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基于行業(yè)用電特性的電量預(yù)測(cè)精細(xì)化模型研究

發(fā)布時(shí)間:2020-05-30 19:18
【摘要】:伴隨我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,各行業(yè)電量波動(dòng)加劇,使得以全社會(huì)電量為預(yù)測(cè)對(duì)象的很多模型預(yù)測(cè)誤差增大同時(shí),社會(huì)發(fā)展對(duì)電量預(yù)測(cè)的精確程度提出了更高要求。而現(xiàn)有的分行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)不能滿足電量預(yù)測(cè)的需求,需要在現(xiàn)有行業(yè)基礎(chǔ)上重新進(jìn)行設(shè)計(jì)。本文從優(yōu)化用電行業(yè)分類(lèi)、優(yōu)化現(xiàn)有預(yù)測(cè)算法以及優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果處理三個(gè)層次四個(gè)章節(jié)進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)電量精細(xì)化預(yù)測(cè)。由于現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)不滿足分行業(yè)電量預(yù)測(cè),設(shè)計(jì)了一種用于電量預(yù)測(cè)的用電特性指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系基于現(xiàn)有用電行業(yè)的歷史電量數(shù)據(jù),以峰谷特性、月電量時(shí)間序列和年電量時(shí)間序列三個(gè)方面、四個(gè)指標(biāo)為依據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。與現(xiàn)行的行業(yè)劃分結(jié)果相比較,新的分類(lèi)結(jié)果能夠以較小的分類(lèi)數(shù)量,將有相似用電特性的行業(yè)有效分類(lèi)。該分類(lèi)方案能夠應(yīng)用于以下章節(jié)的電量預(yù)測(cè)。為實(shí)現(xiàn)對(duì)分行業(yè)電量精細(xì)化預(yù)測(cè),提出了一種基于行業(yè)用電特性和改進(jìn)熵權(quán)法的電量組合預(yù)測(cè)模型。該模型基于上一章的分類(lèi)方案,同時(shí)應(yīng)用改進(jìn)熵權(quán)法,修正多熵值分布趨于1時(shí)導(dǎo)致熵權(quán)分配紊亂的問(wèn)題,重新對(duì)多誤差指標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)以及組合算法單項(xiàng)模型的權(quán)重進(jìn)行分配,為各類(lèi)用電行業(yè)的匹配其優(yōu)化組合預(yù)測(cè)模型。算例表明該模型具有良好的預(yù)測(cè)精度。進(jìn)一步考慮外界因素的電量精細(xì)化預(yù)測(cè),設(shè)計(jì)了一種基于EMD方法和改進(jìn)GM(1,N)算法的電量預(yù)測(cè)模型。該模型首先篩選用于建立GM(1,N)模型的指標(biāo),再將受到復(fù)雜因素綜合作用的行業(yè)電量曲線分解為若干相對(duì)簡(jiǎn)單、規(guī)律明顯且頻率較低的分量;通過(guò)對(duì)各分量建立基于線性相關(guān)系數(shù)和灰色動(dòng)作量系數(shù)的改進(jìn)GM(1,N)模型,修正傳統(tǒng)模型在建模原理、參數(shù)設(shè)置以及模型結(jié)構(gòu)方面的缺陷,使其更加合理穩(wěn)定;疊加分量預(yù)測(cè)結(jié)果得到各類(lèi)行業(yè)考慮外界因素的精細(xì)化預(yù)測(cè)結(jié)果。算例表明該模型能夠?qū)崿F(xiàn)與第三章模型的互補(bǔ),針對(duì)外界因素敏感型行業(yè)能夠進(jìn)一步提高電量預(yù)測(cè)精度,從而提高總電量的預(yù)測(cè)精度。針對(duì)行業(yè)維度和時(shí)間維度中總量預(yù)測(cè)結(jié)果與分量預(yù)測(cè)結(jié)果之和不一致的問(wèn)題,運(yùn)用多級(jí)協(xié)調(diào)模型并搭建兩個(gè)維度的上下級(jí)協(xié)調(diào)模型。通過(guò)算例驗(yàn)證了多級(jí)協(xié)調(diào)模型的可行性和有效性,優(yōu)化預(yù)測(cè)結(jié)果,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化預(yù)測(cè)。
【圖文】:

算法原理


圖 2-1 DTW 算法原理圖 2-1 算法原理所示,圖中由兩個(gè)時(shí)間序列各元素連接而成的兩條曲線,曲線之間特性類(lèi)似的元素用虛線連接起來(lái)兩兩對(duì)應(yīng)。DTW 算法通過(guò)計(jì)算之間所有特性類(lèi)似的元素兩兩距離之和,并憑借定量分析來(lái)判斷兩者的元素間距離和進(jìn)行定義,命名為歸整路徑距離。若路徑距離值越大,則兩不相似。DWT 計(jì)算方法需要進(jìn)行相似性分析的兩個(gè)已知的時(shí)間序列為分別記作 A 和 B。獲取其序|,兩序列間的歸整路徑記作 α={α1,α2,...,αk},且有Max ( A ,B ) K A素間的距離表示為 αk,在以序列 A、B 為直角坐標(biāo)系中,其坐標(biāo)記作(i,j)。第 1 對(duì)元素間距離的坐標(biāo) α1=(1,1)為起始點(diǎn),以第 k 對(duì)元素間距離的,|B|)為終點(diǎn),從而使得 A 和 B 序列中的每個(gè)元素坐標(biāo)能夠都出現(xiàn)在 α 中。

時(shí)間序列,成本矩陣,路徑


α 中各對(duì)元素坐標(biāo) α(i,j)必須是按元素順序行進(jìn)的,即坐標(biāo) i 和 j 單調(diào)遞增,從而避免圖2-2 中規(guī)整路徑出現(xiàn)相交,用邊界條件進(jìn)行表達(dá):( ) ( )1, , 1, 1k k i j , i j i i i j j j最后以實(shí)現(xiàn)歸整路徑最小作為目標(biāo)函數(shù),,可得到表達(dá)式:D ( i , j ) =D ist ( i , j ) min D ( i 1, j) , D ( i ,j 1) ,D ( i 1, j 1) 將所得的最小歸整路徑距離記為 D(|A|,|B|),并基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃對(duì)路徑分析得到其解。下圖展示是的兩個(gè)時(shí)間序列規(guī)整路徑的成本矩陣 D(Cost Matrix)。
【學(xué)位授予單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:F426.61;TM73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2688593

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