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武汉电力需求预测

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当前,我国缺电规模不断扩大,直接影响到电力系统的安全运行。为了缓解供用电之间的矛盾,保证居民的生活质量,需要准确的进行用电需求预测。本文结合武汉市用电实际情况,采用灰色理论,构建武汉电力需求预测模型,通过计算与MATLAB验证武汉电力需求预测模型的可行性,并通过将武汉电力需求预测模型与其他预测方法进行对比,进一步说明了武汉电力需求预测模型的有效性与可行性。
 
关键词:武汉;电力需求;预测;灰色理论;更多范文
武汉电力需求预测
灰色预测模型具有以下特征:这个预测方式一般在中长期预测中应用比较广,中长期预测所需数据量不大,如果原始数据量很大,那么就通过最近的数据构建该模型,各个时刻的模型不一样,构建出与之相符的模型之后才可以进行预测,不能将所有数据都用来构建相同的模型,否则预测结果的精确度会受到影响,而且和相关原则不相符。
灰色模型(Grey Model,GM)里,使用最多的就是GM(1,1),GM(1,1)属于灰色预测模型中最为关键的一部分,其通过历史数据,构建微分方程模型,这个理论可以构建该方程模型,是因为:
(1)负荷数据最初为随机量,而灰色理论就是将随机量作为某个范围中的灰色量,而随机流程即相应范围中的随机过程。
(2)在这个理论中,没有规律的数据进行处理之后可得到具有一定规律的序列,这个序列为上升形态,而且指数是逐渐增长的,因为一阶微分方程解即指数增长,因而在数列形成以后即可构建微分方程模型,也就是说,这个模型就是在所形成的数列基础上构建的。
(3)该理论就是利用数据取舍,根据不一样的灰数生产的方法和不一样级别的GM残差模型,对精度进行相应调整。
(4)GM模型的数据都已经进行了逆生成,也就是累减之后还原所获得的数据。
GM(1,1)模型的应用范围比较大,模型中只含有单变量一阶微分方程,电力负荷预测中,这个模型的使用比较频繁。
GM(1,1)模型其实是原始数据进行累加之后所形成的序列,该序列已具有相应规律,而且与之对应的曲线通过典型曲线逼近,再把该曲线设为模型,然后预测系统中的数据。

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