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        農(nóng)村電力系統(tǒng)負荷預測研究

        2014-04-29 05:34:41葉紅朝
        安徽農(nóng)業(yè)科學 2014年12期
        關鍵詞:灰色模型負荷預測灰色關聯(lián)度

        摘要農(nóng)村電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行在負荷預測方面是非常重要。主要敘述了時間序列分析的構思,模型構建方法的過程及步驟,假設時間序列,運用MATLAB軟件試驗,實現(xiàn)了模型參數(shù)的估計的過程和模型的定階。運用灰色理論法進一步建立灰色模型GM(1,1),且通過灰色關聯(lián)分析進一步分析出不同模型的灰色關聯(lián)度,這樣才能更好地選擇模型。

        關鍵詞負荷預測;時間序列法;灰色模型;灰色關聯(lián)度

        中圖分類號S126文獻標識碼A文章編號0517-6611(2014)12-03685-03

        基金項目河南省煙草公司重點項目(HYKJ201310)

        作者簡介葉紅朝(1966- ),男,河南洛陽人,農(nóng)藝師,從事農(nóng)業(yè)工程和煙草園藝研究。

        電力負荷預測是完成并實現(xiàn)農(nóng)村電力系統(tǒng)安全上的基礎,也是基本經(jīng)濟運行的基礎。準確的合理的負荷預測有益于提高電力系統(tǒng)運行方面的經(jīng)濟性與穩(wěn)定性。目前已有各種各樣負荷預測的方法。傳統(tǒng)預測方法例如趨勢外推法、線性回歸法、時間序列法等,直接建立數(shù)學表達式,對這類相關因素和負荷之間的關系用不同的方式表達;新興的預測方法如改進模糊聚類算法、灰色預測方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、空間負荷預測法及優(yōu)選組合預測法等,對搜集來的負荷數(shù)據(jù)序列進行建模和分析。

        隨時間變化時間序列是按時間的一定順序排列的且相互關聯(lián)的數(shù)據(jù)序列。時間序列分析的目標是找出它的變化規(guī)律,即線性模型,模型主要有3種:MA模型(滑動平均模型)、ARMA模型(自回歸滑動平均模型或混合模型)和AR模型(自回歸模型)。時間序列在工程中最常用于做預報,如地震預報、水文預報、氣象預報、電力負荷預報等。

        灰色系統(tǒng)理論是建立在一定時間范圍內(nèi)有變化的灰色過程的預測。雖然在過程中所表現(xiàn)出來的現(xiàn)象是無目的性的、雜亂無章的,但是其本質(zhì)上則是有序的、有界限的,因此這些數(shù)據(jù)集中在一起具備一定的潛在性規(guī)律?;疑A測即是利用這些規(guī)律來建立灰色模型并對灰色系統(tǒng)進行預測。因而從預測不確定性這方面來說,利用灰色系統(tǒng)來建立農(nóng)村電力系統(tǒng)完成負荷預測是十分合適的。

        灰色系統(tǒng)理論其中的一種分析方法是灰色關聯(lián)度分析,其主要是面對系統(tǒng)動態(tài)的、發(fā)展過程中的量化分析,它是根據(jù)不同因素間發(fā)展態(tài)勢的相異或相似程度來衡量因素間相關聯(lián)的程度。灰色關聯(lián)度的基本概念是根據(jù)曲線間相似程度進而來判斷關聯(lián)程度,其本質(zhì)上是幾種幾何形狀和曲線間的對比分析,它認為幾何形狀越接近,則發(fā)展變化態(tài)勢越接近,關聯(lián)程度越大。為此,筆者針對ARMA模型與灰色預測模型來進行比較,進而得出更好的選擇模型。

        1ARMA模型辨識與預測

        時序方法建立基礎是嚴密的數(shù)學理論,具有結(jié)構簡單、方便操作、預測速度快等特點,相比于其他時序分析預測方法,它更符合實際應用。ARMA法的基本思想是:一串隨時間變化進而又互相關聯(lián)的數(shù)字序列,可以利用與之有關的模型加以近似描述。

        1.1ARMA模型的定義設{Xi,t=0,±1,±2,…}是零均值平穩(wěn)序列,滿足下列模型:

        式中,εt是零均值、方差是σ2ε的平穩(wěn)白噪聲。Xt是階數(shù)為p,q的自回歸序列,簡記為ARMA(p,q)序列。當q=0時,它是AR( p)序列;當p=0時,它為MA(q)序列。

