,1)模型的特點(diǎn)2.4本章小結(jié)3.1實(shí)例預(yù)測結(jié)果計算3.2結(jié)果分析3.3本章小結(jié)4.總結(jié)與展望4.1全文工作總結(jié)4.2今后工作的展望致謝1緒論1.1課題研究的時代背景及目的一直以來，準(zhǔn)確的電力負(fù)荷預(yù)測，可以為制定地區(qū)負(fù)荷供限電方案提供可靠的數(shù)據(jù)支持，保持社會高效的生產(chǎn)活動；可以經(jīng)濟(jì)合理的安排電網(wǎng)發(fā)電機(jī)組的啟停以及檢修，由此可以保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定地運(yùn)行，從而減小不必要的儲備容量，高效地降低發(fā)電成本。近幾年，我國正在推進(jìn)電力市場的改革，對于負(fù)荷預(yù)測的研究更顯得尤為重要。因?yàn)閷τ谪?fù)荷預(yù)測的系統(tǒng)對電力市場提供著重要的技術(shù)支持，為物資貿(mào)易管理系統(tǒng)以及決策制定支持系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持，在電力市場進(jìn)行運(yùn)營的同時也讓各種各樣的負(fù)荷預(yù)測方法迸發(fā)出了新的活力。在電力市場體制的作用下，配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測的功能和特點(diǎn)及其方法與傳統(tǒng)的電力負(fù)荷預(yù)測方法相比已經(jīng)有了很大的差別。在電力市場中發(fā)揮功能的電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)不僅僅要預(yù)測配電網(wǎng)所耗負(fù)荷，而且還要進(jìn)一步預(yù)測系統(tǒng)所要提供的輔助服務(wù)。有鑒于此，負(fù)荷預(yù)測已經(jīng)成為電力市場運(yùn)作和維護(hù)以及推進(jìn)電力配電系統(tǒng)市場化的必須前提。對于電力負(fù)荷的預(yù)測精確度已成為評判一個電力企業(yè)其自身的管理服務(wù)是否邁向現(xiàn)代化的重要標(biāo)志，因此，對于作為負(fù)荷預(yù)測重要方法之一的灰色預(yù)測算法及其模型的研究有著重要的時代意義和價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)象電力負(fù)荷預(yù)測是從近幾十年發(fā)展起來的重要技術(shù)，在國外，電力負(fù)荷預(yù)測工作進(jìn)行得比較早，在五、六十年代起就開始了這方面的研究工作，并將其逐步應(yīng)用到實(shí)際情況中。而我國對于負(fù)荷預(yù)測的重視經(jīng)歷過一個歷史的發(fā)展。近年來，隨著電力系統(tǒng)市場的建立和發(fā)展，在電力系統(tǒng)的市場機(jī)制下，負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)的重要性和迫切性被提到了一個新的高度，同時對于負(fù)荷預(yù)測的精確度也提出了更高的要求。雖然我國的電力負(fù)荷預(yù)測工作起步較晚，但是從八十年代以來，特別是這近幾年來，負(fù)荷預(yù)測的課題研究一直都比較活躍，并且取得了一定的實(shí)用效果。在負(fù)荷預(yù)測發(fā)展過程中，經(jīng)歷了兩個階段：1）第一階段這一階段的時間跨度是二十世紀(jì)六、七十年代至八十年代末，這是使用具有傳統(tǒng)功能以及特點(diǎn)的預(yù)測方法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測的階段。該階段事實(shí)上借鑒了經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域上的預(yù)測方法，負(fù)荷序列本身的規(guī)律是其研究的重點(diǎn)，這種傳統(tǒng)的預(yù)測方法通過研究電力負(fù)荷與歷史負(fù)荷以及其他關(guān)聯(lián)的因素之間存在的規(guī)律公式，建立起適用于電力負(fù)荷預(yù)測的統(tǒng)計模型或數(shù)學(xué)模型，然后通過估計電力負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)的參數(shù)，最后根據(jù)模型的殘差以及估計的參數(shù)來評判模型的適應(yīng)性。2）第二階段這一階段的時間跨度是二十世紀(jì)九十年代至今，在該階段智能化負(fù)荷預(yù)測技術(shù)愈發(fā)普及，其中包括模糊邏輯系統(tǒng)(FuzzyLogicSystem,FLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,ANN)、灰色系統(tǒng)理論(GreySystemTheory)和專家系統(tǒng)(ExpertSystem,ES)等等，這些預(yù)測理論至今都是比較通用的電力負(fù)荷預(yù)測手段。在其發(fā)展過程中，灰色預(yù)測法占據(jù)著一個極其重要的地位。灰色預(yù)測理論是我國著名學(xué)者鄧聚龍教授在1982年創(chuàng)立的一門新興的學(xué)科，灰色預(yù)測理論以“部分的信息己知、部分的信息未知”的“小樣本”不確定系統(tǒng)為其研究對象，通過對“部分”的已知信息的生成、開發(fā)，從中提取有價值的信息，從而實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)行為的正確認(rèn)識以及有效的控制。