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        基于改進(jìn)灰色模型的電力負(fù)荷中長期預(yù)測

        2011-08-13 10:17:18李子清
        關(guān)鍵詞:殘差灰色建模

        蔣 燕,謝 林,李子清,陳 剛

        (1.重慶電力高等專科學(xué)校電力工程系,重慶400053;2.重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶400044)

        0 引言

        負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)運(yùn)行和規(guī)劃的前提,它對電力系統(tǒng)調(diào)度、用電、計劃等工作有著重要的意義[1]。提高負(fù)荷預(yù)測精度一直是一些學(xué)者和工程師所追求的目的。

        負(fù)荷預(yù)測的核心是預(yù)測方法的選擇,也就是建立預(yù)測數(shù)學(xué)模型[2]。常見的中長期負(fù)荷預(yù)測方法大致分為兩大類。一類是基于參數(shù)模型的預(yù)測方法,常見的有:電力彈性系數(shù)法、時間序列法、相關(guān)分析法、回歸分析法等[3]。第二類是基于非參數(shù)模型的預(yù)測方法,常見的有:灰色模型預(yù)測法、模糊預(yù)測法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法、小波分析法、優(yōu)選組合預(yù)測技術(shù)、專家預(yù)測技術(shù)等。

        灰色GM(1,1)預(yù)測模型是電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測中最常用的模型。它把一切隨機(jī)過程看作是在一定范圍內(nèi)變化的、與時間有關(guān)的灰色過程,將離散的原始數(shù)據(jù)整理成具有規(guī)律性的生成數(shù)列,使其生成序列呈一定的規(guī)律,并用典型曲線擬合建立數(shù)學(xué)模型。

        灰色模型法由于具有所需數(shù)據(jù)少、計算量小的優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛的應(yīng)用[4]。然而,傳統(tǒng)的灰色模型并非是一種嚴(yán)格的系統(tǒng)方法,它避開了影響負(fù)荷數(shù)據(jù)變化的一些因子,它的建模是一種近似指數(shù)增長規(guī)律模型,當(dāng)負(fù)荷增長率變化較大時,預(yù)測精度較低。且預(yù)測模型過多的依賴數(shù)據(jù)初始取值,初始值的微小變化都可能使模型變化很大。因此在數(shù)據(jù)波動性比較大時,使得預(yù)測效果不是很理想。

        本文對灰色模型進(jìn)行了一定的改進(jìn),首先對負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色建模,得到灰色負(fù)荷預(yù)測值,然后與實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)對比得到數(shù)據(jù)差序列,最后再對數(shù)據(jù)差序列進(jìn)行線性回歸建模,對未來年數(shù)據(jù)差值進(jìn)行預(yù)測,并加上灰色模型所預(yù)測值得到最終的修正值。此方法的優(yōu)點(diǎn)在于避免了僅僅靠灰色模型進(jìn)行預(yù)測而未對殘差進(jìn)行修正的缺點(diǎn),并且線性回歸算法簡單,提高了其結(jié)果預(yù)測精度。

        1 灰色模型基本原理

        灰色系統(tǒng)理論是我國著名學(xué)者鄧聚龍教授于1982年創(chuàng)立的一門新興橫斷學(xué)科,它以“部分信息己知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定系統(tǒng)為研究對象,主要通過對“部分”已知信息的生成、開發(fā),提取有價值的信息,實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)行為的正確認(rèn)識和有效控制。在灰色系統(tǒng)理論的創(chuàng)立和發(fā)展過程中,鄧聚龍教授發(fā)現(xiàn)并提煉出灰色系統(tǒng)的基本原理。這些基本原理具有十分深刻的哲學(xué)內(nèi)涵[5]。

        灰色系統(tǒng)是采用數(shù)據(jù)生成,并從生成中尋找數(shù)學(xué)規(guī)律的一個邊緣學(xué)科。數(shù)據(jù)生成是指將原始數(shù)列X(0)中的數(shù)據(jù)x(0)(k)按某種方法作數(shù)據(jù)處理(或數(shù)據(jù)變換)?;疑碚搶伊?、灰過程的處理,不是找概率分布,求統(tǒng)計規(guī)律,而是用“生成”的方法求得隨機(jī)性弱化、規(guī)律性強(qiáng)化了的新數(shù)列,此數(shù)列的數(shù)據(jù)稱為生成數(shù)。利用生成數(shù)建模,是灰色理論的重要特點(diǎn)之一。

        GM(1,1)模型的實(shí)質(zhì)是對原始數(shù)據(jù)序列作一次累加生成(1-AGO),使生成數(shù)據(jù)列呈現(xiàn)出指數(shù)增長的規(guī)律,并建立微分方程模型,最后求解微分方程的時間響應(yīng)函數(shù)表達(dá)式,再累減還原可得到預(yù)測值。

        GM(1,1)建模的具體步驟如下:

        ①設(shè)原始數(shù)據(jù)序列為:

        對X(0)數(shù)據(jù)列進(jìn)行一次累加生成(1-AGO),得到新的數(shù)據(jù)列 {x(1)(k)},k=1,2,...,n ,即:

        ②記X(1)={x(1)(k)},建立一階線性灰色微分方程的白化微分方程:

        ③利用最小二乘法則求解模型參數(shù)a,u:

        其中:

        不對稱故障情況下,由于負(fù)序分量的存在,鎖相環(huán)無法跟蹤實(shí)際的換相電壓而產(chǎn)生偏移,同時換流器交流側(cè)和直流側(cè)分別會產(chǎn)生較大含量的三次諧波和二次諧波,交流側(cè)電壓三次諧波會進(jìn)一步影響換相電壓的過零點(diǎn)偏移,可能會導(dǎo)致?lián)Q流閥延遲導(dǎo)通進(jìn)而影響實(shí)際觸發(fā)角;交流側(cè)電壓三次諧波和直流側(cè)電流二次諧波影響換相持續(xù)時間從而影響換相角。因此本研究基于換流器交流側(cè)發(fā)生不對稱故障,分析了換流器的實(shí)際觸發(fā)及換相過程,通過對實(shí)際觸發(fā)角和換相角的計算得到實(shí)際熄弧角來判斷是否發(fā)生換相失敗,并給出了詳細(xì)的計算流程,具有一定的理論價值和工程應(yīng)用價值。

        ④求解微分方程,得灰色預(yù)測模型:

        ⑤還原為X(0)的灰色預(yù)測模型:

        2 改進(jìn)的灰色預(yù)測模型

        為進(jìn)一步提高預(yù)測精度,本文根據(jù)電力負(fù)荷預(yù)測的特點(diǎn),針對常規(guī)灰色模型預(yù)測存在的不足,從以下兩個方面對常規(guī)灰色模型進(jìn)行改進(jìn):一是對負(fù)荷原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理;另一方面,采用一階線性回歸模型對灰色模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正。

        2.1 數(shù)據(jù)平滑處理

        常規(guī)的灰色預(yù)測模型GM(1,1)是一種指數(shù)增長模型,當(dāng)電力負(fù)荷累加數(shù)據(jù)呈現(xiàn)嚴(yán)格的指數(shù)增長形勢時,則用此方法通常能夠保證較好的數(shù)據(jù)擬合度。但是當(dāng)數(shù)據(jù)波動性變化較大,不夠平滑時,常規(guī)方法的預(yù)測誤差可能變得較大[7]。因此為了降低數(shù)據(jù)的不平滑度,可采用了三點(diǎn)平滑數(shù)據(jù)處理技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,可使預(yù)測數(shù)據(jù)擬合度效果更好。

        三點(diǎn)平滑公式如下:

        對于兩端點(diǎn)計算公式分別為:

        經(jīng)過這樣處理既增加了當(dāng)前數(shù)據(jù)的權(quán)重,又避免了數(shù)值過度波動,使預(yù)測更加可信。然后再利用(5)式進(jìn)行灰色模型建模。

        2.2 殘差修正處理

        對序列 x(0)(k),k=1,2,...,n ,按照 GM(1,1)模型方法求解出預(yù)測值(k),算出殘差序列{ε(0)(k)},k=1,2,...,n ,其 中 ε(0)(k)=x(0)(k)-(k)。首先定義殘差序列ε(0):

        對該殘差數(shù)據(jù)進(jìn)行一元線性回歸建模,得到ε(0)的線性回歸模型為:

        n

        建立了殘差數(shù)據(jù)的一元線性回歸模型(9)后,可對灰色預(yù)測模型的(k)進(jìn)行修正,即:

        運(yùn)用線性回歸殘差修正模型可以提高一般灰色預(yù)測模型的預(yù)測精度,并且避免了對殘差符號的選擇問題。

        3 算例分析

        為了驗(yàn)證此改進(jìn)算法的有效性,以某地區(qū)1992~2002年共11年的歷史年最大負(fù)荷[8]數(shù)據(jù)作為預(yù)測樣本進(jìn)行建模,并對2003~2005年年最大負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。

        x(0)=(25.44,28.21,30.22,31.65,35.41,37.21,41.60,46.85,48.32,49.82,50.52)

        通過計算得到常規(guī)灰色模型方程為:

        最后,對2007、2008、2009三年的年最大負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,其預(yù)測值及相對誤差結(jié)果見下表1。

        表1 某地區(qū)年最大負(fù)荷預(yù)測結(jié)果及相對誤差

        從表1中可以看出,傳統(tǒng)GM(1,1)的相對預(yù)測誤差在10%左右,而采用改進(jìn)灰色模型方法后,其預(yù)測誤差保持在3%左右,誤差大大的降低了,明顯提高了預(yù)測精度。

        4 結(jié)論

        對傳統(tǒng)灰色模型和改進(jìn)灰色模型進(jìn)行分析研究,通過具體算例比較分析可知,改進(jìn)后的模型的預(yù)測精度更高,預(yù)測效果很好,驗(yàn)證了此方法的有效性。本文方法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)灰色理論本身具有的缺點(diǎn),提高了預(yù)測精度,可用于電力系統(tǒng)中長期負(fù)荷預(yù)測。

        [1]周維,晉紅升,潘學(xué)華.混沌理論在中長期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].中國電力教育,2007,(S3):87-8.

        [2]黃家圣,謝衛(wèi),李軍軍,等.電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成模型[J].上海海事大學(xué)學(xué)報,2005,(3):64-67.

        [3]甄利玲.中長期電力負(fù)荷預(yù)測回歸模型及其應(yīng)用[J].雁北師范學(xué)院學(xué)報,2002,(5):54-56.

        [4]趙勇,李永剛.灰色理論在中長期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì),2008,(2):83-84.

        [5]鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002.

        [6]牛勇,王震宇,王紅軍,等.改進(jìn)灰色模型在中長期電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用[J].東北電力大學(xué)學(xué)報,2009,(2).

        [7]周曉剛.盤錦地區(qū)中長期電力負(fù)荷預(yù)測的研究[D].沈陽:沈陽工業(yè)大學(xué),2007.

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