基于组合预测法的发电集团年发电量预测研究
小波分析组合预测方法在光伏发电量预测中的应用5
ARIMA—小波分析组合预测方法在光伏发电量预测中的应用摘要：光伏发电受外部环境因素的影响，具有波动性和间歇性，因此，加强光伏阵列发电预测的研究对于电网安全经济调度有重要意义。
为了提高光伏发电量预测的精度，以尽可能达到工程应用的要求，本文提出一种以小波分析的消噪原理对ARIMA(Autoregressive Integrated Moving A verage Model)模型进行优化修正的组合预测方法，最后运用该模型对武汉新城国际博览中心光伏电站采集的数据进行实验，实验误差结果表明，该模型简单，计算量小，具有较好的可行性，而且用该模型预测能够达到工程应用上的要求。
关键词：光伏发电量预测；时间序列；自回归移动平均模型；小波分析Application Research On Photovoltaic Power Generation Prediction Based On ARIMA-Wavelet Analysis combined forecasting method ABSTRACT:KEY WORDS: photovoltaic power generation prediction; time series; Autoregressive Integrated Moving A verage Model; Wavelet Analysis1 引言随着全球范围内能源紧缺和环保问题的日益突出，可再生能源的利用引起广泛的重视。
光伏发电作为一种重要的可再生能源形式，它是目前可再生能源技术中最具规模化开发条件和商业化发展前景的发电方式之一，越来越受到人们的关注。
目前大规模的光伏发电系统已经在国内外大量建成，但是由于光伏发电系统的发电量变化是一个非平稳的随机过程，光伏发电系统相对于大电网将是一个不可控源，其发电随机性会对大电网造成冲击。
通过日发电量预测，可以优化新能源与传统能源之间的配合，提高电网运行经济性。
组合预测方法研究及其在电力负荷预测中的应用
文章编号
１０ — ３ ９ ２ ０ ） ４ ０ ５ — ０ ５ ９ ６ （０ ８ ０ — ０ １０ ４
组合预测方法研 究及其在 电力负荷预测 中的应用
王 吉权 ，赵 玉林 ，马 力
（ 北 农业 大 学 工 程 学 院 ，哈 尔 滨 １０ ３ 东 ５ ０ ０）
摘
要：文章通过对组合预测模型权重求解方法的研 究，给 出了一种运 用二次规 划来求解组合预 测模型权重的
求解上述组合预测模型的关键是确定各单一预 测模型的权重 ，为了求 出权重 ，可建立以预测误差
平方 和最 小为 目标 的数 学模 型 ，即 ：
合 预测是将 各种 预测效果进 行总体性综 合考虑 ， 因此 比单一预测模型更 系统 、更全 面 ，并 能有效
地 提 高预测 精度 。 自从 Ｂ ｔｓ Ｇａｇｒ 次 提 出 组合 预测 方 法 ａ 和 ｒｎｅ 首 ｅ 以来 ，因它 能 有 效 地 提 高 预 测 精 度 ， 因而 受 到 国 内外 研究 者 的重 视 ３ １ 。长期 以来 ，国 内外 学 者对
中图 分 类 号 ：Ｔ ６ Ｍ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ
电力系统负荷预测是实现 电力 系统安 全和经
济 运行 的前 提 ，是 调 度部 门 的重 要 工作 之一 。 准
ｍ个单一模型构成的组合预测模 型 ： ４ ］ 为
：
确的负荷预测有利 于有效地 降低发 电成本 ，保证 用 电需 求 ，增 强供 电可靠性 ，从而提 高电力 系统 的经济 效益和社会效 益＿＿ 目前没有任何一 种预 １。 ＿ ３
测结 果。因此 ，在做具体规划 时往往 先采 用几种
单 一 的 预 测 方法 进 行 预 测 ，不 同 的 预 测 方 法 提 供
基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现
基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现随着能源需求不断增长和可再生能源的重要性日益凸显，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。
为了优化光伏发电的产能，提前预测光伏发电量十分重要。
本文将基于混合神经网络方法，对光伏发电量进行预测，并进行相关实现。
混合神经网络是神经网络和其他预测模型的结合，在光伏发电量预测中有较好的应用效果。
它综合了不同模型的优势，能够更好地拟合数据并提高预测精度。
本文将使用混合神经网络方法进行光伏发电量的预测。
在实现上，首先需要收集和整理光伏发电相关的数据，包括光照强度、温度、风速等气象数据，以及相应的光伏发电量数据。
然后将数据集分成训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于评估模型的预测效果。
接下来，选择合适的神经网络结构进行模型设计。
混合神经网络通常由多个隐含层组成，每个隐含层包含若干个神经元。
在本文中，可以选择具有多个卷积层和池化层的卷积神经网络结构，以及具有多个全连接层的前馈神经网络结构。
在模型训练过程中，采用梯度下降法进行参数优化，通过最小化误差函数来获取最优的模型参数。
同时，可以引入正则化技术，如L1或L2正则化，来减小模型的过拟合程度。
此外，还可以采用交叉验证方法选择最优的模型结构和参数。
完成模型训练后，使用测试集进行模型评估。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过对比模型预测结果与真实值之间的差异，可以评估模型的准确性和预测能力。
最后，考虑到光伏发电量受多个因素影响，并且部分因素可能存在时序相关性，可以引入时间序列模型，如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），将时间维度考虑进来，提高模型预测能力。
综上所述，本文介绍了基于混合神经网络的光伏发电量预测的研究与实现。
通过合理选择神经网络结构、训练和调优模型参数、引入时间序列模型等手段，可以提高光伏发电量预测的准确性和可靠性。
混合神经网络方法在光伏发电领域有很大的应用潜力，并能够为光伏发电系统的优化提供重要的参考依据。
2024年电厂发电计划预测方法
在制定2024年电厂发电计划时，需要综合考虑多种因素，包括但不限于电力需求预测、能源供应情况、政策法规变化、市场趋势以及技术发展等。
以下是一种可能的预测方法，旨在为电厂管理者提供科学、合理的发电计划建议。
一、电力需求预测1.基于历史数据的趋势分析：通过分析过去几年的电力消费数据，识别出长期趋势和季节性模式，以此来估算未来的电力需求。
2.经济指标关联分析：电力需求通常与经济发展密切相关，因此可以通过对GDP、工业生产指数、人口增长等经济指标的预测来推断电力需求的变化。
3.政策导向分析：了解政府能源政策、产业政策以及环保政策等对电力需求的影响，例如节能减排政策可能会降低电力需求。
二、能源供应情况分析1.燃料价格走势：密切关注煤炭、天然气、石油等燃料的价格走势，以及替代能源（如太阳能、风能）的成本变化，这些都将影响电厂的发电成本和竞争力。
2.燃料供应稳定性：评估燃料的供应渠道和稳定性，确保电厂有可靠的能源来源。
3.技术进步：关注能源转换技术的发展，如高效的火力发电技术、碳捕集和封存技术等，这些技术进步可能会影响电厂的发电效率和排放水平。
三、政策法规变化1.环境法规：了解即将出台的环境法规对电厂排放的要求，以及可能涉及的碳交易市场对电厂运营的影响。
2.能源政策：关注政府对能源行业的政策支持，如可再生能源配额制度、节能补贴等，这些政策可能会影响电厂的发电结构。
四、市场趋势分析1.电力市场供需情况：分析电力市场的供需平衡，预测市场电价走势，以便制定相应的发电计划。
2.用户侧变化：关注电力用户的能源消费习惯变化，如分布式能源的推广、储能技术的应用等，这些都可能影响电力需求和市场结构。
五、技术发展与应用1.智能电网技术：了解智能电网技术的发展和应用，这将有助于提高电厂的运行效率和电网的灵活性。
2.数字化转型：推动电厂的数字化转型，利用大数据、人工智能等技术提高发电计划的精准性和响应性。
六、风险评估与应对策略1.自然灾害风险：评估自然灾害（如极端天气、地震等）对电厂运营的影响，并制定相应的应急预案。
基于组合模型的用电量预测方法研究
基于组合模型的用电量预测方法研究作者：于媛媛;袁永博来源：《价值工程》2011年第02期摘要：电力是经济发展的保障，对用电量进行科学合理的预测是安排电力生产、电站建设的前提。
文章基于灰色和时间序列预测模型，建立组合模型，经验证，组合模型预测精度较单一预测模型有一定程度的提高，最后利用组合模型对湖南省2010-2015年用电量进行预测。
