基于灰色理论的农网负荷预测 - 图文

基于灰色预测法的农网负荷预测

(2)了解乡镇近期、远期经济发展规划：

对有些有特色资源、特色产业的乡镇，应多考虑用电对山区开发所造成的瓶颈，应考虑潜在的用电负荷的增长。了解乡镇近期、远期经济发展规划，满足负荷正常发展的要求，是考虑变压器容量的重要依据。

(3)考虑同网同价后农村用电正常负荷的需求：

由于众所周知的原因，农民用电难，严重制约了农民用电的积极性，因此同网同价后，农民对用电的需求将会有较大的增长：一是家电普及；二是农村加工用电。

2 负荷预测的一般方法

2.1 负荷预测的一般过程

负荷预测就是根据过去电网的发展状况，以及气候和国家政策等因素来对未来的负荷情况做出判断，因此负荷预测关键就在于在于收集大量的历史数据，了解现阶段社会的发展状况以及国家政策，建立科学有效的预测模型，采用可行实用的算法，以历史数据为基础，进行大量试验性研究，总结经验，不断修正模型和算法，以真正反映负荷变化规律。其基本过程如下。

(1) 收集资料

调查收集电力企业的资料，例如发展规划、年用电量、年负荷波动情况等。收集的资料要尽可能直接（从电力部门直接获得）和保持时新。这步工作的成果，会直接影响负荷预测的质量。

(2) 整理资料

一般来说，收集来的资料比较多而且乱，不便于使用，因此要对资料进行整理，包括审核资料的完整性和准确性，删掉对工作无用的资料，补充缺失数据，对不可靠的资料加以核实调整。这样既可以保证预测质量准确，又可以减少预测阻力，使预测周期缩短，提高工作效率。

(3) 负荷数据的预处理

在经过初步整理之后，还要对所用资料进行数据分析预处理，根据实际情况，对有明显差错的数据进行修正。这些数据主要是由于当时记录的原因或缺失，或出现与实际值的重大偏差。

(4) 建立负荷预测模型

这是整个预测过程中的核心部分。预测模型是多种多样的，要根据数据情况选择恰当的模型。模型选择的不好，会使预测值出现错误，这就需要改换模型。实际应用中往往同时采用几种不同的模型进行互补，减小预测值误差。 之后要对影响预测对象的新

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沈阳农业大学学士学位论文

因素进行分析，对预测模型进行恰当的修正后确定预测值。

2.2 负荷预测的基本要求

要做好负荷预测，需要做好以下几方面的要求：

1) 基础资料的合理性。负荷预测的目的是得到合理可信的预测结果，负荷预测的

核心是根据预测对象的历史资料，建立数学模型来表述其发展变化规律。因此，要做好负荷预测，需要搜集和掌握大量全面、准确的资料，并且进行必要的分析和整理，这是进行电力系统负荷预测的基础。

2) 历史数据的可用性。如果各种渠道所取得的数据相互矛盾，就要对历史数据进

行合理性分析与取舍，去伪存真。

3) 统计分析的全面性。对于大量的历史资料，要进行客观而全面的统计分析。预

测工作者应该从客观情况出发，本着实事求是的态度，反复研究和分析历史发展的内在规律性，为预测工作打好基础。

4) 预测手段的先进性：包含两层含义，一是预测工具的先进性，由于数据量很大，

可采用计算机进行各种统计分析及预测工作，预测人员可以从繁杂的大量计算中解脱出来；二是预测理论的先进性，可以不断发展和应用新的预测理论与方法，借鉴其他领域预测工作中的成功经验，使电力系统负荷预测达到一个较高的水平。

5) 预测方法的适应性：预测量发展变化的自然规律复杂多样，因此要求预测方法

具有较强的适应性。

2.3 几种常用的负荷预测方法

长期以来，国内外专家学者和电力系统负荷预测的研究人员进行不断地探索，形成了一系列行之有效地预测方法。比较经典的有趋势外推法、时间序列法、线性回归法、最小二乘法等。20世纪80年代后期，一些基于新兴学科理论的现代预测方法逐渐得到了成功应用。这其中主要有灰色数学理论、专家系统方法、神经网络理论、模糊预测理论等。

(1) 趋势外推法

趋势外推法是运用历年的时间系列数据加以延伸，来推算各目标年的电量。具体做法是以各分类电量为因变量，以工农业产值，人均收入为自变量，用回归分析，建立数学模型，反复计算，进行预测。

外推法适用于1~3年的中期预测，在用于长期预测，其推移趋势常因出现饱和情况而引起较大的误差。

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基于灰色预测法的农网负荷预测

(2) 回归分析法

回归分析法就是根据负荷过去的历史资料，建立可以分析的数学模型，对未来的负荷进行预测。利用数理统计中的回归分析方法，通过对变量的观测数据进行分析，确定变量之间的相互关系，从而实现预测。

(3) 灰色预测

灰色预测是建立在灰色系统理论基础上的。中长期负荷预测出了可以应用GM(1，1)进行常规的灰色预测外，还可以进行等维递补灰色预测。

等维递补灰色预测是一种滚动预测，其原理是：以1~n时刻的值所构成的序列对n+1时刻作出预测，然后以2~n时刻的值以及n+1时刻的预测值所构成的序列对n+2时刻做出预测，以此类推。

显然，等维递补灰色预测均以某n个值所构成的序列对下一时刻做出预测，即用作预测的原始序列的长度始终固定。这也是“等维递补”名称的由来。

(4) 神经网络理论

神经网络理论是利用神经网络的学习功能，让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系，再利用这种映射关系预测未来负荷。由于该方法具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此有很大的应用市场，但其缺点是学习收敛速度慢，可能收敛到局部最小点；并且知识表达困难，难以充分利用调度人员经验中存在的模糊知识。

(5) 模糊负荷预测

模糊负荷预测是近几年比较热门的研究方向。模糊控制是在所采用的控制方法上应用了模糊数学理论，使其进行确定性的工作，对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效控制。模糊系统不管其是如何进行计算的，从输入输出的角度讲它是一个非线性函数。模糊系统对于任意一个非线性连续函数，就是找出一类隶属函数，一种推理规则，一个解模糊方法，使得设计出的模糊系统能够任意逼近这个非线性函数。

2.4 中长期负荷预测的问题描述

2.4.1 年度预测问题

年度预测问题中，最为常见的是年度物理的序列预测，可用图四示意这种预测。

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沈阳农业大学学士学位论文 图四：某地区的年度物理量预测

其中，“实际值”曲线的数据采集截至2006年底，因此，可用2000~2006年的数据对未来的2007~2010年连续4年作出预测，并得到“预测值”曲线。

年负荷曲线的预测是电力系统规划中一个重要的内容。图五表示了东北电网1998~2005年负荷曲线。

图五：东北电网1998~2005年负荷曲线

1000900800历史数据（亿kWh）700600500400300200100019981999200020012002年份200320042005系列1

其中，每年的年负荷曲线由12个月的最高负荷依次连接而成。在进行预测时，就是用历史年份的年负荷曲线数据对未来年份的年负荷曲线进行预测。

年度预测中，还有年负荷持续曲线、年典型日负荷曲线的预测问题。 2.4.2 月度预测问题

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