組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用（可編輯）

1、組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 蘭州商學(xué)院 碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 姓名：卓東 申請學(xué)位級別：碩士 專業(yè)：統(tǒng)計學(xué) 指導(dǎo)教師：劉曉梅 20070510 蘭州商學(xué)院碩L學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 摘要 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)規(guī)劃與運行的基礎(chǔ)，是電力市場運作中的重要組 成部分。在電力市場化過程中，負(fù)荷預(yù)測的精度直接關(guān)系到各方利益。目前，負(fù)荷 預(yù)測的模型很多，單一的一種模型不能完全反映電力負(fù)荷的變化規(guī)律和信息。負(fù)荷 預(yù)測組合模型成為研究新發(fā)展。 本文首先詳細(xì)介紹關(guān)于組合預(yù)測的一些基本理論，尤其是組合預(yù)測權(quán)重的確定， 在此基礎(chǔ)上

2、，采用了目前較為通用的電力負(fù)荷預(yù)測的兩種單一預(yù)測模型，運用時間 序列分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、組合預(yù)測理論等對我國電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測和分析比較， 在多種組合預(yù)測模型中找出一個最適合電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的模型，通過該組合模型來對 未來幾年我國用電量進(jìn)行預(yù)測，以期為電力戰(zhàn)略與政策的制定提供科學(xué)決策的依據(jù)。 關(guān)鍵詞：組合預(yù)測時間序列人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力負(fù)荷預(yù)測 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 Abstract load isthebasisof and ofelectric Powerforecasting operation planning an ofelectric mar

3、ket isalso powersystemIt importantpart power courseofelectric of the accuracy performingIn powermarketing，the power relatedtothe ofan load is interests forecastingdirectly partiesCurrently a of for onemodelcannot therearelot models load powerforecastingOnly reflectthe rulesandinformationof load tota

4、lly changing power load beena new of Combinationmodelof has forecasting directing research developing thefundamentalofCombined This introduces paper theory forecasting the ofCombined the first，especiallyascertainingweight forecastingOn forecasttwokinds basisof the load unitary this，adoptuniversallyp

5、ower forecastsmodelat timeseries neural analyze、BP presentApplying networksforecast、combined outaforecast011our forecastingtheorycarry and outamodelofthemost load countrypower analyzecomparison，finding suitable datain combined load forecastingmodelsThrough power many thiscombined canforecastour elec

6、tric forecastingmodel，we country power forthe future thescientificbasis electric generation power years，providing andthe formulation strategy policy neural series；Artificialnetwork； Keywords：Combinedforecasting；Time Powerload forecasting 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 獨創(chuàng)性聲明 本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)F進(jìn)行

7、的研究工作及取得的研究成 果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng) 發(fā)表或撰寫過的研究成果。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論 文中作了明確的說明并表示了謝意。 學(xué)位論文作者簽名： 生丞 簽字日期： 監(jiān)!：! 導(dǎo)師簽名： 型l l已盛 簽字日期： !丕!：12 關(guān)于論文使用授權(quán)的說明 本人完全了解學(xué)校關(guān)于保留、使用學(xué)位論文的各項規(guī)定，(選擇“同 意”“不同意”)以下事項： 1學(xué)校有權(quán)保留本論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱，可以采用影 印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文； 2學(xué)校有權(quán)將本人的學(xué)位論文提交至清華大學(xué)“中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版

8、)電子 雜志社”用于出版和編入cNl(I中國知識資源總庫或其他同類數(shù)據(jù)庫，傳播本 學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。 學(xué)位論文作者簽名： 篁叁 簽字日期： 1211：! 導(dǎo)師簽名：導(dǎo)師躲 型l!k整鯉到盤毖 簽字日期： 哆、占f 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合頂測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測巾的應(yīng)用 1緒論 11國內(nèi)外研究狀況 1f1對組合預(yù)測理論的研究狀況 在預(yù)測實踐中，對同一問題常采用不同的預(yù)測方法。不同的預(yù)測方法提供不同的 有用信息，其預(yù)測精度往往也不同。如果簡單地將預(yù)測誤差較大的一些方法舍棄掉， 將會丟失一些有用的信息，這種做法對信息是一種浪費，應(yīng)予以避免。一種更為科 學(xué)的做法是將不同的預(yù)測方法進(jìn)

9、行適當(dāng)?shù)慕M合，從而形成所謂的組合預(yù)測方法。組合 的主要目的是綜合利用各種方法所提供的信息，盡可能地提高預(yù)測精度。只要組合 適當(dāng)，這一目的是完全可以實現(xiàn)的。 從歷史文獻(xiàn)上看，組合預(yù)測模型是美國人Schmitt，用1940年數(shù)據(jù)預(yù)測1950年美 國37個大城市的人口數(shù)，用外推法和計量經(jīng)濟(jì)法兩種結(jié)果進(jìn)行組合，預(yù)測準(zhǔn)確度確 有提高。在組合方法上，最早進(jìn)行比較系統(tǒng)研究的是JBates和CwJGranger (1969)。的論文預(yù)測值的組合，但它只限于兩個預(yù)測值的組合。進(jìn)入70年代以 來，組合預(yù)測的研究更為人們所重視，組合預(yù)測的方法也日趨完善。1989年，國際 of 預(yù)測領(lǐng)域的權(quán)威性學(xué)術(shù)刊物(Journa