雖然在預(yù)測過程中所顯示出來的表象看似是隨機(jī)的、混亂的，但其實(shí)質(zhì)卻是有序的、規(guī)律的，所以這一數(shù)據(jù)集合具備著一定的潛在相關(guān)性。灰色預(yù)測就是利用這種規(guī)律建立灰色模型對灰色系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測。對于電力負(fù)荷系統(tǒng)，對其產(chǎn)生影響的因素很多。其中，供電機(jī)組、電網(wǎng)容量、生產(chǎn)能力、大用戶情況、某些主要產(chǎn)品耗電情況等信息是己知的，但是，像天氣情況、行政與管理政策的變化、地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動等等難以確切知道的。因此，電力負(fù)荷系統(tǒng)是灰色系統(tǒng)。因此，應(yīng)用灰色系統(tǒng)來對電力系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測是非常合適的。1.3文章結(jié)構(gòu)本文總共可分為4個部分：第一部分：闡述長期電力負(fù)荷預(yù)測的概況、國內(nèi)外現(xiàn)狀以及論文的研究工作。第二部分：著重論述了灰色系統(tǒng)理論，對灰色系統(tǒng)的基本概念、數(shù)據(jù)生成方法、建模機(jī)理以及灰色模型的特點(diǎn)進(jìn)行了說明。第三部分：運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)處理方法，對于實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真運(yùn)算得出結(jié)果進(jìn)行對比,驗(yàn)證了本文所提出的改進(jìn)后的負(fù)荷預(yù)測模型符合精度要求，可以用于電力系統(tǒng)長期、中長期負(fù)荷預(yù)測。第四部分：全文進(jìn)行了總結(jié)，并且針對存在的問題對今后的工作提出展望。2.電力負(fù)荷預(yù)測的相關(guān)理論知識和灰色系統(tǒng)的相關(guān)理論及預(yù)測模型2.1電力負(fù)荷預(yù)測基本理論2.1.1電力負(fù)荷預(yù)測的基本原理因?yàn)殡娏ω?fù)荷的預(yù)測工作是依據(jù)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，預(yù)測估計其未來發(fā)展規(guī)律以及狀況的活動，所以對于預(yù)測工作的基本原理的科學(xué)總結(jié)，是進(jìn)行導(dǎo)負(fù)荷預(yù)測工作的必要前提。其實(shí)無論是傳統(tǒng)較落后的預(yù)測方法還是現(xiàn)代智能化的預(yù)測方法，它們都是通過分析對象的歷史變化規(guī)律然后預(yù)測未來狀況的。例如外推法就是分析預(yù)測對象本身的歷史數(shù)據(jù)而后得到其未來的變化規(guī)律的，而相關(guān)法則是通過分析預(yù)測對象自身與其他因素之間的相互關(guān)聯(lián)，并假設(shè)這種關(guān)聯(lián)沿襲至未來，再根據(jù)那些因素的未來實(shí)際的變化，推算出預(yù)測對象的未來預(yù)測值。通過以上分析可知，獲得預(yù)測對象的歷史變化規(guī)律就是電力負(fù)荷預(yù)測的數(shù)學(xué)理論方面的核心內(nèi)容。而表現(xiàn)這種變化規(guī)律的數(shù)學(xué)函數(shù)實(shí)際上就是我們所說的預(yù)測模型。理所應(yīng)當(dāng)?shù)模瑐€別地區(qū)個別時段負(fù)荷的變化規(guī)律都不會是一樣的。因此，這就要求一個智能化的預(yù)測系統(tǒng)給用戶提供盡盡量多的預(yù)測模型來適應(yīng)各種各樣的情況。電力負(fù)荷發(fā)展變化的規(guī)律難以用單調(diào)的、不變的數(shù)學(xué)模型加以分析表述，因此必須以根據(jù)實(shí)際情況不斷調(diào)整變化的預(yù)測模型應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測工作。預(yù)測系統(tǒng)的主要工作是：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)推算出預(yù)測數(shù)學(xué)模型的各個參數(shù)，根據(jù)實(shí)際狀況來改良預(yù)測數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)，從而可以更為精確地反映出負(fù)荷的變化特點(diǎn)，有助于做出精確的預(yù)測結(jié)果，最后對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行評判。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的基本原理如下幾條：（1）可知性原理這也就是說，對于預(yù)測對象的未來發(fā)展規(guī)律，其未來的發(fā)展趨勢以及狀態(tài)是可為人們所認(rèn)知的。客觀世界是可以被人們所認(rèn)知的，而且人們不但可以認(rèn)知到客觀事物的過去和現(xiàn)在狀態(tài)，還可以通過分析研究它的過去以及現(xiàn)在狀態(tài)從而推測其未來的情況。這就是人們進(jìn)行預(yù)測活動的最為基本的依據(jù)。（2）可能性原理內(nèi)因和外因是推動事物發(fā)展的兩大因素。內(nèi)因自身所發(fā)生的變化及外因作用力大小的變化，此兩者會使事物發(fā)展變化產(chǎn)生各種各樣的可能性。