        1.2模型階次的確定AIC準則即最小信息準則,與此同時給出ARMA模型階數(shù)與參數(shù)的最佳估計,其適用于樣本數(shù)據(jù)較少時的問題。目的是進行判斷預測目標及其發(fā)展過程,相比之下與哪一個隨機過程最接近。此時只有當樣本量足夠大,與樣本相關自相關函數(shù)才與原時間序列的自相關函數(shù)非常接近。運用在具體問題時,在其規(guī)定范圍內(nèi),使模型階數(shù)按由低到高,分別來計算AIC值,最后得出并確定使其值最小的階數(shù),即是模型的合適階數(shù):

        模型參數(shù)最大似然估計時:

        1.3應用實例已知某縣的某些年的用電量如表2所示。

        在建立ARMA模型之前,首要的任務就是檢驗負荷預測序列是否平穩(wěn),如果不平穩(wěn),就要對序列進行差分,差分后成為平穩(wěn)序列,則稱其為d階單整序列,其中d為差分的次數(shù)。通過計算自相關函數(shù)和偏相關函數(shù)(圖1、2),確定取d=1。

        2灰色預測模型的建立與預測

        2.2應用實例如上例,利用原始數(shù)據(jù)的前16個數(shù)據(jù)作為預測使用值,后1個作為參考值,則實際值3 164.0 MW,ARMA預測3 103.4 MW,灰色預測3 095.5 MW,ARMA誤差192%,灰色誤差2.16%。可以看出,時間序列分析的預測值相對于灰色預測模型是較好的;在眾多的預測方法中比較可以看出,灰色預測模型和ARMA模型的預測是較好的預測方法。但實際應用中應根據(jù)實際情況具體分析,以便更好地選擇模型。

        3灰色關聯(lián)分析

        對于兩個系統(tǒng)之間的因素,其隨時間或不同對象變化的關聯(lián)性大小的量度,稱為關聯(lián)度。

        3.1灰色關聯(lián)度計算步驟

        (1)確定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列和影響系統(tǒng)行為的比較數(shù)列。

        (2)對參考數(shù)列和比較數(shù)列進行無量綱化處理。

        (3)求參考數(shù)列與比較數(shù)列的灰色關聯(lián)系數(shù)ξ(Xi)。對于一個參考數(shù)列X0有若干個比較數(shù)列X1,X2,…,Xn,各比較數(shù)列與參考數(shù)列在各個時刻(即曲線中的各點)的關聯(lián)系數(shù)ξ(Xi)可由下列公式算出:

        (4)求關聯(lián)度ri。因為關聯(lián)系數(shù)是比較數(shù)列與參考數(shù)列在各個時刻(即曲線中的各點)的關聯(lián)程度值,所以它的數(shù)不止一個,而信息過于分散不便于進行整體性比較。求其平均值,作為比較數(shù)列與參考數(shù)列間關聯(lián)程度的數(shù)量表示,關聯(lián)度ri公式如下:

        (5)關聯(lián)度排序。在系統(tǒng)發(fā)展過程中,若兩個因素變化的趨勢具有一致性,即同步變化程度較高,即二者關聯(lián)程度較高;反之,則較低。

        3.2應用實例表3是某地區(qū)1997~2004年用電量的實際值和不同模型的預測結(jié)果及與實際值的關聯(lián)度。由此可以判斷模型1與實際值的關聯(lián)度大,發(fā)展趨勢更符合。

        4結(jié)論

        時間序列法的優(yōu)點是計算速度快,可以反映負荷近期變化的連續(xù)性。但由于時間序列方法是假定負荷曲線是平穩(wěn)的時間序列,而實際電力系統(tǒng)的負荷并非平穩(wěn)時間序列。另外,對天氣等影響因素考慮不足,只適用于負荷變化比較均勻的短期預測。

        灰色預測法的優(yōu)點是要求負荷數(shù)據(jù)少、短期預測精度高。缺點是數(shù)據(jù)離散程度越大,預測精度越差?;疑A測模型對配電網(wǎng)中長期負荷預測是適用的,預測結(jié)果也是符合實際要求的?;疑P瓦m合于具有指數(shù)增長的小樣本預測,在這種預測中,具有誤差小、精度高、可檢驗的優(yōu)點。

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