10、lForecasting還出版了組合預(yù)鍘專輯， 充分說明了組合預(yù)測在預(yù)測研究中的重要地位。進(jìn)入90年代，組合預(yù)測的研究更處 于一個熱潮之中。 近年來，我國在組合預(yù)測方法研究方面也取得一系列的研究成果。電子科技大 學(xué)唐小我教授(現(xiàn)四川省教育廳副廳長)及重慶大學(xué)曹長修教授等人的研究成果尤 為突出，相繼在我國預(yù)測領(lǐng)域中的權(quán)威性學(xué)術(shù)刊物預(yù)測、管理工程學(xué)報、 財經(jīng)科學(xué)， 投資理論與實踐、電子科技大學(xué)學(xué)報等刊物上發(fā)表了一系 and ofForecastsJournalof 。JMBatesC-JGrangerCombination Forecasting1969(6) 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合頂測模型

11、研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測f|的應(yīng)用 列關(guān)于組合預(yù)測的學(xué)術(shù)論文，為促進(jìn)我國組合預(yù)測的理論研究與應(yīng)用做出了重要貢 獻(xiàn)。 目前，國內(nèi)外學(xué)者在組合預(yù)測方面主要提出以下一些方法，即最小方差、卡爾 曼濾波法、無約束最小二乘法、貝葉斯法，變權(quán)組合預(yù)測法、遞歸等權(quán)組合預(yù)測法、 性能優(yōu)勢矩陣法等。上述各種組合預(yù)測方法中，理論研究和實際應(yīng)用較多的是最小 方差法及其擴(kuò)展。目前關(guān)于最小方差法的性質(zhì)、組合結(jié)構(gòu)特征以及預(yù)測誤差平方和 的取值范圍等還研究得較少，這些問題的解決對于促進(jìn)組合預(yù)測方法的研究具有重 要的意義。 使用最優(yōu)組合預(yù)測方法，最優(yōu)加權(quán)系數(shù)向量可能有負(fù)分量，即某一個或某些加 權(quán)系數(shù)為負(fù)。在這種情況下，最優(yōu)組合預(yù)

12、測方法歸于失效。為了避免出現(xiàn)負(fù)加權(quán)系 數(shù)，人們開始尋找一些滿足非負(fù)約束的非最優(yōu)組合預(yù)測方法。 and Robert(1983)。對簡單平均法，即Ew法的有效性進(jìn)行了大量的實證 Spyros 礎(chǔ)上提出了遞歸等權(quán)組合預(yù)測法即REW法，并通過一個實例證明REW法的有效性。 EW法和R聃法的有效性尚需進(jìn)一步從理論上加以證明。REW法的基本思路還可用于 改進(jìn)其它非最優(yōu)組合預(yù)測方法，這是一個值得探討的問題。 除了以上對組合預(yù)測權(quán)重的確定方法研究外，還有學(xué)者利用其他的方法來確定 權(quán)重數(shù)。 周宗放，楊春德(1994)提出了確定組合預(yù)測權(quán)重數(shù)的一種新方法，即利用目 標(biāo)規(guī)劃法來確定組合預(yù)測權(quán)重數(shù)。他們認(rèn)為由于環(huán)境

13、復(fù)雜度的日益增長和決策能力 的不斷提高，大量事實表明事物的實際發(fā)展結(jié)果總是或多或少地受到社會環(huán)境因素 以及決策者個人認(rèn)識，甚至一些突發(fā)事件的影響，并不存在絕對精確、可靠的預(yù)測 方法，因此現(xiàn)代預(yù)測技術(shù)并不能完全取代決策者的經(jīng)驗，而只是使決策者的經(jīng)驗更 加豐富和深刻而已。該文提出的方法，強(qiáng)調(diào)了決策者的參與意識，利用目標(biāo)規(guī)劃法 MarkridarkisandRobert ofForecasts：S0me 。Spyros LWinklerverages EmpiricalResuItsManagement Sciences，V0129No9，1983 。孔慶凱平均預(yù)測法的應(yīng)用條件J預(yù)測，1985年第5