因此，對于某一具體目標(biāo)的預(yù)測，往往是根據(jù)目標(biāo)發(fā)展變化的各種可能性，準(zhǔn)備多種預(yù)備方案來進(jìn)行預(yù)測的。（3）連續(xù)性原理也可以稱之為慣性原理，是指預(yù)測目標(biāo)的發(fā)展變化是一個連續(xù)一致的過程，目標(biāo)未來的發(fā)展其實(shí)是這個過程的延續(xù)。它突出強(qiáng)調(diào)了預(yù)測目標(biāo)總是從過去變化發(fā)展至今，然后再從現(xiàn)在變化發(fā)展到未來的一種過程。連續(xù)性原理認(rèn)為在事物變化發(fā)展的這一過程中會某些目標(biāo)原有的特點(diǎn)將會被一直保持下來，延伸到未來。電力系統(tǒng)負(fù)荷的發(fā)展其實(shí)同樣存在著這一種慣性，例如某些負(fù)荷指數(shù)會以原本的趨勢和規(guī)律一直變化發(fā)展下去。而這樣一種慣性正是我們進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測的重要依據(jù)。所以，通過了解事物的過去和現(xiàn)在狀況來掌握其變化發(fā)展規(guī)律，然后就可以根據(jù)其發(fā)展規(guī)律對目標(biāo)未來的發(fā)展變化利進(jìn)行預(yù)測，這就是連續(xù)性原理在事物預(yù)測方面的應(yīng)用。（4）相似性原理雖然在客觀的世界中各類事物的發(fā)展變化并不相同，但是在某些事物的發(fā)展之間還是有著一些相似之處的，因此，人們完全可以根據(jù)這種相似之處來進(jìn)行預(yù)測。在一些的情況下，作為預(yù)測對象的事物，其現(xiàn)在的發(fā)展規(guī)律很有可能與另一種事物過去在某一階段的發(fā)展規(guī)律相類似，了解到這一點(diǎn)，人們就可以根據(jù)后者過去已知發(fā)展規(guī)律來預(yù)測前者的未來發(fā)展?fàn)顟B(tài)，這就是相似性原理的應(yīng)用。目前，類推法或歷史類比法等預(yù)測技術(shù)，就是基于這個原理所形成。例如，當(dāng)我們預(yù)測一個新建的經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的電力負(fù)荷時，因?yàn)槠浣ǔ蓵r間較短，并沒有很多過去遺留下來的數(shù)據(jù)可用，在這種情況下，我們就難以應(yīng)用趨勢外推和回歸分析這一類的方法進(jìn)行建模預(yù)測。但是在此時，我們可以參考一個早己建成的在規(guī)模和條件方面與新建的經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)具有可比性的另一個經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，我們可以根據(jù)后者的發(fā)展階段所對應(yīng)的用電量來作為預(yù)測前者電力負(fù)荷的數(shù)據(jù)支持基礎(chǔ)，從而我們就可以作出相應(yīng)的預(yù)測計算。（5）反饋性原理所謂反饋性原理，就是把輸出數(shù)據(jù)反饋回輸入端之中，然后再以此調(diào)節(jié)最后輸出的結(jié)果。反饋性原理實(shí)際上是應(yīng)用于提高預(yù)測結(jié)果的精確性而進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)的一種基礎(chǔ)理論體系。人們在預(yù)測活動過程中往往會發(fā)現(xiàn)，當(dāng)預(yù)測結(jié)果和實(shí)際值存在差距的時候，我們可以根據(jù)這個差距對遠(yuǎn)期預(yù)測值進(jìn)行調(diào)整來提高預(yù)測結(jié)果的精確度。在進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)之前，首先必須要認(rèn)真研究分析產(chǎn)生預(yù)測值和實(shí)際值差距的原因，然后再根據(jù)已經(jīng)分析出來的原因，調(diào)整輸入數(shù)據(jù)，對遠(yuǎn)期預(yù)測結(jié)果進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)。總結(jié)的來說，反饋性預(yù)測事實(shí)上就是將預(yù)測值與實(shí)際值相比較，在實(shí)踐中進(jìn)行檢驗(yàn)，然后再修改、調(diào)整，使預(yù)測精度進(jìn)一步提高。（6）系統(tǒng)性原理系統(tǒng)性原理認(rèn)為預(yù)測對象是一個完整的系統(tǒng)，其本身具備內(nèi)在的系統(tǒng)，而它與外界事物的關(guān)聯(lián)又會形成它的外在系統(tǒng)，其內(nèi)在與外在系統(tǒng)綜合形成一個總系統(tǒng)。發(fā)展系統(tǒng)整體的動態(tài)發(fā)展即是預(yù)測對象的未來發(fā)展?fàn)顩r，而且總系統(tǒng)的動態(tài)變化發(fā)展與它的各個構(gòu)成部分和影響要素之間的相互影響有著密切的關(guān)系。系統(tǒng)性原理還表示系統(tǒng)整體最優(yōu)，只有總系統(tǒng)整體最優(yōu)的預(yù)測結(jié)果，才是高精度的預(yù)測結(jié)果，才能為人們提供最優(yōu)的預(yù)測方法。2.1.2電力負(fù)荷預(yù)測的基本要求電力負(fù)荷預(yù)測的最為重要的目的就是得到充分合理、使人可信的預(yù)測結(jié)果。