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      GM(1,N)改進(jìn)模型在年度售電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

      2016-04-06 08:07:44李曉波華南理工大學(xué)電力學(xué)院廣東廣州510640
      關(guān)鍵詞:售電量生產(chǎn)總值斜率

      李曉波(華南理工大學(xué)電力學(xué)院,廣東 廣州 510640)

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      GM(1,N)改進(jìn)模型在年度售電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

      李曉波
      (華南理工大學(xué)電力學(xué)院,廣東 廣州 510640)

      摘 要:本文基于GM(1,N)模型提出一種年度售電量預(yù)測(cè)新方法。首先對(duì)GM(1,N)模型的背景值進(jìn)行修正,建立GM(1,N)改進(jìn)模型;然后利用斜率關(guān)聯(lián)分析法和試探法選擇影響售電量的顯著因素。通過實(shí)際算例仿真,結(jié)果表明本文方法能夠有效提高預(yù)測(cè)精度。

      關(guān)鍵詞:售電量預(yù)測(cè);GM(1,N)模型;背景值;斜率關(guān)聯(lián)度

      1 引言

      隨著電力體制改革的不斷深化,電網(wǎng)企業(yè)越來越重視年度售電量預(yù)測(cè)工作。電網(wǎng)企業(yè)制定營(yíng)銷決策、編制年度購(gòu)電量計(jì)劃、降低供電成本等工作都離不開科學(xué)的年度售電量預(yù)測(cè)。提高年度售電量預(yù)測(cè)精度對(duì)推動(dòng)電力市場(chǎng)發(fā)展具有深遠(yuǎn)意義。作為灰色系統(tǒng)理論的重要應(yīng)用,灰色預(yù)測(cè)由于其原理簡(jiǎn)單、計(jì)算容易以及所需樣本數(shù)少等優(yōu)點(diǎn),在售電量預(yù)測(cè)中有很好的應(yīng)用前景。其中,GM (1,1)模型是一種常用的售電量預(yù)測(cè)模型,但GM(1,1)模型將售電量當(dāng)成“純粹”的數(shù)據(jù),只分析售電量數(shù)據(jù)自身的規(guī)律,無法反映外部因素對(duì)售電量變化規(guī)律的影響,其預(yù)測(cè)結(jié)果也無法令人信服。因此有必要將售電量的影響因素引入到灰色預(yù)測(cè)模型。文獻(xiàn)[3]雖然將國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展加入GM(1,1)模型中,但該模型只能反映國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展單個(gè)因素對(duì)需電量的影響。文獻(xiàn)[4]、[5]都基于灰色關(guān)聯(lián)分析法,分別提出多因素MGM (1,N)模型和多因素灰色模型群建模法,兩種方法都綜合考慮了多種因素的影響,但未涉及顯著因素的選擇。本文提出了一種基于GM(1,N)改進(jìn)模型的年度售電量預(yù)測(cè)方法。首先對(duì)GM(1,N)模型的背景值進(jìn)行修正,建立GM (1,N)改進(jìn)模型;其次,利用斜率關(guān)聯(lián)分析法和試探法選擇影響售電量的顯著因素;最后對(duì)地區(qū)電網(wǎng)企業(yè)的年度售電量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,結(jié)果驗(yàn)證了該改進(jìn)模型的有效性。

      2 普通GM(1,N)模型

      建立GM(1,N)模型,即

      按最小二乘法可計(jì)算參數(shù)

      此外,GM(1,N)模型的白化方程

      則GM(1,N)模型近似時(shí)間響應(yīng)式

      再對(duì)上式做一次累減還原,可得到售電量原始序列X1( 0)的預(yù)測(cè)模型,即

      表1 售電量和影響因素歷史數(shù)據(jù)