14、期 4千郁，劉豹遞歸等權(quán)組合預(yù)測J預(yù)測，1988(5) 9周宗放，楊春德應(yīng)用目標(biāo)規(guī)劃法確定組合預(yù)測權(quán)重數(shù)初探J重慶郵電學(xué)院學(xué)報，1994，(2)：5964 2 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 所具有的靈活性，擴(kuò)大了組合預(yù)測權(quán)重的適應(yīng)范圍。 鐘波等(2002)。將權(quán)系數(shù)確定問題轉(zhuǎn)化為粗糙集中屬性重要性評價問題，建立 了關(guān)于組合預(yù)測方法的關(guān)系數(shù)據(jù)模型，通過屬性值的特征化建立了知識系統(tǒng)，在數(shù) 據(jù)驅(qū)動下應(yīng)用分析預(yù)測方法對預(yù)測對象的依賴性和重要性，計算出組合預(yù)測模型的 權(quán)系數(shù)。該方法克服了傳統(tǒng)權(quán)系數(shù)確定方法的主觀性，避免了線性或非線性極值問 題的數(shù)值計算，使得組合預(yù)測

15、方法更具客觀性。 陳華友(2003)。從對策論的觀點出發(fā)，把組合預(yù)測中各單項預(yù)測模型視為合作 對策的局中人，把組合預(yù)測的誤差平方和視為合作的結(jié)果，再按Shapley值法在各 單項預(yù)測模型中進(jìn)行分配，從而獲得組合預(yù)測權(quán)系數(shù)確定的一種方法。 目前，在組合預(yù)測方法的部分研究成果中，存在著一些問題，主要表現(xiàn)在：預(yù) 測、估計及平滑概念之間的區(qū)別、交權(quán)重的方法、權(quán)重的范圍、權(quán)重的最優(yōu)問題、 預(yù)測精度的求取等。 (1)預(yù)測，估計及平滑問題 在部分組合預(yù)測方法的研究成果中，一個常見的問題是將預(yù)測、估計及平滑這 三個概念相混淆。依俞濟(jì)祥(1994)，我們給出三個概念的定義。設(shè)z(f)為被估計 的隨機(jī)矢量(即矢量

16、形式的多維隨機(jī)變量)，z(o為量測隨機(jī)矢量，量測方程為： 量函數(shù)。最優(yōu)濾波就是利用氣到t過程中的量測值z(fxf。tf王f)，通過一個濾波器 去估計t時刻的x值，使之在一定統(tǒng)計意義下估計的X(tk)為最優(yōu)。如果t一t，則 這種濾波稱為最優(yōu)濾波或最優(yōu)估計，X(tk)稱為x(t)的最優(yōu)濾波值或最優(yōu)估計；如 果t7，t，則這種濾波稱為最優(yōu)預(yù)測；如果ttt。則這種濾波稱為最優(yōu)平滑。 (2)變權(quán)重方法 顯然，變權(quán)重的方法比不變權(quán)重的方法更為科學(xué)。因為對每一種單項預(yù)測方法 而言，它總是表現(xiàn)出“時好時壞”性，而不會是“一直好”或“一直壞”。如果我們 。鐘波，肖智，周家啟組合預(yù)測中基于粗糙集理論的權(quán)值確定方法

17、J重慶大學(xué)學(xué)報，2002，(7)：127130 。陳華友組臺預(yù)測權(quán)系數(shù)確定的一-種合作對策方法J】預(yù)測，2003年第1期 俞濟(jì)佯卡爾曼濾波及其在慣性導(dǎo)航中的應(yīng)用【J航空專業(yè)教材編審室，1994 3 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模璋!研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 知道某種預(yù)測方法“一直好”或“一直壞”，那么一種簡單的做法是“完全采用”或 “完全舍棄”，那么組合預(yù)測也就失去意義。組合的目的就是要綜合利用各種方法所 提供的信息，根據(jù)每一單項預(yù)測方法的“時好時壞”性，反映在權(quán)重上的“時大時 小”，也即變權(quán)重的組合預(yù)測方法。 但是，由于變權(quán)重的組合預(yù)測方法比較復(fù)雜，所以耳前關(guān)于變權(quán)重的組合預(yù)測 方

18、法并不多見。曹長修等人(1996)。和唐小我等人(1997)。提出了兩種模糊變權(quán) 重組合預(yù)測方法，但曹長修等人(1996)所提出的變權(quán)重方法，其當(dāng)前時刻的權(quán)重 僅取決于上一時刻的誤差及誤差的變化率，所以這種方法有一定的局限性。唐小我 等人(1997)對此做了改進(jìn)，其當(dāng)前時刻的權(quán)重是根據(jù)最近一段時間內(nèi)預(yù)測誤差絕 對平均值的相對指標(biāo)和滾動的有限時域長度內(nèi)預(yù)測誤差絕對累計值的相對指標(biāo)來決 定，所以這種方法比曹長修等人(1996)提出的方法更為科學(xué)，其仿真結(jié)果也說明 了這一點。變權(quán)重的組合預(yù)測方法有待做迸一步的研究。要提高組合預(yù)測精度，必 須研究變權(quán)重的組合預(yù)測方法。 (3)權(quán)重的范圍 對于權(quán)重向量x

