灰色模型在电力负荷预测中的应用与改进

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1、灰色模型在电力负荷预测中的应用与改良 文毫编号:I109I83I(2006)020018-(】2 灰色模型在电力负荷预测中的应用与改良 范鹰.郭建伟 (苏州供电公司.江苏苏州215004) rheimprovementalI(1applicalion0fgreymodeltotelectricpowerhmdforeasling FANYing,GUOJian-wei (SuzhouPowerSuppYCompany.Suzhou215004,China) 摘要:肌色GM(1.榄,是种较有效n饥埘预洲横AktI鼍畦:Th.删meddGM(I.1)ilBkindegeve . 然mI电m竹l耵多

2、样性.施倚增RIm线魁G硎methyl如ofthe嘶 时,预测f5菇较大.精度能满腱蜉求.?史际应1其柏舶elTotverybiglhe ?定的Jr,对乜GM(1.1)横型进行必要的改良.城过.眦-啷1oilnot8hapeo1|lp谳QThelow 史倒分析.驯f】等纠!新息谴擀模型,组合厌色横进m荷ta+,dou口叠僦聃嘶the舶q曲岫landh柚mel圣lniIt? 预测.J太大挺高硼删精J墅聃|_lyto蛔Ipthemodd.B,阻柚aetul捌 关键词:m精预洲:灰色葚J【j;等维新,0.逊摊;组L龠版色帅曲mtthiIm吐hodtmlOVe岫妇呐 l培i蜡m蚺emo幽bto岛b咖戚

3、load. 横型1舶岫柚lt!load,缸黜础罾嗍rI如lteem 砸m_w战哪妇岫甜;o啪bin胡鲫mo 0引斋中田分蠢lryTl$变靠讯lB 原理简单,所黼样小少,计t算方便,预测精度高和可Xt(II(m)(k=l,2,n);z为的均值序列tztl= 检验性强等优点.IL三1:多领域的预测I作中(:(2), :(3),(,),其叶,.():瞰()+ 得到应州X4r,力系统11j.影响砸荷预测的索(If1)(一1)(=2. 3.,);划于一般灰色GM 柯很多.如年负荷水,民经济的开展,气象条(1,I)模利,取0.5.那么GM(1,1)的定义型,即GM 件,人比活水等.局部信息明确,局部信息不

4、(1.1的灰微分方程为 预测q1具有较大的应用ljf景.ffff 灰色域测的实质屉一次累加li成,即将原始数叶(2)I1(2) 值在负荷预测中,用的最多的魁方程rf1只有一个l()lJl()J 收!:.5一嘶一指数规律增长的短,?f_期负荷侦测,例如5年左右的簟: . :兰?.?上._人.G曲磊.而对TE型,sII线1无明变化规律十 从竺析;竺的荷预,那么晶最菇【:嘉体(1965- ).苏州供lb川总I0ili.武议l凡学学删一,.一一一一 l.从T1hE产规研究hII川-1.时瞥通厌色(M(1,I)模删进行通当改良 2改良方法等维新息递推灰色GM(1,1)模型法 灰色GM(1,1)模型在预测

5、长期数据和波动较 大的数据时,预测偏差大,其中的重要原因在于: 把参数0和b视为常数;未把新信息带入模型, 未把旧信息加以去除. 基于此,开展建立了等维新息递推灰色GM (1,1)模型.该模型把参数0和b看成是时间t的函 数,先对2个参数进行预测.然后再用灰色预测方 法对原数据进行预测.根本方法如下:对参数a(k) 和6(|l)进行跟踪,建立参数估计值序列a(k),b(k); 通过分析a(k)和b(k)寻找规律,建立相应数学模 型,预测下一步的参数a(k+1)和b(k+1).参数跟踪 公式如下: a(k)=a(k-1)+一.(|l) 一 .一. b(k)=a(k-1)+-1(|l) 一 l嘏一

6、l 式中: (|l)=(|l)一(|l)一(|l一1) 一 _1)一 /k_ l=-e 一 Ll一 +1 另外,6为常数.同时,该模型把新陈代谢技术 应用其中.因为随着系统的开展.老数据的信息价 值将逐步降低,及时去除老数据,将使建模序列更能 反映系统目前的特征.尤其是当系统随着量变的积 累,发生质的飞跃或突变时,去掉已不能反映系统目 前特征的老数据,显然是合理的.随着时间的推移, 也将有新的随机扰动或驱动因素进入系统.使系统 的开展受到影响,需要不断补充新信息.在等维新 息递推模型中,首先利用GM(1,1)模型预测一个 值,而后将这个预测值补充在数据后.同时去除 最老的一个数据,保持数列等维

7、,再建立GM(1,1) 模型,预测下一个数据,周而复始. 参数预测和新陈代谢的双重作用.将使灰色 GM(1,1)模型的预测精度得到很大改善.灰色GM(1,1)的组合预测法 在对一个变量进行预测时,往往可以选择多种 不同的预测模型.而每-一种模型都包含了一定的样 本信息.舍去任何一个模型都可能会丧失某种有价 值的信息.灰色组合预测就是将灰色GM(1,1)预测 模型与其他模型有机结合,充分利用多种有用信息, 更全面地反映系统的变化规律.最常用的与灰色 GM(1,1)预测模型进行组合的模型是回归模型,弹 性分析模型,宏观计量模型等. 组合预测法的原理:用各种不同的预测模型对 研究数据进行预测,然后将