Abstract: Electricity is the guarantee of economic development, scientific and rational forecast for electricity consumption is precondition to arrange power production and power station construction. The article, based on the gray theory and time series forecasting model, establishes the combined model. It is proved that prediction accuracy of combined model has improved, compared with the single model in some extent, at last, this article conducts prediction by a combined model method for annual electricity consumption of Hunan Province from 2010 to 2015.关键词：用电量；灰色理论；ARIMA；组合预测Key words: electricity consumption；grey theory；ARIMA；combined forecasting中图分类号：TM93 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）02-0030-020引言电力工业作为国民经济发展的支柱产业，对经济发展及人民生活起着不可替代的重要作用。
基于最优组合预测法的电网用电量预测
ａ ｅｍｏ ｅｐ ｅ ｉｅａ ｈ ａ ｅｔ ｅａ ｔｉ ｐ ｅ ｉｔｄ ｔ ａ ｈ ｒｄ ｅｅ ｔｉｉ ｏ ｕ ｐ ｉｎ ｉ ０１ ｌ ｒ ａ ｈ １ ８ ｍｉ ｉｎ ｒ ｒ ｒ ｃｓ 。ｔｔ ｅｓ ｍ ｉ ，ｎｄ ｉ Ｓ ｒ ｄ ｃｅ ｈ ｔｔ ｅｇ ｉ ｌｃ ｒｃｔ ｃ ｎｓ ｍ ｔ ｎ ２ ５ｗｉ ｅ ｃ ｌｏ ｍ ｙ ｏ ｌ ６ ｌ ｋ ？ Ｗ ｈ．
Ｃ ｉａ２Ｔｂ ｔ ｌｃｒ ｏ ｒ ｍｐ ｎ ｉ ｔｄＬ ａ ａ ５ ０ ０Ｃ ｉａ３Ｓ ｉａ ｈ ａ ｇＵｎｖ ｒｉ ｆ ｈｎ ； ．ｉｅ ｅｔｉ Ｐ ｗｅ Ｅ ｃ Ｃｏ ａ ｙＬｍｉ ，ｈ ｓ ０ ０ ， ｈｎ ；．ｈｊ ｚ ｕ ｎ ｉ ｓｔ ｏ ｅ ８ ｉ ｅ ｙ Ｅ ｏ ｏ ｃ。ｈｊ ｚ ｕ ｎ ｂ ｉ ５ ０ ｃ ｎ ｍｉｓＳ ｉａｈ ａ ｇＨｅ ｅ ０ ０ ３ １ ｉ １
Ａｂ ｔ ａ ｔＴｈ ｏ ｒｇ ｉ ｆＮｙｎ ｃ ｉ ｓｓｎ ｌ．ｎｗｉ ｔｒａ ｄ ｓ ｒｎ ， ｅｓｔ ａ ｉｎ ｏ ｌｃｒｃｔ ｍ ｉ ｎ ｓｇ ｔｉｇ ｍｏ ｅａ ｄ ｓｒ ｃ ： ｅｐ ｗｅ ｒｄ ｏ ｉ ｇ ｈ ｉｇ ｅＩ ｎ ｅ ｎ ｐ ｉ ｇｔ ｉ ｔ ｆｅｅ ｔｉｉ ｌ ｔ ｇ ｉ ｅ ｔ ｒ ｎ ｉ ｈ ｕ ｏ ｙ ｉ ｉ ｎ ｍ ｏ ｅｓ ｒｏ ｓＴ ｒ ｄ ｃ ｃｅ ｔ ｃ ｌ ｈ ｌｃ ｒｃｔ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｎ ｔ ｐｔ ａ ｗｅｇ ｔ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｔｏ ｏ ｅ ａ ｔ ｏ ｅ ｗｈ ｃ ｒ ｅｉ ｕ ．ｏ ｐ ｅ ｉｔＳ ｉｎ ｉ ａｌ ｔ ｅｅｅ ｔｉｉ ｃ ｎ ｕ ｔｏ ． ｉ ｆ ｙ ｙ ｈｅｏ ｉ 】 ｉｈ ｅ ｏ ｉ ａｉｎ ｆ ｒｃ ｓ ｄ 】 ｉｈ ｍ ｍ ｉ ａ ｅｏ ｏ ｈ ｔ ｅ ｌ ｅ ｒｒ ｇ ｅ ｓｏ ｄｅ ｎ ｈ ｒ ｙ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｐ ｔｆ ｒ ｒ ， ｅｏ ｔｍａ ｅ ｒ ｓｉｎ ｍｏ ｅ ｓ ｓｂ ｓ ｎ ｂ ｔ ｈ ｉ ａ ｅ ｒ ｓｉ ｎ ｍｏ ｌ ｄ ｔ ｅｇ ａ ｄ ｌｈ ｓｂ ｅ ｕ ｏ ｗａ ｄ Ｔｈ ｐ ｉ ｌ ｇ ｅ ｓｏ ｄ ｌ ｎ ａ ｒ ｗａ ｕｓ ｄｔ ｔｔ ｅｈｓｏ ｉａ ａａｏ ｈ ｗｅ ｒｄ ｆｏ ２ ０ ｏ ２ ０７ａ ｓａ ｐｉｄ ｔ ｏ ｅ ａ ｔｔ ｅｅｅ ｔｉｉｙｃ ｎ ｕ ｅ ｏ ｆ ｈ ｉｔ ｒｃ ｌ ｔ ｆｔ ｅｐ ｌｃｒｃｔ ｏ ｓ ｍｐｔ ｎ ｉ ｄ ｅ ｉ ｏ ｆｏ ２ Ｏ２ ５ｉ ｈ ｓｂ ｅ ｒ ｖ ｄｂ ａ ｅａ ａｙ ｉ ｔ ａ ｈ ｅ ｕｔ ｆ ｈ ｐ ｉ ｌ ｉｈ ｅ ｏ ｉ ａｉ ｎｆ ｒ ｃ ｓ ｄ １ ｒ ｍ ０１ ｔ Ｏ１ ． ａ ｅ ｎ ｐ ｏ ｅ ｙｃ ｓ ｎ ｌｓｓ ｈ ｔ ｅｒ ｓ ｌ ｏ ｅｏ ｔｍａ ｇ ｔｄｃ ｍｂ ｎ ｔｏ ｏ ｅ ａ ｔｍｏ ｅ ０ ｔ ｔ ｓ ｔ ｗｅ
基于组合模型的电力负荷预测研究
基于组合模型的电力负荷预测研究电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分，准确的电力负荷预测可以提高电网的可靠性和安全性，优化电力运营，节约能源资源。
基于组合模型的电力负荷预测研究是近年来研究的热点之一。
一、电力负荷预测的意义电力负荷预测是指通过历史负荷数据和其他影响因素，对未来一段时间内的电力负荷进行预测。
在电力生产中，准确地掌握未来电力负荷趋势，是保障电力系统运行的重要手段。
首先，准确的电力负荷预测可以优化发电计划和投资决策，提高发电效率，减少不必要的能源浪费。
其次，准确的负荷预测可以指导电网的运行和调度，防止电网过载和断电事故的发生，保证电网的稳定运行。
最后，负荷预测还可以为不同行业的用电需求计划提供依据，为电力市场的规划和管理提供重要参考。
二、组合模型的电力负荷预测方法组合模型是将多个单一模型相结合以提高预测准确度的方法。
多元回归分析、时间序列方法和神经网络等单一模型已经被广泛应用于电力负荷预测中。
但是由于电力负荷预测的复杂性，单一模型的预测准确度常常无法满足实际需要，因此组合模型应运而生。
组合模型通过将多个单一模型的优点相互结合，弥补各自缺点，提高预测准确度。
常见的组合模型方法包括集成决策树模型、多元线性回归模型和神经网络模型等。
三、集成决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的机器学习方法，它将数据集逐层分解成子集，然后通过树形图展示并预测输出结果。
集成决策树模型是一种将多个决策树模型相结合以提高预测准确度的方法。
集成决策树模型通过将多个决策树模型组合，以达到提高模型准确度和避免过拟合的目的。
常见的集成决策树模型包括随机森林模型和梯度提升树模型。
在电力负荷预测中，集成决策树模型的优点在于能够处理大量的特征，在特征筛选和特征处理方面也具有很好的表现。
四、多元线性回归模型多元线性回归模型是基于多个自变量对一个因变量进行线性回归的模型。
这种模型能够实现对若干自变量和因变量之间的线性关系进行建模，并能够通过多元回归方程式进行预测。
研究组合预测方法在电力负荷预测中的应用
研究组合预测方法在电力负荷预测中的应用发表时间：2016-05-21T15:36:14.250Z 来源：《电力设备》2016年第2期作者：邓德荣[导读] （广东电网有限责任公司东莞凤岗供电分局广东东莞 523000）组合预测方法是一种性能优越的预测方法，建立了三种不同的组合预测模型，对我国电力负荷进行了预测。
（广东电网有限责任公司东莞凤岗供电分局广东东莞 523000）摘要：组合预测方法是一种性能优越的预测方法，建立了三种不同的组合预测模型，对我国电力负荷进行了预测。
关键词：组合预测；电力负荷一、前言电力负荷预测是电力生产和发展的基本依据，目前没有任何一种方法能保证任何情况下都获得满意的预测结果。
因此，在做具体规划时往往先同时采用几种方法进行预测，再将不同的预测结果加以比较。
二、概述电力负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件和社会影响的条件下，研究或利用一套能系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的前提下，确定未来某特定时刻的负荷数值。
实际工作中，无论是制订电力系统规划还是实现电力系统的经济调度和运行自动化，进行相应负荷预测都是必不可少的。
电力负荷预测的方法众多，每种预测模型都有自己的适用范围，很难适用于所有情况，因此探索组合预测已经成为学者们的共识。
组合预测就是通过建立一个组合预测模型，把多种预测方法得到的预测结果进行综合，以得到一个较窄的取值范围供分析与决策使用。
由于组合预测模型能够较大限度地利用各种预测样本信息，比单个预测模型考虑问题更系统、更全面，因而能够有效地减少单个预测模型过程中一些环境随机因素的影响，从而提高预测精度。
三、电力负荷预测方法早期常用的负荷预测方法主要有趋势分析法、回归分析法、指数平滑法等，但预测精度低，且不具有自适应和自学习能力。