19、(f)，需滿足的條件應(yīng)為： K(f)一【kl(f)，k：(O,k。(r)】 羅t(f)一1,0cc。(f)1 衙 方法而完全舍棄掉其它方法，七。(f)一0表示完全舍棄第i種方法。 但部分文獻(xiàn)提出的組合預(yù)測方法，所得出的權(quán)重有可能為負(fù)。目前預(yù)測學(xué)界對 于負(fù)權(quán)重是否可以接受尚有一定的爭議，作者對負(fù)權(quán)重持否定態(tài)度。理由很簡單， 因為權(quán)重表示對某種方法的偏重程度或可信程度，所以負(fù)權(quán)重沒有實際的物理意義。 如何避免出現(xiàn)負(fù)權(quán)重，唐小我，曹長修，金德運(1994)。、曾勇，唐小我(1994) 曹長修，王景，唐小我一種模糊變權(quán)重組合預(yù)測方法F”法的研究J】預(yù)測，1996，(5)；49-50 。唐小我，乇景，曹

20、長修一種新的模糊自適應(yīng)變權(quán)重組合預(yù)測方法J電子科技大學(xué)學(xué)報，1997。26(3) 289-292 唐小我，曹長修，金德運組合預(yù)測最優(yōu)向量的進(jìn)一步研究J預(yù)測，1994，(2)：4849 4 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測|fI的應(yīng)用 。對此做了研究。但唐小我，曹長修，金德運(1994)、曾勇，唐小我(1994)的方 法僅針對不變權(quán)重的組合預(yù)測方法，對于變權(quán)重方法，如何避免出現(xiàn)負(fù)權(quán)重需作進(jìn) 一步的研究。所以在給出新的預(yù)測方法時，應(yīng)考慮權(quán)重的范圍。 (4)權(quán)重的最優(yōu)問題 最優(yōu)組合預(yù)測方法的定義如下：如果某一加權(quán)系數(shù)向量蠔使組合預(yù)測方法的預(yù) 測誤差平方和，達(dá)到極小值J。，即

21、I，。min0，則稱K為最優(yōu)加權(quán)系數(shù)向量，其 所對應(yīng)的組合預(yù)測方法稱為最優(yōu)組合預(yù)測方法。 唐小我(1992)。提出了最優(yōu)組合預(yù)測方法，其思想是根據(jù)“過去一段時間內(nèi)組 合預(yù)測誤差最小”這一原則求出各個單項方法的權(quán)系數(shù)。具體做法是：假定“過去 一段時間內(nèi)”權(quán)重向量為K，從而可得出“過去一段時間內(nèi)”的組合預(yù)測誤差，再 利用拉格朗日求導(dǎo)法得出權(quán)重向量。 這種方法不失為一種經(jīng)典的組合預(yù)測方法，但不能稱其為最優(yōu)組合預(yù)測方法。 因為得出的權(quán)重向量要用于預(yù)測以后時刻的真值，而不能將其反代入“過去這段時 間內(nèi)”的值來求組合預(yù)測誤差，也即混淆了預(yù)測、濾波估計及平滑概念之間的區(qū)別。 另外，其前提是假定了“過去這段時

22、間內(nèi)”的權(quán)重向量為一常數(shù)值，從而不是一種 變權(quán)重的組合預(yù)測方法，所得出的組合預(yù)測誤差平方和也就不一定為最小值。因此 這種方法就不能稱為最優(yōu)組合預(yù)測方法。 如果考慮權(quán)重的變化問題，最優(yōu)的權(quán)重理論上存在，但在實際中卻很難求出。 根據(jù)最優(yōu)組合預(yù)測方法的定義，最優(yōu)權(quán)重向量表現(xiàn)為一個”維列向量，其中只有一 個元素為1，其余全為0，且為1的元素的位置變化不定。這在實際中基本上是求不 出來的，因為沒有哪一個指標(biāo)能全面衡量各個單項方法的優(yōu)劣。 所以不能輕易地稱哪種方法為最優(yōu)組合預(yù)測方法，而應(yīng)針對不同預(yù)測對象在組 合預(yù)測精度上多花功夫。 (5)預(yù)測精度的求取問題 目前，在己經(jīng)發(fā)表的論文當(dāng)中，大部分論文在求取預(yù)測

23、精度時，存在這樣個 國曾勇，唐小我線性規(guī)劃在非負(fù)權(quán)葦最優(yōu)組合預(yù)測計算中的應(yīng)用J預(yù)測1994(3)；5556 鍤小我預(yù)測理論及其應(yīng)用H】成都：電子科技大學(xué)出版社，1992年 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測q，的應(yīng)用 錯誤的做法：已知On時刻的真實值y(f)和單項預(yù)測值，f(f)，可求出權(quán)重t：但是 卻又將七，反代入。一n時刻的工(f)得出組合預(yù)測值七；fat)，再計算出預(yù)測精度? 以上做法是錯誤的，利用o，一時刻的數(shù)據(jù)求出的權(quán)代入H+1時刻的單項預(yù)測值，才 能得到真正意義上的組合預(yù)測值，再進(jìn)一步求出預(yù)測精度。應(yīng)該認(rèn)識到，這是一個 預(yù)測問題，而不是個濾波或平滑問題。 1