電力負(fù)荷預(yù)測的核心內(nèi)容是根據(jù)預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型來表述其外來發(fā)展變化規(guī)律。所以，要做好電力負(fù)荷預(yù)測工作，必須先要滿足以下幾個方面的要求：（1）基礎(chǔ)資料的合理性電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的基礎(chǔ)是建立在搜索和掌握大量全面、可信的資料之上的。其中，要對歷史資料進(jìn)行合理的分析以及取舍，做到去“偽”存“真”。（2）分析統(tǒng)計的全面性當(dāng)面對大量的歷史數(shù)據(jù)，要做到客觀而全面的分析統(tǒng)計。預(yù)測工作者應(yīng)該本著從客觀情況出發(fā)，實(shí)事求是的原則，對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)研究，分析預(yù)測對象未來發(fā)展的規(guī)律性，來為預(yù)測工作打好基礎(chǔ)。（3）預(yù)測手段的先進(jìn)性預(yù)測手段的先進(jìn)性包含著兩層意思：第一層是預(yù)測工具的先進(jìn)性，由于歷史資料很多，預(yù)測工作者可選擇采用計算機(jī)來進(jìn)行各種分析統(tǒng)計的工作；第二層為預(yù)測理論的先進(jìn)性，不斷學(xué)習(xí)和發(fā)展新的預(yù)測理論知識與方法，或者借鑒其他領(lǐng)域中預(yù)測工作的成功理論知識，有助于使電力負(fù)荷預(yù)測工作精度達(dá)到一個較高的水準(zhǔn)。（4）預(yù)測方法的適應(yīng)性因?yàn)殡娏ω?fù)荷預(yù)測工作是在一定的假設(shè)條件下進(jìn)行的，而且其中包括著很多不確定的因素，所以我們要求預(yù)測方法要具備一定的適應(yīng)性。一種優(yōu)秀的預(yù)測方法必須要能適應(yīng)配電網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展以及用電結(jié)構(gòu)的變化，其延伸出的預(yù)測模型必須能夠適應(yīng)各種歷史負(fù)荷不同的變化規(guī)律，相應(yīng)得到更準(zhǔn)確的預(yù)測。電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為灰色數(shù)據(jù)，由從上述條件可得，用灰色預(yù)測法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測適應(yīng)性較高。2.1.3電力負(fù)荷預(yù)測工作的基本步驟電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測工作一般可以分為以下幾個步驟：（1）基礎(chǔ)資料分析對搜集的基礎(chǔ)資料進(jìn)行整理后，需要要對基礎(chǔ)資料作進(jìn)一步的分析。首先可通過根據(jù)歷史數(shù)據(jù)制作的動態(tài)折線圖或者散點(diǎn)圖，觀察歷史資料變動的軌跡，研究這些軌跡運(yùn)動規(guī)律是否正常，如果不正常，那么不正常時原因何在。在查明異常值后，對異常部分采用合理化的數(shù)學(xué)方式加以處理調(diào)整，盡可能使其保持歷史數(shù)據(jù)所反映出的實(shí)際狀況來進(jìn)行負(fù)荷分析工作，從中找出其變化規(guī)律。然后在對大量的歷史資料進(jìn)行全面總結(jié)分析之后，從中選擇其中最具代表性的、真實(shí)性和可用性的相關(guān)資料作為預(yù)測工作的基礎(chǔ)資料。（2）預(yù)測模型選擇依據(jù)之前的步驟所確定的預(yù)測內(nèi)容，對預(yù)測目標(biāo)進(jìn)行客觀的、詳盡的分析，綜合歷史數(shù)據(jù)的發(fā)展情況，并且考察本地區(qū)實(shí)際情況和歷史資料的可利用性，在此基礎(chǔ)之上，選擇建立合理的數(shù)學(xué)模型。（3）數(shù)學(xué)模型參數(shù)辨識預(yù)測數(shù)學(xué)模型一旦建立，即可以依據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)求取預(yù)測數(shù)學(xué)模型的各項(xiàng)參數(shù)。（4）應(yīng)用模型預(yù)測根據(jù)所求的各項(xiàng)模型參數(shù)，應(yīng)用該模型對未來階段的電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。（5）預(yù)測結(jié)果評判對預(yù)測結(jié)果的可信程度進(jìn)行比較和分析，根據(jù)預(yù)測工作者的經(jīng)驗(yàn)判斷預(yù)測結(jié)果是否具有一定的合理性，然后對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)?shù)男拚拚蟛拍艿玫阶罱K的預(yù)測結(jié)果。（6）滾動負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)備在完成電力負(fù)荷預(yù)測的報告之后，我們要依據(jù)內(nèi)外部條件的變化以及預(yù)測工作所得到的反饋信息進(jìn)行檢驗(yàn)調(diào)節(jié)，然后通過積累歷史資料，為下一個階段的滾動電力負(fù)荷預(yù)測工作做好準(zhǔn)備。2.2灰色系統(tǒng)的基本理論2.2.1灰色系統(tǒng)的基本概念灰色系統(tǒng)，顧名思義，其實(shí)是介于黑色系統(tǒng)和白色系統(tǒng)兩者之間的部分信息可知、部分信息不可知，即是信息不完整的系統(tǒng)。