      3 GM(1,N)改進(jìn)模型

      文獻(xiàn)[6]基于建模機(jī)理的分析,指出GM(1,1)模型背景值Z(1)不應(yīng)在任何情況下都為X(1)的緊鄰均值生成序列,并給出了改進(jìn)的計(jì)算方法。同樣,對(duì)于GM(1,N)模型,式(2)中λ值不應(yīng)一直為0.5。

      由式(1)有

      根據(jù)拉格朗日中值定理,有

      因此

      由式(6)可知

      將式(12)代入式(11),得

      由式(7)、(8)和(13)可以計(jì)算

      由式(2)、(7)、(14)和(15)可以計(jì)算

      由上式可知,當(dāng)|α|較小時(shí),λ非常接近0.5;當(dāng)|α|較大時(shí),λ與0.5偏離較大。故GM(1,N)模型中λ值不應(yīng)一直為0.5。對(duì)GM(1,N)模型進(jìn)行背景值修正的流程如下:

      ①開始建立GM(1,N)模型時(shí),λ值粗略取0.5;②由式(2)計(jì)算背景值;③由式(3)計(jì)算α值;④將上一步求得的α值代入式(16),重新計(jì)算λ值,記為λ′。如果|λ-λ′|大于設(shè)定值,則轉(zhuǎn)入步驟②,利用λ′重新計(jì)算背景值

      4 選擇顯著因素

      GM(1,N)模型顯著因素的選擇也直接影響到最后的預(yù)測(cè)效果。預(yù)測(cè)模型顯著因素選擇得過少,無法有效反映外部因素對(duì)售電量的影響;顯著因素選擇得過多,造成預(yù)測(cè)結(jié)果灰度過大。本文將介紹在眾多售電量影響因素中選擇與售電量密切相關(guān)的顯著因素的方法,以期GM(1,N)模型能夠達(dá)到較好的預(yù)測(cè)效果。

      斜率關(guān)聯(lián)度從事物變化趨勢(shì)的斜率入手,不受事物數(shù)量級(jí)的影響,能夠很好地反映事物之間的緊密程度。因此,本文將利用斜率關(guān)聯(lián)度分析、選擇與售電量密切相關(guān)的顯著因素。斜率關(guān)聯(lián)度分析步驟如下:

      (1)計(jì)算變量斜率

      式中,σi為售電量及其影響因素原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

      (2)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

      采用試探法按照售電量關(guān)聯(lián)度ρil從大到小的順序選擇顯著因素,建立GM (1,N)預(yù)測(cè)模型,并以擬合誤差極差和均方誤差作為評(píng)判模型性能標(biāo)準(zhǔn)。

      5 算例分析

      本文算例收集我國(guó)南方某特大城市2005~2012年全社會(huì)售電量及其影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù),見表1。表中售電量x1的影響因素有地區(qū)生產(chǎn)總值x2、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值x3、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值x4、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值x5、溫度x6、濕度x7和常住人口x8,其中,地區(qū)生產(chǎn)總值和三次產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值都是按可比價(jià)格計(jì)算(基期2005年 =100)。

      (1)計(jì)算斜率關(guān)聯(lián)度

      計(jì)算各影響因素與售電量之間的關(guān)聯(lián)度,見表2。影響因素按關(guān)聯(lián)度從大到小排序:第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、常住人口、溫度、濕度。其中,相比其它5個(gè)影響因素,溫度、濕度與售電量的關(guān)聯(lián)度過小,故在建立GM(1,N)模型過程中將不再考慮溫度和濕度。

      表2 售電量和影響因素之間關(guān)聯(lián)度

      從關(guān)聯(lián)度順序看出,本文所選7個(gè)影響因素中,經(jīng)濟(jì)、人口對(duì)售電量影響較大,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好、人口越多,全社會(huì)售電量就越多;而由于溫度、濕度的累積效應(yīng),其年平均值對(duì)售電量影響不大。

