一种对指数增长年度用电量的组合预测方法.pdfVIP

第 13卷 第 10期 科 技 和 Vo1．13。No．10 2013焦 1O月 ScienceTechnoloj October， 2013 一 种对指数增长年度用电量的组合预测方法 牛东晓 ，周淑仪 ，钟朋 园，王雅枫 (华北电力大学 经济与管理学院，北京 102206) 摘要 ：为有效预测呈指数增长的年度用电量 ，本文选用 了指数函数法、GM(1，1)灰色模型和多元线性 回归模型来对年度 用 电量进行拟合外推预测。通过运用这些方法预测北京年度用 电量和对预测结果进行 比较分析得到，GM(1，1)灰色模 型的实际预测结果往往偏大，指数函数法预测结果可能偏小，而多元线性 回归模型虽然考虑 了其他 因素影响但在实际 预测指数增长负荷时参考意义较小。因此 ，最终选择合适的权重加权组合以上模型得到最终预测值 ，预测精度较高。 关键词 ：指数增长 ；年度用 电量 ；指数 函数法；GM (1，1)灰色模型 ；多元线性 回归模 型 中图分类号：TM711 文献标志码 ：A 文章编号：1671—1807(2013)10—0105—04 近年来 ，随着我 国经济 的快速发展 ，我 国大部分 性函数 回归时，预测值往往会正好合适或略微偏大 ， 地区的年度用电量接近呈指数增长。 目前 ，国内外提 因此 ，对于该类复杂问题 ，通常采用多种各具特色 的 出了多种中长期负荷预测方法 [1]。其中，从 自身规 方法预测后 ，再进行二次优化 ，如采用组合预测_8技 律来对未来负荷进行预测 的方法主要有传统 的线性 术等 ，来提高预测准确率 。本文 中，笔者采用指数 函 回归法 、时间序列法 ，以及新兴 的灰色预测方法等。 数法、GM (1，1)灰色模 型以及多元线性 回归模型三 这些方法是根据过去的规律来预测未来 ，主要通过采 种方法分别对北京地 区的年度用电量进行 了预测并 用线性最小二乘估计或迭代法得到预测结果 ，是预测 组合 ，较好地纠正了三种方法预测值偏大或偏小的误 效果 比较稳定、在实际应用中效果也 比较优 良的年度 差 。 预测方法。考虑到电力需求与经济发展的关系 ，在对 1 北京市年度用 电量的增长模式 国民经济发展有较为准确的把握时，传统的弹性系数 2012年 ，北京地 区全社会用 电量累计达 49591 法在预测中长期负荷时也得到较好的应用 。但是 ，在 亿 kwh，同比增长 5．5 。其 中，第一产业用 电量 市场经济条件下，随着科学技术 的迅猛发展 ，电力与 1013亿 kwh，第二产业用 电量 36669亿 kwh，第三 经济 的关系 日新月异，电力弹性系数的确定具有很大 产业用 电量 5690亿 kwh，城 乡居 民生活用 电量 的难度 ，这使得弹性系数法的应用受到限制。人工神 6219亿 kwh。 经网络 (ANN)作为较为新兴 的一种预测方法，虽然 根据北京统计局的 《北京统计年鉴》数据 ，得到如 具有一定的预测精度保障，但是需要大量 的样本训 图 1所示的北京市年度用电量情况。如果北京市年 练 ，因此 ，在对以年为单位的中长期负荷进行预测时 ， 度用电量是指数增长的，那么 ，其对数就应该为直线 。 这种方法往往因为样本量不足而不太适用。因此 ，指 由图l(a)中的指数趋势线以及图 1(b)中的年用电量 数函数法、GM (1，1)灰色模型 以及多元线性 回归模 取对数后的近似直线可以较为直观地看到，近几十年 型等 自身规律外推法在中长期预测 中具有较好 的适 来 ，北京市年度用电量 的增长是近似指数增长的。 用性 。 2 三种拟合预测方法