24、12對電力負(fù)荷預(yù)測的研究狀況 傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測，主要是靠預(yù)測人員的干預(yù)完成的，對預(yù)測人員的素質(zhì)、分析 能力和運行經(jīng)驗都有很高的要求。其發(fā)展可分為兩個階段：第一階段：預(yù)測人員完 全依靠自己的經(jīng)驗獨立完成預(yù)測；第二階段：引進(jìn)具有一定分析能力的負(fù)荷預(yù)測軟 件，參考軟件分析結(jié)果，以人工干預(yù)和修正完成預(yù)測。 隨著我國市場經(jīng)濟(jì)及電力工業(yè)的快速發(fā)展，電力負(fù)荷所受的影響因素大大增加， 并日趨呈現(xiàn)社會化、復(fù)雜化。面對更趨混沌的電力負(fù)荷變化規(guī)律，傳統(tǒng)的以人為主 的負(fù)荷預(yù)測方式難以適應(yīng)需求。同時，隨著電力市場的進(jìn)一步開放，各調(diào)度中心對 負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性、實時性、可靠性及智能性都提出了更高的要求。 目前實際運用中使用的

25、負(fù)荷預(yù)測方法主要有回歸分析法、時間序列法、指數(shù)平 滑法、灰色模型法、專家系統(tǒng)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、小波分析預(yù)測技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘 理論等。 (1)回歸分析法 回歸分析法是研究變量與變量之間的一種數(shù)學(xué)方法。在回歸分析中，自變量是 隨機(jī)變量，因變量是非隨機(jī)變量，由給定的多組自變量和因變量資料，研究各自變 量和因變量之間的關(guān)系，形成回歸方程，求解回歸方程后，給定各自變量數(shù)值，即 可求出因變量值?；貧w分析法根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和一些影響負(fù)荷變化的因素變量來推斷 將來時刻的負(fù)荷值。 回歸分析法的特點是：原理、結(jié)構(gòu)簡單，預(yù)測速度快，外推特性好，對于歷史 上未出現(xiàn)過的情況有較好的預(yù)測值。 存在的不足：歷史數(shù)據(jù)要求高，采用

26、線性方法描述比較復(fù)雜的情況過于簡單， 6 蘭州商學(xué)院碩一t學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測巾的應(yīng)用 無法詳細(xì)地考慮各種影響負(fù)荷的因素，模型初始化難度較大，需要豐富的經(jīng)驗和較 高的技巧。 (2)灰色模型法 灰色系統(tǒng)理論將一切隨機(jī)變化量看作是在一定范圍內(nèi)變化的灰色量，常用累加 生成(AGO)和累減生成(1AGO)的方法將雜亂無章的原始數(shù)據(jù)整理成規(guī)律性較強(qiáng)的 生成數(shù)據(jù)列。用灰色模型(GM)的微分方程作為電力系統(tǒng)單一指標(biāo)(如負(fù)荷)的預(yù)測時， 求解微分方程的時間響應(yīng)函數(shù)表達(dá)式即為所求的灰色預(yù)測模型，對模型的精度和可 信度進(jìn)行校驗并修正后即可據(jù)此模型預(yù)測未來的負(fù)荷。此法適用于短、中、長三個 時

27、期的負(fù)荷預(yù)測。 (3)專家系統(tǒng)法 專家系統(tǒng)是依據(jù)專門從事短期負(fù)荷預(yù)測的技術(shù)人員提供的經(jīng)驗，總結(jié)出一系列 的規(guī)則，并建立相應(yīng)的歷史負(fù)荷和天氣的數(shù)據(jù)庫，利用if-then規(guī)則對待預(yù)測日的負(fù) 荷進(jìn)行估計由于專家系統(tǒng)將天氣條件作為一個重要因素引入預(yù)測模型，因而預(yù)測 的結(jié)果更為令人滿意。 專家系統(tǒng)預(yù)測的優(yōu)點在于較好的解決了天氣等因素對負(fù)荷的影響，有力的克服 了時間序列法不能處理數(shù)據(jù)序列中出現(xiàn)大擾動的情況。但是這種方法過分依賴規(guī)則， 如果沒有一系列成熟的規(guī)則負(fù)荷預(yù)測就無法進(jìn)行，而規(guī)則本身不具有普遍適應(yīng)性， 預(yù)測模型不能推廣到所有的系統(tǒng)，這正是專家系統(tǒng)存在的弱點。 (41人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是九