而所謂“信息不完整”一般指的是：系統(tǒng)因素不完全明了；因素之間的關(guān)系不完全明確；系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成不完全已知；系統(tǒng)的作用原理不完全清楚。從嚴(yán)格意義上來說，白色系統(tǒng)與黑色系統(tǒng)是相對的存在，但是灰色系統(tǒng)卻是絕對的。我們習(xí)慣用“黑”來表示那些未知的信息，用“白”來表示那些完全明確的信息，而“灰”則是用來表示部分明確、部分不明確的信息。與以上所述相對應(yīng)的，由完全明確的信息構(gòu)成的系統(tǒng)被稱為白色系統(tǒng)，由未知的信息構(gòu)成的系統(tǒng)被稱為黑色系統(tǒng)，而由部分明確的信息、部分未知的信息所構(gòu)成的系統(tǒng)就被稱為灰色系統(tǒng)。因此，信息的不完整性是灰色系統(tǒng)的基本特征之一。灰色系統(tǒng)預(yù)測方法與數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計方法兩者之間的區(qū)別就在于：前者著重在對于現(xiàn)實(shí)內(nèi)在規(guī)律的探討，而后者著重在對于歷史規(guī)律的分析。灰色系統(tǒng)與模糊數(shù)學(xué)兩者的區(qū)分在于對系統(tǒng)內(nèi)涵和外在性質(zhì)處理方式的不同，以及研究目標(biāo)內(nèi)在含義與外在性質(zhì)的區(qū)別。灰色系統(tǒng)著重研究外在性質(zhì)明確，內(nèi)涵不明確的對象。與此相對，模糊數(shù)學(xué)著重研究外在性質(zhì)不明確，內(nèi)涵明確的對象。2.2.2灰色系統(tǒng)的基本原理在灰色系統(tǒng)理論的發(fā)展豐富的過程中，鄧聚龍教授從他的研究中發(fā)現(xiàn)并提取出了灰色系統(tǒng)的基本原理。以下這些基本原理有著非常深刻的哲學(xué)知識在內(nèi)。1)差異信息原理差異信息原理認(rèn)為“差異”就是一種信息，而凡信息必有差異。一個信息自身含量越大，那么它與原信息的差異便越大。2)解的非唯一性原理由于信息自身的不完整性、不確定性，必然會導(dǎo)致人們認(rèn)知的非唯一性，這即是解的非唯一性。非唯一性原理是灰色系統(tǒng)解決問題所遵照的基本原則之一，體現(xiàn)出了目標(biāo)可無限接近、信息可完善、途徑可調(diào)整這幾項(xiàng)認(rèn)知。3)最少信息原理這是灰色系統(tǒng)理論的最鮮明的特色之一，即是研究“有限信息空間”以及“貧信息”等歷史數(shù)據(jù)量較少的問題。2.2.3灰色系統(tǒng)的基本特點(diǎn)灰色系統(tǒng)分析方式與傳統(tǒng)的系統(tǒng)分析方式相同，都遵照著一體化、優(yōu)化以及模型化這三項(xiàng)原則，以上三項(xiàng)原則從不同的層面表現(xiàn)出了系統(tǒng)分析方法的一般特征，當(dāng)然，這也是灰色系統(tǒng)的一般特征。但是相對而言，灰色系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計分析方法的幾個弱點(diǎn)，具有以下三個優(yōu)勢：1）用灰色數(shù)學(xué)方法來處理不定量，使之量化。在數(shù)學(xué)悠久的發(fā)展史上，確定型的微分方程是最早被人所研究的，這即是在拉普拉斯決定論的范圍內(nèi)的數(shù)學(xué)方程。它表明一旦有了描述事物運(yùn)動的初值和微分方程，就能明確地認(rèn)知事物在任意時刻的運(yùn)動發(fā)展規(guī)律。灰色系統(tǒng)理論憑借灰數(shù)來表示不定量，而灰色數(shù)學(xué)方法即是用來處理不定量，使灰數(shù)這種不定量量化的。2）利用已明確的信息研究系統(tǒng)的運(yùn)動規(guī)律。研究灰色系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何使灰色系統(tǒng)明確化、模型化以及優(yōu)化。灰色系統(tǒng)理論闡明了灰色建模的具體數(shù)學(xué)方式，簡單的來說，即是選取時間序列歷史數(shù)據(jù)來確定微分方程。灰色系統(tǒng)理論并不是將觀測數(shù)列視為一個隨機(jī)數(shù)列，而是認(rèn)為它是隨時間變化的灰色量變化過程，我們可以通過累加或者累減生成的方式，使灰色量逐漸明確化，從而建立起對應(yīng)于微分方程解的數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行預(yù)測工作。3）能處理貧信息系統(tǒng)。運(yùn)用灰色系統(tǒng)對目標(biāo)進(jìn)行分析、預(yù)測時，明顯的特點(diǎn)就是對歷史樣本其數(shù)量以及分布特征不太苛求，灰色系統(tǒng)不盲目地強(qiáng)調(diào)大樣本量和典型分布的歷史數(shù)據(jù)。它只需對部分明確的信息進(jìn)行合理的加工調(diào)整，就能對整個系統(tǒng)的動態(tài)拜變化狀況做出合理的描述和準(zhǔn)確的預(yù)測。這歸功于灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用在信息不完整的系統(tǒng)時，強(qiáng)調(diào)現(xiàn)實(shí)信息的原則，即是在協(xié)調(diào)歷史信息與現(xiàn)實(shí)信息兩者之間的關(guān)系上，它強(qiáng)調(diào)現(xiàn)實(shí)信息。