      (2)選擇顯著因素

      在剔除溫度、濕度以后,剩下5個(gè)對(duì)售電量影響較大的因素。下面以選擇普通GM (1,N)模型顯著因素為例進(jìn)行說明,表3給出了普通GM (1,N)模型在不同影響因素情況下的擬合情況。

      表3 不同影響因素時(shí)普通GM(1,N)模型的相對(duì)誤差(%)

      表3說明了當(dāng)把5個(gè)影響因素都選為模型的顯著因素時(shí),模型的擬合效果最好,相對(duì)誤差極差、均方誤差都達(dá)到最小,并且2009~2012年的擬合相對(duì)誤差都小于1%,故可以選擇這5個(gè)顯著因素與售電量建立GM(1,6)模型。

      同樣,修正背景值的GM(1,N)模型經(jīng)過顯著因素選擇流程以后,也確定了這5個(gè)影響因素作為顯著因素,建立GM(1,6)模型。

      (3)改進(jìn)效果對(duì)比

      建立普通GM(1,1)模型、普通GM(1,6)模型、和修正背景值的GM (1,6)模型,擬合效果見表4。

      表4 擬合效果比較(%)

      由表4可以明顯地看出,雖然普通GM(1,6)模型在前4年的擬合情況不如普通GM(1,1)模型,但是后4年的擬合情況卻比普通GM(1,1)模型好得多,并且相對(duì)擬合誤差穩(wěn)定,根據(jù)“近大遠(yuǎn)小”原則,這種情況有利于普通GM (1,6)模型對(duì)下一年的預(yù)測(cè)。此外,考慮了其它影響因素的GM(1,N)模型比GM(1,1)模型更具有說服力。

      相比普通GM(1,6)模型,修正背景值的GM(1,6)模型能夠大大減小前4年的擬合誤差,同時(shí)使后4年的擬合誤差進(jìn)一步減小,相對(duì)誤差極差、均方誤差指標(biāo)好于普通模型,改進(jìn)效果明顯。

      結(jié)語

      本文首先引入?yún)?shù)λ對(duì)GM(1,N)模型的背景值進(jìn)行修正,建立GM(1,N)改進(jìn)模型;其次,利用斜率關(guān)聯(lián)分析法選擇GM(1,N)模型顯著因素。在利用斜率關(guān)聯(lián)分析法從售電量影響因素中選擇顯著因素時(shí),選擇范圍應(yīng)該盡可能大,個(gè)數(shù)可以多一些,盡可能涵蓋與售電量相關(guān)的因素,以保證選擇的顯著因素不會(huì)局限在某個(gè)領(lǐng)域。

      參考文獻(xiàn)

      [1]段樹喬,段方婕.基于多項(xiàng)式回歸函數(shù)的電網(wǎng)公司售電量預(yù)測(cè)方法[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2012,42(18):76-81. [2]彭祖贈(zèng).售電量的模糊預(yù)測(cè)[J].系統(tǒng)工程理論實(shí)踐,1993,13(01).

      [3]張友泉.一種基于灰色系統(tǒng)理論的中長(zhǎng)期需電量預(yù)測(cè)模型[J].電網(wǎng)技術(shù),1999,23(08):47-50.

      [4]王允平,黃殿勛,熊浩清,等.智能電網(wǎng)環(huán)境下采用關(guān)聯(lián)分析和多變量灰色模型的用電量預(yù)測(cè)[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2012,40(01):96-100.

      [5]牛東曉,張彤彤,陳立榮,等.基于關(guān)聯(lián)分析的多因素電力負(fù)荷預(yù)測(cè)灰色模型群研究[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào),2006,33(03):90-92.

      [6]莊恒揚(yáng).GM(1,1)建模機(jī)理與應(yīng)用條件分析及其改進(jìn)方法[J].系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用,1993,2(03):56-62.

      [7]尹子民,羅麗兮.灰色模型GM(1,n)的變量選擇及擬合度分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,1999.

      中圖分類號(hào):N941.5

      文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

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