改进gm(1,1)模型在电力负荷预测中的应用 application of improved gm(1,1)model in load forecasting.pdfVIP

第24卷第4期 电力科学与工程 V01．24。No．4 PowerScienceand 2008年6月 Electrtc Engin∞ring Jlm。2008 改进GM(1，1)模型在电力负荷预测中的应用 牛东晓，贾建荣 (华北电力大学工商管理学院，河北保定071003) 摘要：灰色预测技术原理简单、样本量小，计算简便，适合用于负荷预测，但其存在很多局限性．从建模 原理出发，利用最小二乘法和积分法，改进影响模型精度最重要的两个因素——初始值和背景值．以北京 市1999—2005年的电力消费量数据加以计算，证明改进效果较为显著． 关键词：灰色预测；负荷预测；最小二乘法；积分法 中图分类号：1M715文献标识码：A 模型，由一个只包含单变量的一阶微分方程构成， O 引 言 是负荷预测的一种有效模型。其建模过程如下： 设原始非负序列为 准确、及时地预测电力负荷在电力系统规划和 zo’=|o’(1)，00’(2)，…，|o’(n)) 运行中有重要作用。因此，其预测技术也成为各项 预测研究的先导，并形成了多种负荷预测方法和技 式中工栅(f)0，I=1，2，…，刀。 术。其中，建立在灰色系统理论上的预测方法，具 对原始非负数列作一次累加生成 有原理简单、所需样本量少、不考虑变化趋势、运 (2) ，1’=(一1’(1)∥1’(2)，…，一D(刀)) 算方便、预测精度高和可检验性强等优点。而影响 七 一 负荷预测的因素复杂，虽历年负荷水平、供电机 式中|1’(Ij})=∑∥(f)，扣1，2，…：刀。 组、电网容量、生产能力、大用户情况等信息已 卢1 知，但气象条件、国家管理政策地区经济活动等难 由于序列≯(七)具有指数增长规律，可认为一1’ 以确定。因此，电力系统符合灰色系统部分信息已 序列满足一阶线形微分方程模型 知、部分信息未知的特点，灰色预测模型在此有着 P (3) 鱼掣十一(f)邓 较大的应用前景uJ。 df’”V7 式中的参数伉，∥的计算值可由式(4)求出。 l GM(1，1)模型及其局限性 灰色系统理论认为：任何随机过程都是在一定 昏删。1伊E (4) 幅值范围、一定时区内变化的灰色量，称随机过程 D∥(2) 一z(1’(2)1 为灰色过程社1。灰色预测的实质是将规律不明显的 式中 ，肛 一Z1)(3)l E-I一3) 原始数列通过一次累加生成后，形成明显的指数规 I： 律，然后用一条曲线去拟合累加生成，再累减还原