近年来研究多集中于将人工智能方法用于负荷预测中，主要有灰色模型法、人工神经网络法、专家系统预测法、小波分析预测法、支持向量机等。
组合预测法在中长期电力负荷预测中的研究与应用
组合预测法在中长期电力负荷预测中的研究与应用作者：王赛爽侯永辉丁义轩来源：《科技与企业》2016年第04期【摘要】电力系统中长期负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容[1]，它是保证电力系统可靠和经济运行的前提，同时也是电网规划建设的依据和基础。
线性回归模型、指数平滑模型、灰色模型是常用的单模型中长期负荷预测方法，组合预测法是运用这三种方法的组合，通过运用最优权重系数方法来确定各个模型的权重，使预测的精度更高，误差更小。
【关键词】组合预测法；中长期负荷；权重系数；负荷预测1、引言负荷预测的技术方法很多，每一种预测模型都有它的适用范围，很难做到适用任何情况，因此组合优化的预测方法成为学者们所追求的。
组合预测是通过建立一个优化的组合预测模型，然后把多种单一预测方法所得到结果进行分析综合，得到预测取值范围较窄的以便分析和决策使用。
组合预测模型能有效的利用各种不同预测样本的信息，这比单个的预测模型分析研究问题更有系统性和全面性，它能够有成效地减少单个负荷预测模型过程中因环境随机因素造成的影响，从而进一步提高了预测的精度。
电力负荷的准确预测，能为电力行业电网管理现代化和科学化提供重要的依据，电力系统的负荷预测不仅对电力系统控制和运行起着非常重要的作用，也是电网规划的前提和基础。
可靠准确地负荷预测不仅能保证电力行业运行的安全性，同时又可提高电力系统运行的经济性。
2、单模型预测法（1）线性回归模型回归分析法是根据数理统计原理，用数学来处理对大量的统计数据，并确定用电负荷或用电量与其中某些自变量例如人口、国民经济产值、工农业总产值等之间的相关关系，建立起相关性较好的数学模型，并利用其外推，用来对今后的用电量进行预测。
根据统计的历史数据，选择其中最接近的曲线函数，然后应用最小二乘法使其间的偏差平方和达到最小，计算出回归系数，并且建立回归方程。
当求得回归方程，把需要求的未知点代入回归方程，就能够得到预测值。
因为受各种不同因素的影响，搜集和统计的历史资料往往具有模糊性，于此同时未来的某些相关的变量也只是估计数，也存在着模糊性，经典的回归模型其本身就比较难完全实现变量之间的关系，因此，便出现了模糊的线性回归分析法，它是将里面的回归系数模糊化，更能将拟合的情况接近实际。
电力系统发电量预测方法研究
电力系统发电量预测方法研究电力系统是国家经济的重要基础设施之一，它的可靠性和稳定性对于国家能源安全和经济的发展至关重要。
而电力系统的发电量预测，则是实现电力系统可靠运行和节能减排的重要前提。
本文将就电力系统发电量预测方法进行研究分析。
一、电力系统发电量预测的重要性电力系统发电量预测是指对电力系统未来一定时间段内（例如24小时），电力系统的总发电量进行准确的预测。
电力系统中包含各种各样的电力源（如火力发电、水力发电、核电等）以及负荷信息。
发电量预测可以预测未来一定时间范围内的电力需求量和发电量，有利于电力调度部门做出合理决策，使得电力系统的供需平衡、发电运行安全和资源利用效率都得到有效的保障，降低成本、减少能源消耗，提高了电力生产的质量和效益。
二、电力系统发电量预测方法的分类根据电力系统发电量预测的方法不同，可以将电力系统发电量预测方法分为传统方法、机器学习方法和深度学习方法三类。
（一）传统方法传统的电力系统发电量预测方法主要是基于时间序列模型。
该方法是将历史的时间序列数据进行分析和处理，建立数学模型描述时间序列之间的联系，然后通过这个模型预测未来的数据。
典型的时间序列模型有ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average）以及SARIMA模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average），而这两种模型中主要依赖的是历史数据形成的规律。
这一类方法需要根据经验来确定模型的参数，网络通常较小，复杂度低，缺点是难以处理复杂的非线性问题。
因此，在实际应用中不够灵活和准确。
（二）机器学习方法机器学习方法是将数据链表中的规律（模式）拟合在一个方程系统中，通过训练这个系统来获得丰富的预测结果。
这种方法的优势在于通过海量数据的学习，得出更高质量的预测结果，而且也支持非线性预测和多元决策。
典型的机器学习模型有神经网络模型、Bagging、随机森林、支持向量机以及多重线性回归等。
《2024年风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究》范文
《风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究》篇一一、引言随着现代社会对清洁能源的需求不断增长，风光发电作为可再生能源的重要组成部分，越来越受到重视。
然而，风光发电的功率受自然环境因素影响较大，具有随机性和波动性，这对电力系统的稳定运行和用电负荷的预测带来了挑战。
因此，研究风光发电功率与用电负荷的联合预测方法，对于提高电力系统运行效率、保障电力供应稳定具有重要意义。
二、风光发电功率预测技术现状目前，风光发电功率预测主要依赖于数值天气预报、卫星遥感技术和机器学习算法等技术手段。
其中，数值天气预报可以提供风速、光照等气象参数的预测信息，为风光发电功率预测提供基础数据；卫星遥感技术则可以实时监测太阳能和风能的资源分布和变化情况，为发电设备的调度提供依据；机器学习算法则通过对历史数据的分析学习，建立功率预测模型，实现功率的预测。
三、用电负荷预测技术分析用电负荷预测是电力系统调度和运行的重要依据。
传统的用电负荷预测方法主要基于历史数据和时间序列分析，通过建立数学模型，对未来一段时间内的用电负荷进行预测。
随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习和深度学习等方法在用电负荷预测中得到了广泛应用，提高了预测精度和稳定性。
四、风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究针对风光发电功率的随机性和波动性，以及用电负荷的不确定性，本文提出一种风光发电功率与用电负荷的联合预测方法。
该方法首先通过数值天气预报和卫星遥感技术获取风速、光照等气象参数的预测信息，然后结合历史数据和机器学习算法，建立风光发电功率预测模型。
同时，利用历史用电负荷数据和机器学习算法，建立用电负荷预测模型。
最后，通过联合两个预测模型的结果，实现对未来一段时间内风光发电功率和用电负荷的联合预测。
在具体实施过程中，可以采用多模型融合的方法，将不同的预测模型进行集成，以提高预测精度和稳定性。
同时，还可以考虑引入实时数据校正机制，对预测结果进行实时校正和调整，以适应实际运行中的变化。
基于大数据分析的新能源发电预测与优化研究
基于大数据分析的新能源发电预测与优化研究随着能源需求的不断增长和环境污染问题的日益严重，人们对新能源的研究和利用越来越重视。
新能源发电预测与优化研究是基于大数据分析的一项重要工作，它可以帮助我们更加高效地利用新能源资源，减少对传统能源的依赖，并为可持续发展做出贡献。
新能源发电预测是指通过分析历史数据、天气预报数据等信息，预测未来一段时间内新能源的发电量。
对于各种新能源发电方式，例如风能、光能、水能等，根据不同的特性和影响因素，需要建立相应的预测模型。
基于大数据分析的方法可以充分利用海量的历史数据和实时采集的数据，通过运用机器学习算法、深度学习等方法，建立准确可靠的新能源发电预测模型。
首先，针对风能发电的预测与优化研究。
风能发电是目前应用最广泛的新能源发电方式之一。
通过收集和分析历史风速、风向、温度等数据，结合气象预报数据，可以建立准确的风能发电预测模型。
该模型可以根据不同地区、不同季节、不同时间段的历史数据，预测未来一段时间内的风能发电量。
在预测的基础上，我们还可以通过优化算法，确定最佳的风电场规模、风机布局和风机参数，以获得最大的发电效益。
其次，针对光能发电的预测与优化研究。
光能发电是利用太阳能进行发电的一种新能源方式。
光能发电的预测与优化需要结合气象数据、历史光照强度等信息，建立光能发电预测模型。
光能发电存在夜晚发电量减少、云量变化等因素的影响，因此预测模型需要考虑这些因素。
通过预测光能发电量，可以根据实际需要进行优化，如合理安排光伏电池板的倾斜角度和朝向，优化光伏电池板的布局等，提高光能发电效率。
此外，基于大数据分析的新能源发电预测与优化研究还可以应用于其他新能源发电方式的研究，如水能发电、生物能发电等。
对于水能发电，可以通过分析历史水位、水流速度、水量等数据，结合气象预报数据，建立水能发电预测模型，预测未来一段时间内的发电量。
同时，可以通过优化水电厂发电效率、水轮机参数等，提高水能发电效益。
可再生能源发电预测技术研究