28、十年代以來發(fā)展起來的新方法，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù) 荷預(yù)測是電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的一個新發(fā)展方向。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANNl，選取過去一段時間的負(fù)荷作為訓(xùn)練樣本，然后構(gòu)造適宜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用某 種訓(xùn)練算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其滿足精度要求之后，用ANN作負(fù)荷預(yù)測。一般 而言，ANN應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測要比應(yīng)用于中長期負(fù)荷預(yù)測更為適宜，因為短期負(fù) 荷變化可以認(rèn)為是一個平穩(wěn)隨機(jī)過程，而長期負(fù)荷預(yù)測與國家或地區(qū)的政治、經(jīng)濟(jì) 政策等因素密切相關(guān)，通常會有些大的波動，而并非是一個平穩(wěn)隨機(jī)過程。 目前用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測還存在些問題，比如，模型結(jié)構(gòu)的確定， 輸入變量的選取，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時間

29、較長等問題。但它仍具有許多其他方法 蘭州商學(xué)院碩，I：學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測巾的廊用 所不能比擬的優(yōu)點，例如：良好的函數(shù)逼近能力，通過對樣本的學(xué)習(xí)，能夠很好的 反映對象的輸入輸出之間復(fù)雜的非線性關(guān)系。因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到許多學(xué)者的高 度評價。 (5)小波分析預(yù)測技術(shù) 小波分析是Fourie分析深入發(fā)展過程中的一個新的里程碑，是本世紀(jì)數(shù)學(xué)研究 成果中最杰出的代表，己成為眾多學(xué)科共同關(guān)注的熱點。一方面，小波分析發(fā)揚了 Foufie分析的優(yōu)點，克服了Fourie分析的某些缺點。另一方面，小波分析現(xiàn)在己經(jīng) 被廣泛應(yīng)用于信號處理、圖像處理、量子場論、語言識別與合成、地震預(yù)報、機(jī)器

30、視覺、機(jī)械故障診斷與監(jiān)控、數(shù)字通信與傳輸?shù)缺姸囝I(lǐng)域。原則上講，凡是傳統(tǒng)方 法中采用Fourier分析的地方，基本上都可以用小波分析來取代，而且其應(yīng)用結(jié)果會 得到深化和發(fā)展，因此小波分析作為一種多方面運用的數(shù)學(xué)工具，具有巨大的潛力 和廣泛的應(yīng)用前景。 電力系統(tǒng)中曰負(fù)荷曲線具有特殊的周期性，負(fù)荷以天、周、年為周期發(fā)生波動， 大周期中嵌套小周期。而小波分析是一種時域或頻域分析方法，它在時域和頻域上 同時具有良好的局部化性質(zhì)，并且能根據(jù)信號頻率高低自動調(diào)節(jié)采樣的疏密，容易 捕捉和分析微弱信號以及信號、圖像精細(xì)的采樣步長，從而可以聚焦到信號的任意 細(xì)節(jié)，尤其是對奇異信號很敏感，能很好的處理微弱或突變的信

31、號，其目標(biāo)是將一 個信號的信息轉(zhuǎn)化成小波系數(shù)，可以方便的處理、存儲、傳遞、分析或被用于重建 原始信號，這些優(yōu)點決定了小波分析可以有效地應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)鋇0問題的研究。 (六)模糊預(yù)測法(FUZZY) FUZZY預(yù)測，是近幾年來在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測中不斷出現(xiàn)的一種預(yù)測方法。將 FUZZY方法引入的原因是，電力系統(tǒng)中存在著大量的模糊信息，如負(fù)荷預(yù)測中的關(guān) 鍵因素氣象狀況的評判、負(fù)荷的日期類型的劃分等信息，都是模糊的。常規(guī)方法就 是采用統(tǒng)計和經(jīng)驗相結(jié)合的方法，予以處理，這給負(fù)荷預(yù)測引入了不科學(xué)因素，并 且與自動化要求相矛盾，而FUZZY方法正是破解這些模糊信息的鑰匙。從實際應(yīng) 用來看，單純的FUZZY方法

32、對于負(fù)荷預(yù)測的精度往往是不盡人意的，主要因為 FUZZY預(yù)測沒有學(xué)習(xí)能力，這一點對于不斷變化的電力系統(tǒng)而言，是極為不利的。 8 蘭州商學(xué)院碩：學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測|1的應(yīng)用 12本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 本文將采用定性和定量、理論與實際相結(jié)合的方法，運用時間序列分析、BP神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、組合預(yù)測理論對我國電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測和分析比較，在多種組合預(yù)測 模型中找出一個最適合電力負(fù)荷數(shù)據(jù)的模型，通過該組合模型來對未來幾年全社會 用電量進(jìn)行預(yù)測，以期為電力戰(zhàn)略與政策的制定提供科學(xué)決策的依據(jù)。 本文將分為五章來對組合預(yù)測理論及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)的研 究。第一章是緒論，

