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        基于灰色馬爾科夫鏈的用電量預(yù)測(cè)模型分析及應(yīng)用研究

        2014-12-19 03:15:16慧,唐
        關(guān)鍵詞:馬爾可夫馬爾科夫用電量

        唐 慧,唐 艷

        (1.國網(wǎng)南京供電公司,江蘇南京210000;2.中國水電工程顧問集團(tuán)有限公司,北京100120)

        0 引言

        精確的用電量預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、規(guī)劃建設(shè)等具有重要意義,能為電力企業(yè)制定生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)與發(fā)展規(guī)劃提供一定的依據(jù),是電力企業(yè)制定配售電計(jì)劃、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略和策略的基礎(chǔ)[1]。由于用電量受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民收入水平、國家政策諸多因素的影響,這些因素的隨機(jī)性和關(guān)聯(lián)性變化大,導(dǎo)致確保用電量的準(zhǔn)確性比較困難[2]。電量的消費(fèi)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、居民收入水平、氣候、國家政策等諸多因素的影響,是一個(gè)灰色系統(tǒng),適合用灰色模型描述[3]。GM(1,1)模型是最常用的一種灰色系統(tǒng)模型[4],但由于GM(1,1)模型是一個(gè)指數(shù)函數(shù),比較適合用電量增長(zhǎng)較慢的情況,而實(shí)際用電量很難嚴(yán)格按指數(shù)規(guī)律變化,導(dǎo)致進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí),增長(zhǎng)率過快,預(yù)測(cè)精度變低,因此GM(1,1)模型在實(shí)際應(yīng)用中受到一定的限制[5,6]。馬爾可夫預(yù)測(cè)是應(yīng)用概率論中馬爾可夫鏈(Markov chain)的理論和方法來研究分析時(shí)間序列的變化規(guī)律,并由此預(yù)測(cè)其未來變化趨勢(shì)的一種預(yù)測(cè)方法[7,8]。本文將灰色預(yù)測(cè)和馬爾科夫預(yù)測(cè)相結(jié)合,在GM(1,1)模型的基礎(chǔ)上利用馬爾科夫模型對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行調(diào)整,方法科學(xué)合理實(shí)用。

        1 灰色預(yù)測(cè)模型的建立

        GM(1,n)模型表示對(duì)n 個(gè)變量用一階微分方程建立的灰色模型,主要用于終端能源和若干個(gè)影響變量之間關(guān)系的預(yù)測(cè)。

        設(shè)有x1,x2,…,xn等n 個(gè)變量,對(duì)應(yīng)有n 個(gè)歷史數(shù)據(jù)組成的數(shù)列[5,6],即

        類似GM(1,1)模型,構(gòu)造一階線性微分方程為

        這是一階n 個(gè)變量的微分方程模型,故記GM(1,n)。記上述方程的參數(shù)列為,有。則按最小二乘法可求出來,其算式為

        式中:

        2 馬爾科夫預(yù)測(cè)模型

        馬爾可夫預(yù)測(cè)是應(yīng)用概率論中馬爾可夫鏈(Markov chain)的理論和方法來研究分析時(shí)間序列的變化規(guī)律,并由此預(yù)測(cè)其未來變化趨勢(shì)的一種預(yù)測(cè)方法。這種方法已在市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析和市場(chǎng)管理決策中得到廣泛應(yīng)用,近年來逐步被應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、能源規(guī)劃、衛(wèi)生管理事業(yè)等領(lǐng)域[7,8]。

        設(shè)系統(tǒng)初始狀態(tài)的概率向量為:S(0)=),其中各元素表示處于狀態(tài)i 的初始狀態(tài)概率。若經(jīng)過k 步轉(zhuǎn)移后處于j 狀態(tài),切普曼—科爾莫戈羅夫(Chapman-Kolmogorov)方程可得到j(luò) 時(shí)刻的狀態(tài)量:

        公式(5)就是所建立的馬爾可夫預(yù)測(cè)模型,寫成向量形式為

        由遞推關(guān)系可得到:

        在應(yīng)用馬爾可夫矩陣進(jìn)行調(diào)整時(shí),最常用的是一步轉(zhuǎn)移概率矩陣。在轉(zhuǎn)移概率矩陣基本不變的條件下,隨著時(shí)間的推移,認(rèn)為系統(tǒng)將出現(xiàn)平衡狀態(tài),即系統(tǒng)中各狀態(tài)的概率保持不變。此時(shí)有S(k+1)= Sk,將其寫成矩陣形式。