可再生能源发电预测技术研究近年来随着能源危机越来越凸显，如何优化和提高可再生能源利用率已经成为了一个全球各国都在关注的重要问题。
而可再生能源发电天气依赖性和随机性大，如何准确的预测可再生能源发电量已成为了研究的热点之一。
下面我们来简单探讨一下可再生能源发电预测技术研究的现状和未来发展。
一、预测技术分类目前可再生能源的预测技术主要分为物理模型法、统计学模型法和混合模型法三类。
其中物理模型法是基于可再生能源的理论原理，结合环境、气象、地理位置等因素建立的数学模型，适合于对大规模风电发电量进行预测。
统计学模型法则是基于统计学模型，以往的历史数据、当前数据以及其他因素进行分析和计算，适合于太阳能发电等数据较为规律的能源预测。
混合模型法则是基于对物理模型法和统计学模型法相结合，综合利用它们的优点，以适应可再生能源的特殊性。
二、发展现状近年来，我国的可再生能源发电产能不断提升，但预测技术相对滞后。
目前，主要的可再生能源的预测技术还停留在物理模型和统计学模型两种方案的实现。
此外，马可夫链模型在太阳能发电预测中也有广泛的应用。
物理模型法虽然精度较高，但需要依靠大量的环境、气象、地理位置等因素进行建模，而且还有一定的误差存在，因此这种模型往往需要校正和优化，适用范围也比较窄。
与之相比，统计学模型法较为常见，多数是基于气象学的框架来建立模型，如多元线性回归模型、支持向量机模型等，但由于其对数据要求较高，需要大量的样本数据进行训练，所以其适用范围相对来说也较为有限。
随着深度学习和神经网络的发展，混合模型在可再生能源预测中的应用也越来越广泛，可以克服统计学模型和物理模型的局限。
三、未来发展未来，可再生能源发电预测技术的发展重点将集中在精度提高、数据采集和处理的便利性、更加稳定可靠多样化预测方法的研究，以及对于可再生能源系统发电能力的智能化监测和预测，以帮助更好地规划和安排能源的生产和利用。
同时，还需要推广可再生能源发电技术，鼓励投资和加强政策支持，促进可再生能源的可持续发展。
《2024年风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究》范文
《风光发电功率与用电负荷联合预测方法研究》篇一一、引言随着现代社会对清洁能源需求的增加和环保意识的提升，风光发电技术因其无污染、可再生等优点得到了广泛应用。
然而，风力与光照的间歇性和随机性，给电网的运行和供电带来了极大的挑战。
为了有效管理和预测电力负荷与风、光发电功率，本论文研究了联合预测方法，以提高电网的运行效率和电力供需平衡。
二、研究背景及意义风力发电和太阳能发电已成为世界范围内公认的可再生能源的主要形式。
但由于风光资源的间歇性特性，对其准确预测对于电力系统调度及供需平衡具有关键作用。
现有技术往往无法准确预判电网中的用电负荷和风光发电的实时变化。
因此，提出一种有效结合电力负荷和风光发电功率的联合预测方法具有重要的实践价值和学术意义。
三、预测方法综述本文研究的联合预测方法，首先依托大数据分析和机器学习算法进行基础模型的建立，结合传统的负荷预测和风光发电预测方法进行优势互补。
接下来对研究方法进行详细的概述。
1. 数据来源及预处理：包括收集过去几年电网运行中的电力负荷数据、风速和光照数据、气象信息等。
这些数据需要进行预处理，如数据清洗、格式转换和归一化处理等，以确保其可用性和准确性。
2. 基础模型构建：基于时间序列分析方法（如ARIMA模型）对电力负荷进行预测，并采用物理模型和机器学习算法（如神经网络）对风力发电和光伏发电的功率进行预测。
3. 联合预测算法：结合上述两个基础模型，采用集成学习的方法，如随机森林或梯度提升决策树等，实现电力负荷与风、光发电功率的联合预测。
该算法考虑了多种因素对预测结果的影响，如天气变化、季节变化等。
四、模型训练与结果分析模型通过大量历史数据的训练和调整参数，实现对未来一段时间内电力负荷与风、光发电功率的准确预测。
本文对模型的准确性进行了全面评估，并与传统预测方法进行了对比分析。
结果证明，联合预测方法在电力负荷和风光发电功率的预测上具有更高的精度和可靠性。
五、应用场景及效益分析该联合预测方法在电力系统的运行管理和优化中具有广泛的应用前景。
组合预测方法在电力负荷预测中的应用
组合预测方法在电力负荷预测中的应用程建东;杜积贵【摘要】为了提高负荷预测的准确性,引入了组合预测模型,通过综合单一预测模型的优点,得出更为准确的结果.文中通过引入2个参数,将组合模型问题转化为极值问题,采用进化规划作为优化方法.最后运用文中所述的组合预测方法与传统的几种单一模型,分别对盐城市区的供电量和最高负荷的历史数据进行计算,比较发现组合预测模型的预测误差要小于任一单个预测模型的误差,并运用组合预测方法对盐城市区的中长期负荷进行了预测.【期刊名称】《江苏电机工程》【年(卷),期】2011(030)006【总页数】4页(P38-40,44)【关键词】负荷预测;组合预测;进化规划【作者】程建东;杜积贵【作者单位】盐城供电公司,江苏盐城224005;南京供电公司,江苏南京211800【正文语种】中文【中图分类】TM715电力系统负荷预测对电力系统的安全经济和可靠运行具有重要的作用。
从发展的观点来看，负荷预测是我国实现电力市场的必备条件。
但是由于负荷变化的不确定性，目前没有任何一种方法能保证在任何情况下都能获得令人满意的预测结果。
如果简单地将预测误差较大的一些方法舍弃掉，将会丢失一些有用的信息，这种做法应予以避免。
因此，在做具体规划时，往往先对同一问题采用几种不同的方法进行预测，不同方法的预测精度往往不同。
将不同的预测方法进行适当地组合，从而形成所谓的组合预测方法。
组合的目的是充分利用各个负荷预测模型的有用信息，尽可能地提高预测精度。
组合预测方法是当前预测科学研究中最热门的课题之一[1-4]。
参考文献[5]中有些公式给出了最优组合预测方法，该方法的预测误差平方和是最小的，并且论证了该极小值小于或等于所有参与组合预测的各个单项方法的误差平方和。
由上述内容可以看出，利用组合预测模型进行电力负荷预测可以将各个模型有机地组合在一起，综合各个模型的优点，提供更为准确的预测结果。
1 组合预测的基本原理假设在某一负荷预测问题中，在历史时段t（t∈（1，n））的实际值为yt（t=1，2，…，n），对未来时段有m种方法预测方法，其中利用第i种方法对t时段的预测值为 yit（i=1，2，…，m；t=1，2，…，n），其预测误差为eit=yt-yit。
基于组合模型的电力预测方法
基于组合模型的电力预测方法王倩;赵红;徐向东;宋曦;王晶【摘要】随着经济的发展,电力需求在全世界范围内越来越大,而其中清洁能源的发展占据了新能源开发的主导地位.在我国,风力发电是新能源发展的重中之重.可是风力发电的效率很难控制,基于风力大小的发电依赖于装机容量,或者说依赖于风电场准备发出多少电力.党风电场制造的电力高于实际需求时,由于电力的难于存储性,多余出的电力实际被浪费,当风电场制造的电力低于实际需求时,又会影响实际的工业发展与民用需求.考虑到风电场的装机容量之巨大,0.1个百分点的效率提升,都会给风电场带来巨大的经济利益.本文致力于应用组合模型于电力需求预测并得到精确的预测结果,从而指导实际运营中风电场的电力供给计划.在这篇文章中,ENNM(ElmanNetworkModel)和ARSRM(SplineRollingAuto-RegressiveModel)被应用与短期电力数据预测与中长期电力数据预测.组合模型的测试在NewSouthWales的实际数据中测试.就在我们做出研究的期间,NewSouthWales的电力需求波动与6000kWh与13000kWh之间.我们通过对总体数据的分析,提出了一种新的基于电力卡方测试的分类方式.通过这种方式电力数据可以被分为7种.我们以字母A~G来命名分类后的数据.与此同时,数据会被分类为两个部分,其中的一个部分含有两个或两个以下的极值点,另一部分含有三个或三个以上的极值点,这种分类是为了帮助我们更好的研究数据特性并为我们能够更好的应用模型做出贡献.【期刊名称】《黑龙江科技信息》【年(卷),期】2017(000)020【总页数】7页(P34-40)【关键词】电力组合预测;ELMAN神经网络模型;基于spline的滚动预测墨西哥;电力卡方测试;滚动预测【作者】王倩;赵红;徐向东;宋曦;王晶【作者单位】国网甘肃省电力公司,甘肃兰州 730000;国网甘肃省电力科学研究院,甘肃兰州 730000;国网甘肃省电力公司,甘肃兰州 730000;国网甘肃省电力公司,甘肃兰州 730000;国网甘肃省电力公司,甘肃兰州 730000【正文语种】中文HIGHLIGHTS1、展示了基础电力预测模型在电力预测中的表现。
基于组合优化理论的用电量预测模型