33、主要通過國內(nèi)外對組合預(yù)測研究狀況以及對電力負(fù)荷預(yù)測的研 究狀況進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述。第二章對組合預(yù)測理論進(jìn)行了較為詳細(xì)的敘述，采用了五 種不同確定權(quán)數(shù)的方法來建立組合預(yù)測模型，另外提出了建立組合預(yù)測模型條件。 第三章是對電力負(fù)荷建立單項預(yù)測模型。采用了時間序列分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對我國 用電量數(shù)據(jù)分別建立模型。第四章是在第三章內(nèi)容的基礎(chǔ)上，就單項預(yù)測模型建立 各種組合預(yù)測模型，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了分析與對比。第五章即最后一部分，為全 文概括總結(jié)。 9 蘭州商學(xué)院碩上學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 2組合預(yù)測理論 21組合預(yù)測的基本原理 組合預(yù)測是將幾種預(yù)測方法所得的預(yù)測結(jié)果，選取適

34、當(dāng)?shù)臋?quán)重進(jìn)行加權(quán)平均的 一種預(yù)測方法。組合預(yù)測方法原理：假設(shè)在某一預(yù)測問題中，對該預(yù)測對象，有k種 預(yù)測方法，其中利用第f種方法對t時段的預(yù)測值為凡(f-1，2，七)，利用這k個預(yù) 測值構(gòu)成個對，的最終預(yù)測結(jié)果，即，一y(，2，厶，)，如果各種方法的 k 權(quán)重=【H，r，滿足M-1，則組合預(yù)測模型可表示為： 口 I (f=1，2，H) y(A，2，)一M厶 面 這就是組合預(yù)測的基本思想。 組合預(yù)測方法是建立在最大信息利用基礎(chǔ)上，它集結(jié)了多種單一模型所包含的 信息，進(jìn)行最優(yōu)組合。因此，在大多數(shù)情況下，通過組合預(yù)測可以達(dá)到改善預(yù)測結(jié) 果的目的。 組合思想移植、應(yīng)用到統(tǒng)計、預(yù)測及其它一些領(lǐng)域，發(fā)揮出

35、了巨大的威力，可 以說，組合思想的啟示帶來了方法論上的一大進(jìn)步，而方法論又是通用的，因而組 合思想及其方法就會向其它學(xué)科滲透，并能起到其獨有的作用：(1)通過各種方法的 組合，可以達(dá)到取長補(bǔ)短的效果。每種方法都有其自身的優(yōu)點和缺點，它們的適用 場合也不完全相同，通過將具有互補(bǔ)性的方法組合在起，就能夠使各種方法的缺 點得到彌補(bǔ)，而同時兼具各方法的優(yōu)點：(2)通過各種方法的組合，可以利用更多的 信息。不同的方法從不同的角度對我們所研究現(xiàn)象進(jìn)行描述，一種方法只是反映事 物的一個側(cè)面，提供有關(guān)事物的一部分信息，要反映事物的全貌必須從多角度、全 方位進(jìn)行考察，這樣得到的信息就更能體現(xiàn)事物的本質(zhì)和原貌；(

36、3)組合不是簡單地 進(jìn)行堆砌，而是將具有內(nèi)在聯(lián)系的一些方法、事物通過一定的方法和步驟挑選出來， 并利用各種方法將它們加以組合，這種組合所起到的效果并不等于而是大于組合中 蘭州商學(xué)院碩j：學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 各元素的效果之和：(4)通過組合可以得到一些良好的性質(zhì)。組合中各元素本不具有 某些性質(zhì)，但通過組合，卻能得到一些良好的性質(zhì)。 組合預(yù)測方法提倡對于同一個預(yù)測目標(biāo)盡可能不要只從單一角度著眼進(jìn)行預(yù) 測，而是從多個不同的方面系統(tǒng)地進(jìn)行，這樣就可以得到同一個預(yù)測目標(biāo)的多個有 定差異的預(yù)測結(jié)果。組合預(yù)測理論認(rèn)為這些結(jié)果各自所載有信息的價值是不同的， 所以應(yīng)該盡力使它們

37、各自所載有的有價值的信息提取出來，用加權(quán)的方式把它們組 合成一個綜合的預(yù)測結(jié)果。 組合預(yù)測的方法關(guān)鍵在于怎樣確定組合預(yù)測中各個預(yù)測方法的權(quán)重系數(shù)。不同 的組合預(yù)測權(quán)重系數(shù)的優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)決定了不同的組合預(yù)測模型方法。下面主要介紹幾 種確定權(quán)數(shù)的方法。 22組合預(yù)測系數(shù)的確定 221等權(quán)平均法(占) 等權(quán)平均組合預(yù)測方法(也稱EW方法)是一類經(jīng)常使用的組合預(yù)測方法。 設(shè)五(f一12，t)為第f個模型的預(yù)測值，如果用正代表組合預(yù)測值，則礦方 法得到的組合預(yù)測值為： ，c。去善 EW方法不需要去了解單一預(yù)測值正的預(yù)測精度，也不需要知道單一預(yù)測的誤 差之間的相互關(guān)系。因此，只有事先了解到這些預(yù)測值有相接近的