        在計(jì)算得出一步轉(zhuǎn)移概率矩陣的基礎(chǔ)上,可以進(jìn)一步得出系統(tǒng)的平衡狀態(tài),從而確定穩(wěn)定情況下系統(tǒng)各狀態(tài)的概率。

        3 案例分析

        應(yīng)用灰色系統(tǒng)馬爾可夫最優(yōu)預(yù)測(cè)模型的具體步驟為:首先利用灰色預(yù)測(cè)對(duì)電力負(fù)荷進(jìn)行初步預(yù)測(cè),然后根據(jù)誤差等級(jí)劃分誤差等級(jí)狀態(tài);根據(jù)狀態(tài)確定一步轉(zhuǎn)移概率矩陣;最后利用得出的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣和誤差狀態(tài)對(duì)預(yù)測(cè)進(jìn)行后干預(yù),得到更加精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

        本文選取中國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站上公布的電力生產(chǎn)量數(shù)據(jù)作為實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算,收集從2003年到2012年10年的數(shù)據(jù)建立原始數(shù)據(jù)表(見表1)。

        表1 2003~2012年全國供電量Tab.1 Power supply of China from 2003 to 2012

        對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值的相對(duì)誤差的百分?jǐn)?shù)進(jìn)行狀態(tài)劃分,由于相對(duì)誤差均大于0,因此,選取正的區(qū)間作為誤差轉(zhuǎn)移矩陣劃分的依據(jù),建立馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣,由于數(shù)據(jù)量比較少,所以劃分狀態(tài)區(qū)間以5 %作為參考,即[0,0.05]作為第1 狀態(tài),(0.05,0.10]作為第二狀態(tài),以此類推。經(jīng)計(jì)算,各年度所處的狀態(tài)如表3所示。

        表2 灰色預(yù)測(cè)結(jié)果和相對(duì)誤差Tab.2 Forecasting results of grey model and relative error

        表3 各年所處狀態(tài)表Tab.3 Status of every year

        狀態(tài)Ei經(jīng)k 步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)Ej的概率可以用Ei經(jīng)k 步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)Ej的次數(shù)代替,其中,表示Ei經(jīng)k 步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)Ej的次數(shù),Ni表示狀態(tài)Ei出現(xiàn)的總次數(shù),可由下式計(jì)算。

        以狀態(tài)5 為例,狀態(tài)5 轉(zhuǎn)移后的狀態(tài)只有狀態(tài)4 一種,因此P51=0,P52=0,P53=0,P54=1,P55=0;以此類推,可以確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

        然后利用馬爾可夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程式對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正,利用相對(duì)誤差所在狀態(tài)確定修正誤差率,其中kj= 0.05·j,以狀態(tài)2 為例,0.05·(3-1)= 0.05 計(jì)算得到修正誤差率后,利用計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果如表4所示。

        表4 經(jīng)過馬爾科夫矩陣調(diào)整后的預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.4 Forecasting results of Markov adjustment

        從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出,經(jīng)過馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣的調(diào)整,所有的相對(duì)誤差均控制在5 %內(nèi),這樣的預(yù)測(cè)結(jié)果比較實(shí)用,能夠更加準(zhǔn)確的指導(dǎo)電力規(guī)劃。通過準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用電需求,我們可以合理安排電廠生產(chǎn)以及電建項(xiàng)目,不斷提高電力企業(yè)的技術(shù)水平及運(yùn)行管理水平,保證發(fā)、供電質(zhì)量,提高發(fā)、供電的安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性,增強(qiáng)電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力。

        4 結(jié)論

        通過灰色模型用電量預(yù)測(cè)并且利用馬爾科夫進(jìn)行誤差調(diào)整,能夠在保證誤差精度要求的情況下準(zhǔn)確預(yù)測(cè)用電需求,有助于合理安排電廠生產(chǎn)以及電建項(xiàng)目,不斷提高電力企業(yè)的技術(shù)水平及運(yùn)行管理水平,保證發(fā)、供電質(zhì)量,提高發(fā)、供電的安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性,增強(qiáng)電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力,為我國及地方電力產(chǎn)業(yè)持續(xù)快速健康發(fā)展提供技術(shù)保障。

        [1]侯利強(qiáng),楊善林,王曉佳.基于緩沖修正的樣條灰色模型的長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2013,25 (1):1-5.

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