基于组合优化理论的用电量预测模型陈景柱【摘要】In order to improve the prediction precision, a novel electricity consumption prediction model is proposed based on combination optimization theory. Firstly, the learning samples is obtained by phase space reconstruction. Then the learning samples are input into least square support vector machine and train, which the parameters of model are optimized by artificial fish swarm algorithm, and electricity consumption prediction model is established. Finally, the performance of model is test by simulation experiment. The results show that the proposed model can describe electricity consumption change rule, and improve the prediction precision.%为了提高用电量的预测精度, 提出了一种基于组合优化理论的用电量预测模型(AFSA-LSSVM). 首先相空间重构用电量学习样本, 然后将学习样本输入到最小二乘支持向量机进行训练, 并采用人工鱼群算法优化 LSSVM参数, 建立最优的用电量预测模型, 最后采用仿真实验对模型性能进行测试. 结果表明, 相对于对比模型, AFSA-LSSVM可以准确刻画用电量的变化趋势,提高用电量的预测精度,预测结果更加可靠,可以为决策者提供有价值决策信息.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2015(024)008【总页数】5页(P176-180)【关键词】用电量预测;支持向量机;人工鱼群算法;参数优化【作者】陈景柱【作者单位】东北大学信息学院,沈阳 110819【正文语种】中文智能电网以高速, 集成的通信网络为基础, 采用先进的传感设备和测量技术, 应用先进的控制方法及决策系统, 实现可靠, 安全, 经济, 高效的电网运行, 满足新形势下的用户需求和资产优化, 用电量的精确预测直接决定智能电网的电量调度能力及电力资源的利用率, 寻求高精确率的用电量预测方法成为当前研究热点[1].由于用电量受到经济发展状况、能源、价格、气候、民众生活习惯等多种因素的影响, 用电量呈现复杂的非线性变化特征[2]. 当前电量预测方法分为传统统计学方法和现代非线性预测法. 直传统统计学方法主要以时间序列模型为主, 其根据历史统计和时间序列的规律进行外推, 该方法存在判断偏差和过度拟合等问题[3]. 现代非线性预测方法包括神经网络、模糊算法、支持向量机等, 其支持向量机具有良好的非线性和自适应性特点, 适合用于对新变化信息做出精确预测的目标要求[4-6]. 最小二乘支持向量机(LSSVM)是由支持向量机发展而来的机器学习算法, 能有效处理高维、有限样本、非线性等问题, 因而被广泛应用于电网负荷预测领域[7]. 然而, LSSVM预测模型中关键参数的选取会对预测精度产生较大影响, 有学者提出了粒子群算法和蚁群算法优化LSSVM参数, 预测精度和稳定性较BPNN方法有明显提高[8]. 大理研究表明,LSSVM预测参数间的关系复杂, 粒子群优化算法和蚁群算法易陷入了不同程度的局部最优, 无法快速收敛到全局最优, 因此如何对LSSSVM进行更合理的优化, 对于提高用电量预测精度至关重要[9]. 人工鱼群(artificial fish Swarm algorithm, AFSA) 算法是近几年兴起的一种智能优化算法, 具有并行性、收敛速度快等优点, 为了LSSSMV参数提供了一种新研究工具[10].为了提高用电量的预测精度, 提出了一种基于组合优化理论的用电量预测模型(AFSA-LSSVM). 结果表明, AFSA-LSSVM提高用电量的预测精度, 预测结果更加可靠, 可以为决策者提供有价值决策信息.2.1 最小二乘支持向量机设训练数据集为: X={xi,yi}, i=1,2,…,N, LSSVM可以描述为:根据结构风险最小化原则, 式(1)变为:式中, γ为相关参数[10].引入拉格朗日函数进行求解式中, ai是拉格朗日乘子.依据KTT条件, 由消去、可以得到如下的方程组:由Mercer条件可得: , 为核函数, 采用最小二乘法求解a和b, 得采用径向基核函数作为LSSVM的核函数, 其定义为式中, 是核宽度参数.2.2人工鱼群算法优化LSSVM参数由LSSVM的参数γ太小会使得对不满足约束条件的点的惩罚力度不够, 使得训练误差变大, 模型的拟合度不高. 而γ取值太大, 会使模型接近实际经验风险最小化形式, 会出现模型的拟合度过高, 但预测精度却不高的问题. 相应的, 模型参数太小会导致过拟合, 太大会使得回归函数过于平坦. 因此, 参数γ和的选取就显得至关重要, 通常使用的是网格搜索或者交叉验证法, 费时费力而且很难取得最优的效果. 鉴于人鱼群算法(AFSA)具有较强全局搜索能力, 而且具有简单和容易实现等优点, 本文采用AFSA来对LSSVM参数进行寻优, 减少了人为设定参数的不足, 寻找到较理想的LSSVM参数, 以提高用电量预测精度.对于用电量预测问题, LSSVM参数优化的目标就是找到最合理的γ及σ, 建立最优的电量预测模型, 因此电量预测的LSSVM参数优化数学模型为:AFSA优化LSSVM参数的步骤具体如下1) 参数初始化, 如拥挤度因子δ, 最大迭代次数Genmax等参数. 令当前迭代次数Gen=0;2) 计算初始鱼群当前状态的函数值, 将最优鱼的状态及其函数值赋值给公告板.3) 循环执行以下步骤, 直到满足鱼群算法的终止条件;while (Gen<=Genmax){for (i=1;i<=N;i++){对第i条人工鱼进行行为选择, 执行较优行为;更新公告板的最优解;}Gen++;}4) 输出最优解(即公告板中人工鱼的状态和函数值)得到LSSVM最优参数(γ,σ).5) 利用最优参数建立最优用电量预测模型.2.3 AFSA-LSSVM的用电量建模流程综合上述可知, 基于AFSA-LSSVM的用电量预测模型工作流程如图1所示.3.1 数据来源月用电量易受气温, 节假日以及消费指数等影响, 包含复杂的不确定因素, 是非线性的研究对象的典型代表, 本文以月平均温度(℃)、社会消费品零售额(亿元)、工业增加值(亿元)、居民消费价格指数(CPI)和进出口总额(亿元), 上月用电量(亿千瓦时)为作为用电的影响因素, 选取某地区2004年1月到2013年10月用电量数据作为仿真数据, 具体数据如图1所示. 其2中004年2月到2013年7月用电量数据作为训练集, 把2013年8月到10月的数据作为测试集, 构建AFSA-LSSVM的用电量预测模型, 并对2013年8月到10月的用电量进行预测和分析.3.2 数据预处理不同的影响因素和用电量数据的量纲不同, 为了消除量纲不同带来的不利影响, 在建模之前, 对不同数据进行预见处理:3.3 学习样本的构造由于用电量数据具有混沌性, 首先需要采用相空间重构用电量预测模型的学习样本, 本文采用自相关函数变化曲线如图3所示, 从图3可知, 最佳延迟时间τ=4. 虚假近邻数和嵌入维数间的变化曲线如图4所示, 从图4可知, 最优嵌入维数m=6, 采用τ=4, m=6对用电量流量数据重构, 得到AFSA-LSSVM的学习样本.3.4 对比模型及评价标准为了测试AFSA-LSSVM的优越性, 选择 PSO-LSSVM、BPNN进行对比实验. 为了评价模型的预测精度, 选取均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为预测结果的优劣评价依据, 它们定义如下:3.5 结果与分析3.5.1 AFSA-LSSVM的预测结果通过AFSA-LSSVM构建的用电量模型对训练集进行预测拟合, 得到的拟合预测结果如图2所示, 并且从2013年8月到10月的预测结果相对误差表(表2)的结果看出, 对于2013年8月到10月的用电量预测值的精度是比较高的, 均在5%以内, 实验结果表明AFSA-LSSVM对于用电量的预测是可行的.3.5.2 AFSA-LSSVM与其它模型的预测性能对比果PSO-LSSVM以及BPNN的拟合结果及拟合误差如图6和图7所示, 它们预测结果的RMSE见表2. 从图6、7以及2的结果可以看出, AFSA-LSSVM和PSO-LSSVM无论预测性能均优于BP-神经网络模型. 另外, AFSA-LSSVM比PSO-LSSVM的预测性能效果更优, 这是主要由于AFSA-LSSVM采用人工鱼群算法对LSSVM参数进行优化, 找到更优的LSVM参数, 建立的用电量模型预测性能更优. 