38、誤差方差，EW方 法才是合理的。 EW組合預(yù)測方法是組合預(yù)測方法中最簡單的一種，雖然方法簡單，但也是對 各種預(yù)測方法的預(yù)測精度完全未知的情況下所采用的一種較為穩(wěn)妥的方法。對于這 種簡單平均組合預(yù)測方法的性質(zhì)，可以通過下面的一項研究加以說明，此項研究取 and 自SpyrosRobert(1983)。 對1001個時間序列，分別考慮了簡單移動平均、一次指數(shù)平滑、自適應(yīng)指數(shù)平 蘭州商學(xué)院碩學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 滑、線性時間回歸等10種預(yù)測方法，研究不同數(shù)目預(yù)測方法對簡單平均組合預(yù)測誤 差的影響，評價預(yù)測誤差的評定標(biāo)準(zhǔn)為平均絕對百分誤差(MAPE)，結(jié)果如圖21。 這

39、里Pt1相當(dāng)于使用種方法，P一10相當(dāng)于使用了所有10種方法進(jìn)行組合， 一般情況下，P一1,2，10，可取c二所有可能的預(yù)測方法的組合。圖21中的三條 曲線分別表示，對于每一個P所有這些組合中最大的誤差(MAPE(H)，最小的 誤差(MAPE(L)和所有組合的平均誤差(MAPE)。 從圖21中可以看出，隨著方法數(shù)目p的增加，MAPE似)單調(diào)減少，從P一1時 有下降，表面上看，通過組合的預(yù)測方式能使預(yù)測精度在“單一的最好方法”的基 礎(chǔ)上進(jìn)一步提高，MAPe(#)曲線隨著P的增加下降得最快，P一】時的MAPE為 從這項研究可以看出，如果僅使用一種方法進(jìn)行預(yù)測時，那么這個方法選擇的 合適與否就很重要

40、，存在一定的風(fēng)險。當(dāng)所使用的一些方法進(jìn)行簡單平均組合預(yù)測 時，這種風(fēng)險就大大降低了。簡單平均組合預(yù)測方法的結(jié)果對于特定的某個預(yù)測方 法的選擇并不敏感，它比僅僅依賴于某一種預(yù)測方法更可靠，風(fēng)險更小。 MAPE 28 26 24 22 20 13 16 P 1 2 3 4 j 6 1 8 9 10 圖21平均絕對百分誤差圖 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 222方差協(xié)方差法(MV) 設(shè)，l，2是關(guān)于，的無偏預(yù)測值，。是加權(quán)平均的組合預(yù)測值。預(yù)測誤差分別 為el,e2和e。，取H和W2為相應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且M+_1，21，有： f。一w+W2fl 要求正也是無偏的，且

41、誤差及其方差分別為： ef。wlet+w202 Var(e。)。E(e2)一【E(P。)】2-瓴2)一艇 為此，要使MSE達(dá)到最小就等價：T-Var(e。)最小，而 式中Cov(e，島)為el，e2協(xié)方差， 關(guān)于M對砌，(e。)求極小值，可得： 嵋*丙麗V河ar(面e2)函-Co鬲v(e瓦l,e：i)麗 且w2=l-wl 記砌r(e1)一吼l，Var(e2)-口，Cov(el，e2)。吼2 兩個預(yù)測方法的組合預(yù)測權(quán)系數(shù)分別為： 盯22012 M。i焉忑仃11+盯笠一zo2 曼紅 w。 。盯114-on一2盯12 特別當(dāng)盯120，有： 砒。壘 1 ql+022 帆， !l! + 盯1l+022

42、從上式不難看出： 蘭州商學(xué)院碩士學(xué)位論文 組合預(yù)測模型研究及其在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用 21 lira H，2=1 liraw2 liraM一1lirawl1 1I。 ， 一， 1IO， 暢0 因此，預(yù)測值，1越可靠，1的權(quán)數(shù)值越大；反之亦然。 可以證明： 腸，以)自墨吼l及p缸純)旆22 min(orll，a口) 且腸，他)幽s 這表明，MV方法優(yōu)于各單一的方法，也優(yōu)于EW方法。 下面把兩種預(yù)測方法的組合結(jié)果一般化。設(shè)七個無偏預(yù)測值分別為，I，2， 各自預(yù)測誤差的方差為q，仃：，D。在許多實際情況中，不同預(yù)測方差之間是不 相關(guān)的，則k個預(yù)測值的組合預(yù)測結(jié)果為： ，c善M善M。1 組合預(yù)測誤差的方差為： V