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)信息反映了系統(tǒng)的狀態(tài)和發(fā)展運(yùn)動，直接影響系統(tǒng)未來的發(fā)展情況，而且在目標(biāo)的歷史信息中，反映目標(biāo)內(nèi)在發(fā)展規(guī)律的那部分內(nèi)容，都會以各種的方式被現(xiàn)實(shí)信息所存載。因此，灰色預(yù)測模型的建立并不需要大量的歷史數(shù)據(jù)，甚至只要有四個左右的歷史數(shù)據(jù)即可以建模進(jìn)行預(yù)測。因此，對于只有少量觀測數(shù)據(jù)的目標(biāo)來說，灰色預(yù)測理論是一種有效的方法。2.3灰色系統(tǒng)的模型2.3.1灰色模型的基本概念灰色系統(tǒng)理論表示任意隨機(jī)的過程其實(shí)都是在一定范圍、一定時間區(qū)域內(nèi)變化的灰色量，因此，可以稱隨機(jī)過程為灰色過程。灰色過程根據(jù)數(shù)的生成來尋找內(nèi)在規(guī)律。對于基于概率統(tǒng)計的隨機(jī)過程，一般是遵循統(tǒng)計規(guī)律來處理問題，這種方法是建立在大樣本量的歷史數(shù)據(jù)上的。但是事實(shí)上，即便具備了大樣本量也不一定能找到目標(biāo)內(nèi)在規(guī)律，即便找到了統(tǒng)計規(guī)律，規(guī)律也不一定就是典型的，而非典型的隨機(jī)過程是非常難以處理的，我們可以了解到的是，電力負(fù)荷也是一種非平穩(wěn)的隨機(jī)過程。雖然客觀系統(tǒng)其外在復(fù)雜，數(shù)據(jù)離散，但它總是具備著一體功能的，而且總是有序的，所以它必然隱含著內(nèi)在規(guī)律。因?yàn)榻^大多數(shù)系統(tǒng)都是一種定義的能量系統(tǒng)，而且指數(shù)變化是能量變化的一種常見的規(guī)律，由此可知，數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)學(xué)處理后會呈現(xiàn)出指數(shù)規(guī)律。從實(shí)質(zhì)上而言，灰色建模是對歷史數(shù)據(jù)序列作一次累加生成的處理，這樣可以使生成序列呈一定數(shù)學(xué)規(guī)律，并且使用典型曲線進(jìn)行擬合，最后建立數(shù)學(xué)模型。灰色系統(tǒng)理論給與了灰色導(dǎo)數(shù)與灰色微分方程定義，然后用離散的數(shù)據(jù)序列建立起了微分方程的動態(tài)數(shù)學(xué)模型。因?yàn)樵撃Ｐ拖当菊骰疑到y(tǒng)的基本模型，而且模型具備非唯一性、近似性，故被稱作灰色模型，記為GM(GreyModel)。2.3.2灰色模型的建立機(jī)理一般而言，建模工作是要根據(jù)歷史原始的數(shù)據(jù)序列構(gòu)建差分方程，而灰色建模則是要使用歷史數(shù)據(jù)序列作為生成數(shù)后建立起微分方程。因?yàn)橄到y(tǒng)被噪音干擾，因此歷史原始數(shù)據(jù)序列會呈現(xiàn)出一種離亂的情況，而這種離亂的數(shù)列其實(shí)也是灰色數(shù)列的一種，或者灰色過程的一種，對應(yīng)灰色過程建立數(shù)學(xué)模型，這便是灰色模型。可以說，灰色系統(tǒng)之所以能夠建立起微分方程型的數(shù)學(xué)模型，是基于以下的方法、概念和觀點(diǎn)的。1）灰色系統(tǒng)理論認(rèn)為隨機(jī)的變量是在一定范圍內(nèi)變化的灰色變量，而且認(rèn)為隨機(jī)過程是在一定范圍、一定時間區(qū)域內(nèi)變化的灰色過程。2）灰色系統(tǒng)理論將無規(guī)律的歷史原始數(shù)據(jù)經(jīng)過累加生成處理后，使其變作具備指數(shù)性增長規(guī)律上升形狀的數(shù)列，因?yàn)橐浑A微分方程的解即是指數(shù)規(guī)律增長形式，由此可對應(yīng)生成數(shù)列建立起微分方程數(shù)學(xué)預(yù)測模型，因此GM模型實(shí)際上就是生成數(shù)列的模型。3）灰色系統(tǒng)理論根據(jù)開集拓?fù)涫紫榷x了數(shù)列的時間測度，再而定義了信息濃度，最后定義了灰色導(dǎo)數(shù)與灰色微分方程。4）灰色理論根據(jù)灰數(shù)上不同的生成方法，數(shù)據(jù)上的不同替換和殘差的GM模型來協(xié)調(diào)、修改、提高精確度。5）灰色系統(tǒng)模型是基于關(guān)聯(lián)度的概念以及關(guān)聯(lián)度的收斂原理建立的。6）灰色理論的建立依據(jù)的不是原始數(shù)據(jù)，而是依據(jù)生成數(shù)據(jù)。所以，GM模型所得的數(shù)據(jù)必須通過逆向生成處理，即是累減生成作還原處理后方能使用。2.3.3灰色模型中的灰色微分方程許多系統(tǒng)研究者對微分方程感興趣，認(rèn)為微分方程深刻的反映了事物發(fā)展的本質(zhì)。灰色系統(tǒng)理論通過對一般微分方程的深刻剖析定義了序列的灰導(dǎo)數(shù)，從而使我們能夠利用離散數(shù)據(jù)序列建立近似的微分方程模型。定義：設(shè)微分方程為：稱dx/dt為x的導(dǎo)數(shù)；x為dx/dt的背景值；a,b為參數(shù)。由此可見，一個一階微分方程由導(dǎo)數(shù)、背景值和參數(shù)這個三部分構(gòu)成。定義：設(shè)是非負(fù)序列，是的一次累加序列={(k)|k=1,2,...,n}其中（2.1）則稱是的緊鄰均值生成序列。定義：設(shè)是非負(fù)序列，是的一次累加序列，是緊鄰均值生成序列，稱方程為灰色微分方程，即是為GM(1,1)模型。