针对用电量复杂的变化特点, 提出一种AFSA- LSSVM的用电量预测模型, 预测结果表明, AFSA- LSSVM可以较好的拟合用电量的变化趋势, 相对于其它用电量预测模型, 预测精度得以提高, 预测结果有助于决策者掌握用电量变化情况, 便于制定最优的电网规划方案.1 Hong WC. Electric load forecasting by support vector model. Applied Mathematical Modeling, 2013, 33: 2444–2454.2 Niu DX, Wang YL, et al. Power load forecasting using support vector machine and ant colony optimization. Expert Systems with Applications, 2010, 37: 2531–2539.3 王晓佳,沈建新,杨善林.基于Gauss插值的正交化预测方法在智能电网用电量预测中的应用研究.电力系统保护与控制,2010,38(21):141–145.4 刘小聪,王蓓蓓,李扬,等.智能电网下计及用户侧互动的发电日前调度计划模型.中国电机工程学报,2013,33(1): 30–38.5 王义民,方卫民,席秋义,等.基于LS-SVM和PSO相结合的电力负荷预测研究.水力发电学报,2010,29(4):245–250.6 龙文,梁昔明,龙祖强,等.基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测.中南大学学报(自然科学版),2011,42(11):3408–3414.7 李文江,陈阳.基于改进ABC与LS–SVM算法的电力负荷预测的研究.传感器与微系统,2013,32(5):57–59,63.8 沈建新,杨善林.智能电网视角下粒子群优化支持向量机的用电量预测.科技管理研究,2013,33(11):235–238.9 李浩峰,马婷婷,李芳琼,等.智能优化LS_SVM在电力负荷预测中的应用.计算机仿真,2012,29(5):310–314.10 Gao YF, Chen YD. The optimization of water utilization based on artificial fish-swarm algorithm. Sixth International Conference on Natural Computation, 2010, 10: 4415–4419.11 Sulaiman MH, Mustafa MW, Shareef H, et al. An application of artificial bee colony algorithm with least squares vector machine for real and reactive power teaching in deregulated power system. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2012, 37(1): 67–77.。
大学论文：组合预测在我国能源消耗总量中的应用
组合预测在我国能源消耗总量中的应用摘要组合预测模型是将各种不同类型的单项预测模型兼收并蓄，各取所长，集中了更多的经济信息与预测技巧，能减少预测的系统误差，显著改进预测效果．本文利用我国能源消耗总量的历史数据，建立灰色预测模型、移动平均预测模型和多元回归预测模型，根据单项预测得出的结果进行权重分配，建立组合预测模型，预测结果表明预测值和实绩分析结果有很好的一致性，可以作为研究我国能源消耗总量的有效工具．通过比较各种模型的预测误差和从定量的角度来提高预测精度，为预测我国未来的能源消耗总量提出了改进方向，并通过各种预测方法所提供收集有用的信息加以综合利用，提高了预测精度，为我国的能源消耗总量和利用提供了依据和理论基础．关键词：组合预测能源消耗单项预测预测精度Application of Combination Forecast in Terms of Total EnergyConsumption in ChinaZhang Kai Directed by Lecturer Jiang ShutaoABSTRACTCombination forecast model is a different type of forecasting model of individual learning strengths, focus on a more economic information and forecasting skills, can reduce the forecast error, and significantly improve forecast. This project uses historical data of Chi na’s total energy consumption, building grey forecasting models, the moving average forecasting model and multiple back-forecasting models, weight distribution according to the results of individual forecasts, the establishment of combined forecasting model, predictions showed that the predicted values and performance analysis results with good consistency, can be used as effective tools for study of China’s total energy consumption. Errors by comparing the various forecasting models and improve forecast accuracy from a quantitative perspective, projections suggest improvements for the future direction, and the useful information provided through the comprehensive utilization of various forecasting methods, significantly improve forecast accuracy, provided t he basis for China’s energy consumption and the rational use and theoretical foundation.KEYWORDS: Combination forecast Energy consumption Items forecast Forecast accuracy目录摘要 (I)英文摘要 ................................................................... I I 前言 . (1)1单一预测在我国能源消耗总量中的应用 (2)1.1灰色预测 (2)1.1.1数据的选择 (2)1.1.2构造累加生成列 (2)Y (2)1.1.3构造矩阵B和数据向量n1.1.4得出预测模型 (3)1.1.5残差检验 (4)1.2移动平均法 (5)1.3多元回归预测模型 (7)1.3.1建立模型 (7)1.3.2估计参数 (7)1.3.3进行检验 (9)2 组合预测在我国能源消耗总量中的应用 (9)2.1各单项预测的误差分析 (9)2.2计算组合权重，建立组合预测模型 (11)3总结 (13)3.1我国未来20年能源消耗总量 (13)3.2预测模型结果总结 (13)参考文献 (15)附录 (16)致谢 (17)前言Bates和Cranger首先提出可以建立线性组合预测模型综合各单项模型的信息，以产生更好的预测效果．理论和实践的各种研究都表明，在多种不同的单项预测模型并且数据来源不同的情况下，组合预测模型可能获得比任何一个单项预测值更好的预测值．组合预测模型将各种不同类型的单项预测模型兼收并蓄，各取所长，集中了更多的经济信息与预测技巧，能减少系统的预测误差，显著改进预测效果．组合预测方法是对同一个问题，采用两种以上不同预测方法的预测．它既可是几种定量方法的组合，也可是几种定性的方法的组合，但实践中更多的则是利用定性方法与定量方法的组合．组合的主要目的是综合利用各种方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度．因此, 组合预测方法尤其适用于信息不完备的复杂经济系统[1]．能源是人类生存和物质发展的重要基础，随着我国全方面改革的进一步深化，各方面的矛盾日益突出，能源消耗量迅速增长，更加突出了预测研究我国能源消耗总量的重要性．