基于综合预测模型的上海市年度用电量预测研究

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1、2012年第6期基于综合预测模型的上海市年度用电量预测研究童克诚(上海市电力公司浦东供电公司，上海200122)摘要：通过对上海市历史用电量数据的分析，分别优化选择两种合适的单一模型即回归模型和灰色模型来预测上海将来几年用电量，采用综合预测方法，分别对两种模型赋予不同的权重得到综合预测模型，综合了两种预测方法的优点，降低预测风险，提高预测效果，通过实例证明了其可行性。关键词：电力负荷预测；回归预测；灰色预测；综合预测中图分类号：F407．61文献标志码：B0引言要有国民经济发展情况、产值单耗、产业结构调整、电价政策等，但各个因素与用电量的相关关电力系统负荷预测是

2、根据电力负荷、经济发系随地区差异的不同而不同。目前年度用电量的展水平、人口、气象等历数据，探索电力负荷历史预测技术发展比较成熟，有电力弹性系数法、产数据变化规律对未来负荷的影响，寻求电力负荷值单耗法、回归预测法、灰色预测法、趋势外推预与各种相关因素之间的内在联系，从而对未来电测法等。各种预测技术都有各自的优点和局限，力负荷进行预测。它分为长期预测、中期预测、短在应用这些预测技术进行的过程中，需要根据具期预测和超短期预测。长期负荷预测是指未来体情况具体分析，选择与实际情况较吻合的模型5～10年负荷预测，主要是电网规划部门根据国(各种预测技术综合分析见文献[1]、[

3、2])。民经济的发展和对电力负荷的需求，所作的电网2000—2007年的电力弹性系数的规律性不改造和扩建工作的远景规划；中期负荷预测是指强，时而大于1，时而小于1，所以不适合用电力弹月至年的负荷预测，主要是确定机组运行方式和性系数法预测用电量。而产值单耗法需做大量细设备大修计划等；短期负荷预测是指日负荷预测致的调研工作，虽然产业每单位耗电量呈下降趋和周负荷预测，分别用于安排日调度计划和周调势，下降速度却随技术发展及产业调整政策的不度计划；超短期负荷预测是指未来lh以内的负荷同而不同，故用此方法预测具有较大的随机性。预测，根据几秒或几分钟的预测值对电网的安全而回归

4、预测法引入相关因素，预测效果较好；由进行监控。本文预测上海2009—2012的年度用电于年度用电量具有单调性特点，灰色预测是预测量，属于中期期预测，它为合理安排电源和电网效果较为稳定的方法。下文分别用回归预测法、的建设进度提供宏观决策的依据，使电力建设满灰色预测法进行预测。足国民经济增长和人民生活水平的提高。因此，科学的进行年度用电量的预测对地区的经济的2一元线性回归法发展意义重大。回归分析法又称统计分析法，是目前广泛应1影响年度用电量预测的因素及预测方法用的定量预测方法。其任务是确定预测值和影响因素之间的关系。变量分为自变量和因变量，如年度用电量指一个地区在一

5、年内全社会消果只分析一个因变量和一个自变量的相关关系，费电量的总和。影响年度用电量的因素很多，主这样的分析法为一元回归分析。在一元回归分析一3l3一2012年第6期中，如果两个变量之间的相关关系可以由白变量预计近几年经济增长率有所下滑，但考虑到上海的线性函数来描述，则称为～元线性回归分析。已经开始了经济结构的转型，金融危机对其影响因为年度全社会用电量与国民经济发展的关系无其他地方深刻，加上明年将举行世界博览会，非常紧密，尤其对上海这样的比较发达的城市，将对电力需求有所提高，预计2009～2012年的生产总值是衡量经济发展状况的一个重要指标。增长率也为10％，用该

6、模型预~2009、2010、201l、通过研究全社会用电量与生产总值的规律，能比2012的年度用电量见表2。较好的预测最近几年的全社会用电量，通过描点表2一元线性回归预测值绘图可比较直观的确定可否用一元线性数学模年份20092010201120l2型来描述用电量和生产总值的关系。图1为上海GDP1506816575l823220055市2000—2007年用电量与生产总值的散点图。从／亿元图1中可看出两者的关系近似一条直线。年用电量／,[LkW·h131314201538l668图1用电量与生产总值的散点图。3灰色预测法＼回唰灰色系统理论是20世纪80年代初由我

7、国学旺0200040O06000800010001200l4001600者邓聚龙教授提出并发展的该理论近几年来0000生产总值／亿元被广泛的应用于各个领域。其基本模型是灰色设一元线性方程为用表示用电量，表示模型(GreyModel，简称GM)，一般建模是用数据生产总值，与^，间的一元线性回归模型为：列建立差分方程，而灰色模型是用历史数据列^V=a+f】x(1)作生成后建立微分方程模型，GM(1，1)模型是由最小二乘法可以求得参数a、触口下：最常用的一种灰色模型，它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型，是作为电力至二(X一)-0．0712(2)负荷预测的一

8、种有效的模型，是GMf1