2.3.4GM(1,1）模型的基本概念GM(1,1)模型是人們最為常用的一種灰色模型，它由一個只包含單變量的一階微分方程所構(gòu)成，是對于電力負(fù)荷預(yù)測工作的非常有效模型，是GM(1,n)模型的特例。建立GM(1,1)模型我們只需要一個數(shù)列：對該數(shù)列做一次累加生成處理，可以得：對于原始數(shù)列作累加生成的處理后，可以弱化原始數(shù)列中異常數(shù)據(jù)的影響，使數(shù)列變?yōu)橛行虻纳蓴?shù)列后建立數(shù)學(xué)模型。利用構(gòu)成下述一階微分方程：（2.2）以上公式中，a被稱為模型的發(fā)展系數(shù)，發(fā)展系數(shù)反映了與的發(fā)展趨勢；而u則被稱為模型的協(xié)調(diào)系數(shù)，它反映了數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性。我們可以用最小二乘法求解模型參數(shù)：（2.3）其中，可求出模型的時間響應(yīng)方程：(k=1,2,....,n)對上面的公式進(jìn)行累減生成還原處理，可以得到原始數(shù)列的灰色模型為：(k=1,2,....,n)可以把GM(1,1)模型的建模過程歸納為如下幾步：1）對原始數(shù)列進(jìn)行生成處理，這一步驟可以削弱數(shù)列的隨機(jī)性，增強(qiáng)其規(guī)律性；2）建立起生成數(shù)列的GM(1,1)模型，然后利用最小二乘法求出模型參數(shù);3）檢驗(yàn)辨識后的模型，如果模型適應(yīng)度高，進(jìn)入下一步，否則轉(zhuǎn)回第一步；4）根據(jù)剛剛建立的GM(1,1)模型預(yù)測將來值；2.3.5GM(1,1)模型的特點(diǎn)許多的電力系統(tǒng)研究人員十分重視灰色預(yù)測模型，該類模型在電力負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域中也得到廣泛的應(yīng)用，這主要是因?yàn)榛疑Ｐ途哂幸韵聨讉€特點(diǎn)：1）建立模型所需信息較少，一般來說只需要有4個或以上的數(shù)據(jù)即可建模；2）可以不必知道歷史原始數(shù)據(jù)分布的先驗(yàn)特征，對于無規(guī)律或者服從任何分布特征的原始序列，可以通過有限次的生成處理將其轉(zhuǎn)化為有序數(shù)列；3）建模的精確度較高，可保持原本系統(tǒng)的規(guī)律特征，可以比較好地反映出系統(tǒng)的實(shí)際狀況。鑒于GM（1，1）的特點(diǎn)，本文將用GM（1，1）模型對電力負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行仿真預(yù)算。2.4本章小結(jié)本章首先介紹了電力負(fù)荷預(yù)測的相關(guān)理論知識以及原理特點(diǎn)，然后闡明了灰色系統(tǒng)理論的基本觀點(diǎn)，數(shù)據(jù)處理方法、建模機(jī)理步驟及模型基本特點(diǎn)，其中突出介紹了GM（1，1）模型的建模方法以及特點(diǎn)，最后，基于電力負(fù)荷預(yù)測和灰色系統(tǒng)的兩者之間的聯(lián)系，決定采用GM（1，1）模型進(jìn)行本次仿真運(yùn)算。實(shí)例仿真分析3.1實(shí)例預(yù)測結(jié)果計算現(xiàn)采用文獻(xiàn)中提供的部分?jǐn)?shù)據(jù)，已知某省1974~1987年各產(chǎn)業(yè)用電量之和，原始數(shù)據(jù)見表3-1。表3-1原始數(shù)據(jù)（億kw.h)年份1974197519761977197819791980用電量71.388083.696995.0368107.2189120.8589138.9398162.5153年份1981198219831984198519861987用電量173.0156184.5296198.5645215.4863260.7985310.0345365.8317在MATLAB軟件上建立灰色模型，把1974~1980數(shù)據(jù)輸入灰色模型中，輸出預(yù)測結(jié)果，程序大致流程圖如下：輸入原始數(shù)據(jù)及預(yù)測起止年輸入原始數(shù)據(jù)及預(yù)測起止年生成原始數(shù)列生成原始數(shù)列生成累加數(shù)列生成累加數(shù)列計算計算GM（1,1）微分方程參數(shù)a,b建立灰色預(yù)測模型建立灰色預(yù)測模型后驗(yàn)差檢驗(yàn)后驗(yàn)差檢驗(yàn)通過檢驗(yàn)輸出預(yù)測結(jié)果通過檢驗(yàn)輸出預(yù)測結(jié)果173.0156184.5296198.5645215.4863260.7985310.0345365.8317得到如下結(jié)果：年份真實(shí)值預(yù)測值絕對誤差相對誤差（%）1981173.0156178.4816-5.4660-3.151982184.5296191.1253-6.5957-3.571983198.5645205.5627-6.9982-3.521984215.4863232.5519-17.0656-7.921985260.7985251.39959.3993.601986310.0345296.377513.6574.401987365.8317352.257313.57443.713.2結(jié)果分析從上圖可以看出，灰色模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果雖有誤差，但是可以接受，造成誤差的原因主要可以歸結(jié)于以下幾個干擾因素：（1）經(jīng)濟(jì)因素配電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)背景對電力消耗有著顯著影響。