人类社会的发展离不开优质能源的出现和先进能源技术的使用[2]．在当今世界，能源的发展，能源和环境，是全世界、全人类共同关心的问题，也是中国社会经济发展的重要问题．但是，人类在享受能源带来的经济发展、科技进步等利益的同时，也遇到一系列无法避免的能源安全挑战，能源短缺、资源争夺以及过度使用能源造成的环境污染等问题，威胁着人类的生存与发展．虽然从不同的角度出发对能源消耗总量的研究表述各不相同，但其根本出发点是减少能源消耗，支撑经济可持续发展．因此做好能源消耗预测分析，做出具体规划措施，对于保持我国经济健康、稳定、发展具有重要指导意义和现实意义[3]．当今世界能源供需分布不平衡格局进一步加剧，气候变化和能源环境问题日益突出，形势日趋严峻，能源地缘政治与能源冲突依然存在，能源安全问题有可能越来越复杂．由此看来能源消耗系统是一个复杂的系统，其发展演化过程受到多种因素及外部环境的影响和制约．由于我国能源消耗系统的特殊性和复杂性的特点，本课题利用我国能源消耗总量的历史数据，分别采用灰色预测法、移动平均法和多元回归方法建立了我国能源消耗总量的单项预测模型，并根据预测结果对各模型的优缺点进行了比较分析，据此建立了我国未来能源消耗总量的组合预测模型，并且对我国未来20 年的能源消耗总量进行了大胆的预测，根据预测模型得出预测结果对我国能源消耗提出了相关的建议．1 单一预测在我国能源消耗总量中的应用1.1 灰色预测灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法[4]．灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统．白色系统是指一个系统的内部特征是完全已知的，即系统信息是完全充分的；黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的．1.1.1 数据的选择本文选取我国1992-2012年21年的能源消耗总量为原始数据列(数据见附录，本文数据均来源于中国统计年鉴，单位：亿吨标准煤)记为：)0(X {=)1()0(X ，，)2()0(X ，，)3()0(X ， })21()0(X1.1.2 构造累加生成列累加是将原始序列通过累加得到生成列，就是将原始序列的第一个数据作为生成列的第一个数据，将原始序列的第二个数据加到原始序列的第一个数据上，其和作为生成列的第二个数据，将原始序列的第三个数据加到生成列的第二个数据上，其和作为生成列的第三个数据，按如此规则进行下去，便可得到生成列．对原始数据做累加生成得到新的数列)1(X ,记生成列为：)k ()1(X ∑==k1i )0()i (X 212,1k )k ()1k ()0()1(，，， =+-=X X1.1.3 构造矩阵B 和数据向量n YB= ⎝⎛+-+-+-)]21()20([21)]3()2([21)]2()1([21)1()1()1()1()1()1(X X X X X X ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫111 ，n Y =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛)21()3()2(X X X 求得a =-0.068902902，μ=8.8685924221.1.4 得出预测模型GM （1,1）模型相应的微分方程：μ=+)1()1(aX dtdX 式中，a 称为发展灰数，μ称为内生控制灰数．设∧α为待估参数向量，∧α=⎪⎪⎭⎫⎝⎛μa ，利用最小二乘法求解，可得：∧α=n 1Y B B B TT -）（求解微分方程，即可得预测模型：ae a X k X ak μμ+-=+-])1([)1()0()1( （k=0,1,2， (21)即)1k ()1(+X=139.6284498k 068902902.0e -128.7114498累减生成)0(X序列：)20()21()21()2()3()2()1()2()2()1()1()1()1()0()1()1()0()1()1()0()1()0(X X X X X X X X X X X -=-=-==1.1.5 残差检验根据上述模型计算绝对误差序列和相对误差序列，并根据结果进行残差修正，以提高精度．绝对误差序列为：）（0∆=（0，1.639298342，1.603229669，1.68598176，1.272139511，0.470229989，-0.438196004，-1.002383639，-1.580395169，-2.243732548，-2.574161667，-1.458938307，0.092364043，0.830424392，1.474142329，1.917303818，1.147144568，0.669910774，0.359517073，0.37360149，-0.709122828）相对误差序列为：Φ=（0，0.141327351，0.130623175，0.128528219，0.094098727， 0.034598885，-0.032176761，-0.071309011，-0.108595088，-0.149178394，-0.161459294，-0.079379859，0.004327076，0.035187922，0.056987982，0.068351128，0.03936018，0.021846318，0.01106414，0.010735613，-0.019603542）根据灰色预测模型得出的结果其相对误差小于0.5%，因此模型的精确度较高，能够较为准确的预测出未来某一时刻或某一时间段的特征量．由预测模型可得出预测值如表1：表1 灰色预测模型预测结果年份能源消耗总量)k()1(X)1()1(X预测值1992 10.917 10.917 10.917 10.917 1993 11.5993 22.5163 20.87700166 9.960001658 1994 12.2737 34.79 31.54747199 10.67047033 1995 13.1176 47.9076 42.97909023 11.43161824 1996 13.5192 61.4268 55.22615072 12.24706049 1997 13.5909 75.0177 68.34682073 13.12067001 1998 13.6184 88.6361 82.40341673 14.056596 1999 14.0569 102.693 97.46270037 15.05928364 2000 14.5531 117.2461 113.5961955 16.13349517 2001 15.0406 132.2867 130.8805281 17.28433255 2002 15.9431 148.2298 149.3977898 18.51726167 2003 18.3792 166.609 169.2359281 19.83813831 2004 21.3456 187.9546 190.489164 21.25323596 2005 23.5997 211.5543 213.2584396 22.769275612006 25.8676 237.4219 237.6518973 24.39345767 2007 28.0508 265.4727 263.7853935 26.13349618 2008 29.1448 294.6175 291.7830489 27.99765543 2009 30.6647 325.2822 321.7778381 29.99478923 2010 32.4939 357.7761 353.9122211 32.13438293 2011 34.8002 392.5763 388.3388196 34.42659851 201236.1732428.7495425.221142436.882322831.2 移动平均法移动平均法是修匀时间序列的一种方法[5]．就是每当得到一个最近时期的数据，就立即把它当做有效数据，而把最老的那个时间数据剔除掉，重新计算出一个新的平均值，用它来预测下一时间的数据[5]．依次法则，就可以计算出一串平均数，因此，移动平均从数列中所取数据点数一直不变，只是包括最新的观察值．从长期来看，虽然移动平均法的预测精度不太高，但是，随着时间的推移，能够很好地反映出该时间序列的变化情况，并且计算方法较为简单．设当前时期为t ，已知时间序列观测值为t 21x x x ，，， ，假设按连续n 个时期的观测值计算一个平均数，作为对下一时期即（t+1）时期的预测值，用1t F +表示：nx x x 1n -t 1-t t 1+++++=t F如果时间序列具有明显的线性变化趋势，则不宜采用移动平均法来预测。
基于组合模型的最大负荷预测方法研究开题报告
基于组合模型的最大负荷预测方法研究开题报告一、研究背景随着电力系统规模的不断扩大，电力负荷的准确预测对于电力系统的运行和管理具有重要意义。
