【摘要】：電力作為基礎(chǔ)的生產(chǎn)資料,在國(guó)計(jì)民生中發(fā)揮著不可或缺的作用。精確的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電能需求平衡的重要保障,只有保證電能供需平衡,才能有效保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。從長(zhǎng)期來(lái)看,我國(guó)的負(fù)荷數(shù)據(jù)不僅有逐年攀升的穩(wěn)定性,還有隨機(jī)變化的不穩(wěn)定性,是一個(gè)經(jīng)典的灰色系統(tǒng),可以采用灰色模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而,隨著電力市場(chǎng)文化程度的提高,電力系統(tǒng)也變得復(fù)雜起來(lái),中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)精度的要求憶經(jīng)超出了傳統(tǒng)灰色預(yù)測(cè)模型的能力范圍,灰色預(yù)測(cè)模型需要完善和豐富。論文的主要工作如下:首先,本文詳細(xì)的介紹了灰色系統(tǒng)理論,從建模機(jī)理對(duì)傳統(tǒng)的灰色GM(1,1)模型進(jìn)行了詳細(xì)的研究,并指出了傳統(tǒng)灰色預(yù)測(cè)模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的弊端,引出下文對(duì)模型的改進(jìn)。其次,本文對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型的誤差序列進(jìn)行了分析,分析結(jié)果表明,大部分的誤差序列處于上下波動(dòng)的狀態(tài);訓(xùn)練樣本波動(dòng)大,或者有異常值時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果不精確。針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題,本文提出了基于傅里葉誤差修正的迭代灰色預(yù)測(cè)模型。新模型將傅里葉誤差修正的灰度模型和新陳代謝機(jī)制相結(jié)合起來(lái),既考慮到了誤差的正負(fù)性,又遵循了基本的數(shù)據(jù)利用原則。針對(duì)第二個(gè)問(wèn)題,本文提出了誤差修正的等維信息遞補(bǔ)灰色動(dòng)態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)模型,該模型引入新的參數(shù)α對(duì)灰度參數(shù)a和u進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,調(diào)整時(shí)不僅加重了當(dāng)前數(shù)據(jù)的權(quán)重,還在一定程度上降低了數(shù)據(jù)過(guò)度波動(dòng)帶來(lái)的誤差,最大限度降低數(shù)值波動(dòng)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。為了驗(yàn)證所提模型的性能,我們收集了武漢市各個(gè)地區(qū)近十幾年的電力負(fù)荷數(shù)據(jù),并根據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)間整理為按年預(yù)測(cè)和按月預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的兩種預(yù)測(cè)模型與改進(jìn)之前的預(yù)測(cè)模型相比,在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度上有較大的提升。
【圖文】：

邐３０逡逑圖２．１某地區(qū)電力負(fù)荷原始數(shù)據(jù)逡逑從圖２．１可以看出，原始電力負(fù)荷數(shù)據(jù)起伏波動(dòng)比較大，幾乎毫無(wú)規(guī)律可言。逡逑１－ＡＧ０之后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)相比，有明顯的變化規(guī)律，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)方式有點(diǎn)類似逡逑于指數(shù)增長(zhǎng)的形式。如圖２．２所示。逡逑ｉ．？＊ＵＵＵＵ邋邐逡逑？邋？邋ｓｕｍ邋ａｆｔｅｒ邐ｙ逡逑／逡逑１２０００。－逡逑／逡逑１０００００邋－邋，逡逑８００００－逡逑６００００邋－邋＾逡逑４ＣＯＤＯ＇逡逑２００００邋－逡逑」Ｚ邐，逡逑０邐５邐１０邐１５邐２０邐２５邐３Ｑ逡逑圖２．２某地區(qū)電力負(fù)荷１－ＡＧＯ數(shù)據(jù)逡逑對(duì)任意非負(fù)的原始數(shù)列１－ＡＧ０處理，后得到的生成數(shù)列｛ｘ（１）｝有近似逡逑的指數(shù)增長(zhǎng)規(guī)律，我們把這種規(guī)律稱為灰指數(shù)律，已經(jīng)證明，｛Ｖ，越光滑，則逡逑生成得到的｛ｘ（１）｝灰度越小，也就是指數(shù)律越白。如果對(duì)｛ｘｗ丨經(jīng)過(guò)ｉ次累加生成逡逑得到的數(shù)據(jù)己經(jīng)獲得較白的指數(shù)律，就不要再作（ｉ＋１）次累加了，否則指數(shù)律的灰逡逑度不降反增

邐２５邐３０逡逑圖２．１某地區(qū)電力負(fù)荷原始數(shù)據(jù)逡逑從圖２．１可以看出，原始電力負(fù)荷數(shù)據(jù)起伏波動(dòng)比較大，幾乎毫無(wú)規(guī)律可言。逡逑１－ＡＧ０之后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)相比，有明顯的變化規(guī)律，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)方式有點(diǎn)類似逡逑于指數(shù)增長(zhǎng)的形式。如圖２．２所示。逡逑ｉ．？＊ＵＵＵＵ邋邐逡逑？邋？邋ｓｕｍ邋ａｆｔｅｒ邐ｙ逡逑／逡逑１２０００。－逡逑／逡逑１０００００邋－邋，逡逑８００００－逡逑６００００邋－邋＾逡逑４ＣＯＤＯ＇逡逑２００００邋－逡逑」Ｚ邐，逡逑０邐５邐１０邐１５邐２０邐２５邐３Ｑ逡逑圖２．２某地區(qū)電力負(fù)荷１－ＡＧＯ數(shù)據(jù)逡逑對(duì)任意非負(fù)的原始數(shù)列１－ＡＧ０處理，后得到的生成數(shù)列｛ｘ（１）｝有近似逡逑的指數(shù)增長(zhǎng)規(guī)律，我們把這種規(guī)律稱為灰指數(shù)律，已經(jīng)證明，｛Ｖ，，越光滑，則逡逑生成得到的｛ｘ（１）｝灰度越小，也就是指數(shù)律越白。如果對(duì)｛ｘｗ丨經(jīng)過(guò)ｉ次累加生成逡逑得到的數(shù)據(jù)己經(jīng)獲得較白的指數(shù)律
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：N941.5;TM715

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

1 許梁;孫濤;徐箭;孫元章;李子壽;林常青;;基于函數(shù)型非參數(shù)回歸模型的中長(zhǎng)期日負(fù)荷曲線預(yù)測(cè)[J];電力自動(dòng)化設(shè)備;2015年07期

2 鄭雅楠;單葆國(guó);顧宇桂;李庚銀;;中長(zhǎng)期電量灰色預(yù)測(cè)中數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究[J];中國(guó)電力;2013年10期

3 王崗;姜杰;唐昆明;張?zhí)?;基于自適應(yīng)雙向加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2010年19期

4 王建軍;;智能電網(wǎng)環(huán)境下的自適互動(dòng)智能負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J];陜西電力;2010年05期

5 杜松懷;電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)[J];華東電力;2000年09期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王大鵬;灰色預(yù)測(cè)模型及中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 金鑫;基于灰色理論的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];浙江工業(yè)大學(xué);2016年

2 邵俊;縣域地區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的研究[D];浙江大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2605840