例如，供電區(qū)域人口等級、工業(yè)生產(chǎn)水平、政策發(fā)展趨勢以及更為重要的區(qū)域經(jīng)濟(jì)趨勢對于電網(wǎng)負(fù)荷變化有著很大的影響。除此之外，配電網(wǎng)絡(luò)本身的管理狀況，比如負(fù)荷側(cè)管理及電價調(diào)整政策也會對負(fù)荷變化產(chǎn)生影響。而這些因素對負(fù)荷的持續(xù)影響時間較長，一般至少為一周的時間，在做短期負(fù)荷預(yù)測的工作時，只用考慮一周的變化影響，但在做長期電力負(fù)荷預(yù)測時，必須要考慮季節(jié)及年度變化這些因素對電力負(fù)荷的影響。（2）時間因素時間因素有四個：季節(jié)周期、星期周期、日周期以及法定假日這四個時間周期對電力系統(tǒng)負(fù)荷的變化有著極為重要的影響。對應(yīng)于季節(jié)性變量如溫度、日照時間等，負(fù)荷量也確切地變化，一個區(qū)域的電網(wǎng)一般是冬季峰值型或者是夏季峰值型的。除此之外，季節(jié)性的重要事件如開學(xué)、節(jié)假日等也對負(fù)荷量變化的影響很大；實(shí)際上，星期周期的負(fù)荷變化主要是因?yàn)楣ぷ魅铡⑿菁偃盏呢?fù)荷差別；而日周期的負(fù)荷變化則反映出了人們一天中工作和生活的習(xí)慣，一般在凌晨負(fù)荷達(dá)到最低點(diǎn)，到傍晚則會達(dá)到高峰:在法定節(jié)假日時期的負(fù)荷明顯比往常要低，甚至假日前后的負(fù)荷變化也要受影響。（3）氣候因素氣候因素對負(fù)荷變化也有著比較顯著的影響，溫度是其中影響最大的氣候變量。在夏季，長期的高溫環(huán)境會導(dǎo)致負(fù)荷達(dá)到峰值。同樣的，冬季的寒冷天氣也會使負(fù)荷劇增。對于一個系統(tǒng)，如果其氣候條件不太明確，我們就需要考量多個氣候變量因素。對負(fù)荷有著顯著影響的氣候變量還有濕度、雷雨、陰晴、雪、霜等。因?yàn)榕潆娋W(wǎng)絡(luò)有著大量的對氣候極其敏感的負(fù)荷，因此氣候條件的變化對負(fù)荷變化有著重要的影響。（4）隨機(jī)干擾我們把一切能引起負(fù)荷變化，而且又未被包括在上面三類中的其他一些因素認(rèn)為是隨機(jī)干擾因素。因?yàn)橄到y(tǒng)負(fù)荷是由大量離散的獨(dú)立用戶構(gòu)成的，所以系統(tǒng)負(fù)荷會不斷受到某些隨機(jī)干擾因素的影響，除了一些小干擾以外，重大特殊事件例如鋼廠停運(yùn)、臺風(fēng)襲擊、大型運(yùn)動會的舉辦、特殊電視節(jié)目的播放等等引起大事件也將引起電力負(fù)荷的大幅度的波動，因?yàn)樵谝话闱闆r下這些大設(shè)備的運(yùn)行變化對于系統(tǒng)調(diào)整工作者來說是未知的，它們反映了大的不可人為預(yù)測的干擾。還有一些特殊事件雖然我們可以預(yù)先知道，但是這些事件對負(fù)荷的影響程度大小也是未知的。總之，電力負(fù)荷是一個隨機(jī)性比較大的非平穩(wěn)過程，它由許許多多獨(dú)立的部分組成，而每一個部分自身又不規(guī)律、不穩(wěn)定地變化著。但是從結(jié)果來說，用GM（1，1)模型預(yù)測出的結(jié)果已經(jīng)十分具備參考意義，我們可以從中看出灰色預(yù)測法對于電力負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)建立的重要意義。3.3本章小結(jié)本章進(jìn)行灰色模型仿真預(yù)測電力負(fù)荷，從以上負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的分析表明，基于灰色理論的負(fù)荷預(yù)測方法是比較適用的，可以應(yīng)用到電力系統(tǒng)的長期負(fù)荷預(yù)測，預(yù)測結(jié)果令人滿意。4.總結(jié)與展望4.1全文工作總結(jié)電力負(fù)荷預(yù)測工作是電力部門一項(xiàng)常規(guī)又非常重要的工作。預(yù)測結(jié)果的精確度不僅直接關(guān)系到電力部門的經(jīng)濟(jì)收益情況，也關(guān)乎個體用戶的切身利益。本文正是從這點(diǎn)出發(fā)，希望在負(fù)荷預(yù)測方面獲得一些有意義的結(jié)果。至今有許多種研究電力負(fù)荷預(yù)測的方法，在這里就有一個關(guān)于方法論的問題，即選用什么樣的方法進(jìn)行研究。采用合適的研究方法，會使研究獨(dú)辟蹊徑，事半功倍。本文的主要內(nèi)容是介紹了灰色系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法、建模機(jī)理，通過對灰色系統(tǒng)理論建模機(jī)理的研究，發(fā)現(xiàn)GM(1,1)預(yù)測模型是一種呈指數(shù)規(guī)律增長的模型，對于呈指數(shù)規(guī)律持續(xù)增長的電力負(fù)荷，具備所需樣本少，計算簡潔等特點(diǎn)。這對于電力負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)而言，有著非常卓越的優(yōu)勢，故使用該預(yù)測模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證了其優(yōu)點(diǎn)。4.2今后工作的展望負(fù)荷預(yù)測工作是一個應(yīng)用性非常強(qiáng)的研究主題，其中應(yīng)用到了許多跨學(xué)科的理論。預(yù)測工作既要求對理論模型的深