当前负荷预测中常用的方法有时间序列分析、神经网络和支持向量机等，但这些方法存在着一定的缺陷，如时间序列方法可能无法处理非线性问题，神经网络可能存在过拟合等问题。
因此，开展基于组合模型的最大负荷预测方法研究有其必要性。
二、研究内容本研究的目的是提出一种基于组合模型的最大负荷预测方法，具体研究内容包括：1.分析和评估目前主流的负荷预测方法的优缺点，包括时间序列分析、神经网络、支持向量机等。
2.研究组合模型的基本原理和方法，包括集成学习、推理机和神经网络等。
3.设计并实现基于组合模型的最大负荷预测方法，包括数据采集、预处理、组合模型构建和负荷预测等。
4.通过对预测结果的分析和评估，比较组合模型和其他常用方法的优劣，验证基于组合模型的最大负荷预测方法的有效性和可行性。
三、研究意义本研究的意义在于：1. 提出一种基于组合模型的最大负荷预测方法，提高负荷预测的准确度和精度。
2. 研究组合模型在负荷预测领域的应用，拓展了组合模型的应用范围。
3. 为电力运行管理部门提供了一种更加准确的负荷预测方法，有助于提高电力系统的稳定性和可靠性。
四、研究方法本研究采用文献资料法、数学建模和实验研究相结合的方法进行研究。
具体包括：1. 收集并阅读相关文献，分析目前主流的负荷预测方法，研究组合模型的基础理论和方法。
2. 进行数据采集和预处理，包括数据的清洗、转换和缺失值处理等。
3. 构建组合模型，将各种单一模型集成，生成最终预测结果。
4. 对实验结果进行评价和分析，比较组合模型和其他预测方法的效果，验证组合模型的准确性和可行性。
五、论文结构本论文包括五个部分：1. 引言：简述研究背景、目的和意义。
2. 相关工作综述：综述当前主流的负荷预测方法，介绍组合模型的基础理论和方法。
3. 基于组合模型的最大负荷预测方法：详细阐述基于组合模型的最大负荷预测方法，包括数据采集、预处理、组合模型构建和负荷预测等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对 其 滞 后 值 以 及 随 机 误 差 项 的 现 值 和 滞 后 值 进 行 回归 建 模 ， 后 再 对 该 模 型 进 行 识 别 ， 算 其 然 计 各 个 参 数 ， 后 就 可 以利 用 通 过 检 验 的 最 优 模 型 最
进 行 未 来 时 间 段 的预 测 。该 模 型 处 理 数 据 的 方 法
列 预 测 出 来 的效 果 就会 受 到 影 响 ， Ｉ 模 型 先 ＡＲ ＭＡ
事 煤 炭 等相 关 电力业 务 的投 资 、 建设 、 营 和 管 理 ； 经
对 国 电集 团 的年 发 电量 进 行 有 效 的 预测 一 方 面 可
以为 其 以后 年 度 发 电计 划 的制 定 提供 依 据 ， 另一 方
对 发 电集 团 的发 电量预 测进 行研 究 有助 于优 化
资 源配 置 、 高管理 效 果 ， 有 一定 的实 践 意义 和科 提 具
学 价值 。中 国 国电集 团公 司 （ 电集 团 ） 以发 电为 国 是 主 的综合 性 电力 集 团 ， 主要 从 事 电源 的 开发 、 资 、 投 建 设 、 营 和 管理 ， 进 行 电力 生产 和 销 售 ； 经 并 同时 从
基 于 组 合 预 测 法 的 发 电 集 团 年 发 电 量 预 测 研 究 边 东辉 ， 乔欢欢
（ 北 电力 大学 ， 华 北京
摘
１２０ ） ０ ２ ６
要： 对发电集团的年发电量进行 预测 可以为其 制定年度发 电计划及煤炭等相关 电力业务 的投 资管理决策提
供参考依据。 以中国国电集 团公 司为例 ， 运用Ａ Ｚ 模型和灰色预测的组合预测模 型对国 电集 团２ ｌ一２ １ 年 ａ ＭＡ ０ ｌ Ｏ５ 的发 电量进行 了预测 ， 提高 了预测精 度。 关键词 ： 组合预测； ＲＭＡ模型 ； ＡＩ 灰色模 型
把 非 平 稳 的 时 间 数 据 经 过 差 分 等 使 其 数 据 平 稳
化 。 后 再 根 据 时 间 序 列 模 型 的 特 点 ， 因 变 量 然 将
面 还可 以为 其煤 炭等 相关 电力 业 务 的投资 管 理提供
参 考依 据 ， 高其 经济 效 益 。 提
迄今 为 止 ，用于 预测 的方 法 有很 多 。这些 方 法
Ｂ ＡＮ Ｄ ｎ － ｕ， Ｉ Ｏ Ｈｕ ｎ ｈ ａ Ｉ ｏ ｇｈ ｉＱ Ａ ａ － ｕｎ
（ ｏｔ ｈｎ ｌｃｒ ｏ ｅ ｎｖ ｒ ｔ， ｅ ｉｇ１ ２ ０ ， ｈｎ ） Ｎ ｒ Ｃ ｉａＥｅ ｔｃＰ ｗ ｒ ｉｅｓ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ２ ６ Ｃ ｉａ ｈห้องสมุดไป่ตู้ｉ Ｕ ｉ ｊ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ａ ｎ ａ ｅ ｅ ａ ｉｇ ｃ ｐ ｃ ｔ ｆＧｕ ｄ ａ ｏ ｐ ｉ ０ － ０ ５ ｉ ｐ ｅ ｉｔｄ ｂ ｏ ｉ ａｉ ｎ ｆ ｒ ｃ ｓｉｇ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｎ ｕ ｌｇ ｎ ｒ ｔ ａ ａ ｉ ｏ ｏ ｉｎ Ｇｒ ｕ ｎ ２ １ ２ １ ｓ ｒ ｄ ｃ ｅ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｏ ｅ ａ ｔ ｄ ｌ ｓ ｄ ｏ ｎ ｙ １ ｏ ｎ ｂ ＡＲＩ ｎ ｒ ｙ ｐ ｅ ｉ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ． ｈ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｓｉ ｒ ｖ ｄ Ｔ ｅ ｐ ｅ ｉ ｔ ｎ ｃ ｎ ｐ ｏ ｉ ｅ ｄ ｃ ｓｏ — ｋ ｎ ｅｅ ｅ ｃ ｎ ｉ ＭＡ ａ ｄ ｇ ａ ｒ ｄ ｃｉ ｄ １ Ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ． ｈ ｒ ｄ ｃｉ ａ ｒ ｖｄ ｅ ｉｉ ｎ— ｏ ｏ ｏ ｍａ ｉ ｇ ｒ ｆｒ ｎ ｅ ｏ ｔ ｓ ｆ ｔｒ ｎ ｕ ｌｐ ｗｅ ｅ ｅ ａｉ ｎ ｐ ａ ｎ ｈ ｎ ｅ ｔ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｆ ｈ ｏ ｌａ ｄ ｏ ｈ ｒｐ ｗｅ ｕ ｉ ｅ ｓｆｒＧｕ ｄ ａ ｏ ｐ ｕ ｕ ｅ ａ ｎ ａ ｏ ｒｇ ｎ ｒ ｔ ｌｎ ａ ｄ ｔ ｅｉ ｖ ｓｍｅ ｔｍａ ａ ｅ ｎ ｅ ｃ ａ ｎ ｔ ｅ ｏ ｒｂ ｓｎ ｓ ｏ ｏ ｉ ｎ Ｇｒ ｕ ． ｏ ｏｔ
大致 可分 传 统预 测方 法 和人 工智 能方 法 ２类 。传 统 方 法 主 要有 时 问序 列法 、 回归分 析 法 、 色 模 型 法 、 灰 专 家 系统 法 以及 优 选 组合 预测 法 等 ， 工 智 能 方法 人 主要 包 括 专 家 系统 、 糊 逻 辑 方 法 和人 工神 经 网络 模 方 法 等 本 文采 用 基 于 Ａ Ｉ Ｒ ＭＡ模 型 和灰 色 模 型 的
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ ｏ ｂ ｎ ｔ ｒａ ｒ ｄｉｔｏ Ａ ＲＩ Ａ ｏ ｅ ；ｇ ａ ｄｅ；ｌ ａ ｏ ｅ ａｓｉ ｇ ｙ ｗ ｒ ：ｃ ｍ ｉ ａ ｏ ｉｌｐ ｅ ｃｉ ｎ； Ｍ ｍ ｄ ｌ ｒ ｙ ｍｏ ｌ ｏ ｄ ｆｒ ｃ ｔｎ
组 合 预测法 进 行研 究 。
０ 引言 １ 预 测模 型
中图分类号 ：Ｍ６ ５ Ｆ ０ ．１ Ｔ １ ；４ ７６ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ：６ ３ ７ ９ （０ ２ ０ — ０ ２－５ １７ — ５ ８ ２ １ ） ５ ０ ６ － ０
Ｓ ｕ ｎ Ｇ ｕ ｄｉ ｎ Ｇ ｅ ｒ ｔｎｇ Ｃａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｔｏ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｄｙ ｏ ｏ ａ ｎｅ ａ ｉ ｐａ ｉｙ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｓ ｄ ｏ Ｃｏ ｂ ｎａ ｉ ｎ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎｇ Ｍ ｅ ｈｏ ｍ ｉ ｔｏ ｒ ｃ ｓｉ ｔ ｄ
１１ Ａ ＭＡ模 型 ． ＲＩ
Ａ Ｉ 是 时 间 序 列 理 论 模 型 中 的 １种 ， 被 Ｒ ＭＡ 又 称 为 差 分 自回 归 移 动 平 均 ， 中 Ａ 其 Ｒ代 表 白回归 ， Ｉ代 表 差 分 ， ＭＡ代 表 移 动 回归 。 由 于 一般 的 经 济 数 据 都 会 呈 现 出一 定 的不 稳 定 性 ， 接 用 时 间 序 直