8、明显不合理的预测结果 去除,其他预测数据按一定权数加以合成.得到相对 全面反映各种信息的预测数据. 设,为m个不同模型所得的预测值, .(i=1,2,m)为第个模型的权数,那么组合预测 结果为.户二.在组合预测法中,权数确实定是=l 关键,主要确实定方法有平均值法,标准差法,离异 系数法,二项式系数法等,其中.平均值法对所有参 与组合预测的模型一视同仁.简单且易于实现.因 此,在工程实际中,当难以判断各个模型的优劣时, 该方法最为常用. 3预测结果分析 分别运用普通灰色GM(1,1)模型,等维新息递 推灰色GM(1,1)模型,多项式回归模型和组合模型 对苏州地区19952004年的电力负荷进行

9、预测,各 模型预测结果和相应实际值见表1. 表1各模型预测结果和相应实际值的比拟表 5 .881 灰色GM(1,1)模型的平均预测误差为6.895%, 尤其在后期,当负荷增长率发生变化时误差较大; 等维新息递推灰色GM(1,1)模型的平均预测误 差为4.203%,而后期的误差较小;多项式回归模 型的平均预测误差为1,343%,但由于回归分析本 身的缺点未考虑未来各种不确定因素的影 响.而影响电力负荷变化的不确定因素很多,因 而该方法不适合单独应用于电力负荷预测:组合 预测模型的平均预测误差为1.920%,整体拟合性 较好. (下转第25页) Vo1.8,No.2Mar.,2006POWERDS

10、MI19 方面针对电力市场化改革推进的进程,密切关注新 产品,新效劳的开发,例如目前已在国内试验开展的 电力线:网效劳(PIC)等.引入交叉销售(eloss sel1)和升级销售(upsel1)的思想. 由此看到,以客户为中心,以市场为导向,以效 益为目标作为CRM的经营战略不是空洞的口号, 而是具有丰富的内涵.对指导电力企业推进CRM 具有极其重要的意义. 3如何在电力企业推进CRM 电力企业如果想要利用CRM来打造现代化的 营销体系,一定要有长期打硬仗的准备,自上而下地 来推行,这样才能标本兼治.现代营销体系实施层 次示意图如图2所示. 图2现代营销体系实施层次示意图 首先,也是最关键的是

11、建立起以客户为中心,以 市场为导向,以效益为目标的企业经营战略和营销 理念.可以说没有这一点,任何的CRM系统都只是 一 个增加本钱的摆设.电力企业一旦确了以CRM 为核心的经营方向.就应该通过组织职能和业务流程 的重新定义,以及信息系统的建设来优化企业经营模 式,带动电力企业转变经营观念以及管理模式.让 CRM的信息效劳渗透到电力企业为客户效劳的各个 环节中去.电力企业必须基于以客户为中心的战 略,重新定义其各个职能部门的工作流程,人员配备 和考核模式.例如,现今电力企业的呼叫巾心座席代 表根本上都是没有丰富实践经验的.而这些面埘客户 的一线员工的素质决定了企业以客,-为中心能做到 什么样的

12、程度.同时,流程的重建是一个漫长的过程, 可以首先从直接与客户联系的部门开始,与此同时要 考虑如何逐步贯彻到支持部门,最后才是运用一些先 进技术和系统来支撑的全面集成的CRM系统. 4结论 对软件公司和咨询公司而言,现实中我们看到, 很多电力企业迫切需要的首先是CRM,其次才是 CRM软件.换一句话说,对企业而言,仅仅为他们提 供CRM软件系统是不够的,必须要为他们提供 CRM的思想,而这一思想不是从天上掉下来的,是 从这些企业的实践中总结提炼m来的.此,在国内 电力企业中推进CRM软件系统,必须要有CRM作 为根底.由CRM理念引导,CRM软件系统才会有 路.我们也看到,一些运川了CRM软件

13、的企业现在 还需要补上CRM思想这一课.口 (本栏责任编辑胡红生) (上接第l9页) 4结论 本文对普通灰色GM(1,1)模型及改良模型进 行了深入分析讨论.通过算例比拟,可以得出以下几 点结论: (1)苏州属于经济和用电量快速增长地区,其 负荷增长率呈指数形式.I大l此.各灰色模型得到的预 测结果是令人满意的,平均相对误差均小于10%. (2)普通灰色GM(1,1)模型的跟踪性和反映 性较差.而经过改良后的等维新息递推灰色GM(1, 1)模型具有新陈代谢功能,能及时反映负荷的变化, 将误差大大减小. (3)等维新息递推灰色GM(1,1)模型和多项 式回归组合预测模型,结合了各模型的优势,在减

14、小 预测误差的同时,对负荷变化也具有较强的适应性. 改良的组合灰色模型可以使预测精度得到更大提高. 灰色理论作为电力负荷预测的方法之一,虽然 目前还存在应用局限性,但由于其是建立存严谨的 数学理论根底之上.通过对模型的不断改良,其预测 精度一般较高,适合于各类电力负荷预测,凶而具有 广泛的应用空间.口 参考文献: 1邓聚龙.灰预测与灰决策M.武汉:华【I科技大学版丰十, 2oo3. 2牛东晓,曹树华,赵磊,等.电力负荷预测技术及其应用 M.北京:中国电力出版社,1998. 3杜建军,余岳峰,杨斌.菲线性灰色模型在电力负荷预测 中的应用J.华东电力,2000,10(18):1820. 41正成山,杨军,张崇.灰色系统理论在城市年用电预测 巾的应用不同预测方法的分析比拟j.电网技术, 1999,23(2):15-18 Vo1.8,No.2Mar.,2006POWERDSMI25