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广东省电力负荷非线性预报与分析
 
慧聪网   2005年12月16日10时21分      

    摘 要:电力负荷预报是电力系统的重要工作之一。广东电力年负荷为非线性时间序列,根据时间序列的理论与方法,在分析广东电力历史负荷非线性时间序列运动轨迹的基础上,发现其电力负荷数据可由时间序列的典型分解式表示,选择期望值为噪声项的概率模型,并采用最小二乘法拟合趋势项,再根据参数估计和数据拟合优度的检验结果对时间序列未来取值进行预报。对广东电力负荷时间序列R/S分形分析进一步表明了预报值的合理性,也预示了今后20-30年内广东电力负荷的持续稳定增长。
  关键词:电力负荷;非线性;时间序列;预报;最小二乘法;分形布朗运动模型;R/S分析
Nonlinear forecasting of electric load in Guangdong Province
FAN Fumei1,ZENG Zhijian2,LIANG Ping1
1.Electric Power College, South China Univ. of Technology,
Guangzhou 510640, China; 
2. Guangdong GuangDian Power Grid Group Co., Ltd., Guangzhou 510600, China)

  Abstract:Load forecasting is an important task in the electric power system. As the annual electric load of Guangdong Province is a nonlinear time series, according to the theory and method of time series, and by analyzing the move trace of the nonlinear time series of Guangdong
s historical electric load, we find out that the annual electric load of Guangdong can be showed by a typical resolution equation of the time series. We choose the expectation value as a probability model of noise item and use the least square method to fit the tendency item, then forecast the future time series according to the parameter estimation and check results of the optimum grade about the data fitting. TheR/Sfractal analysis of Guangdong load time series further shows that the forecasting value is reasonable and the electric load in Guangdong will maintain a sustained and stable increase in the following 20 to 30 years.
  Keywords:electric load; nonlinearity; time series; forecasting; least square method; fractal Brownian motion model; R/S analysis

  以电力为中心来安排能源建设和能源规划是中国社会经济发展的客观要求,是一个长期的战略任务。因此,对电力负荷进行预报是电力系统最重要的基本工作之一,它对能源规划、电力系统的运行与控制及经济发展战略研究有着重要意义。
  广东省电力系统年负荷为非线性时间序列,分析这样的时间序列首先必须建立表示数据的假设数学模型,选择一个模型后,才有可能进行参数估计,数据的拟合优度检验,以及由所拟合的模型来提高对产生序列的机制的理解,并对时间序列未来取值进行预报。广东省年电力负荷数据可由时间序列的典型分解式表示,选择期望值为噪声项的概率模型,并采用最小二乘法拟合趋势项,从而达到对广东电力负荷的预报。
  建立在分形布朗运动模型基础上的R/S分析方法在时间序列的预报中也得到了广泛应用。广东电力负荷时间序列(1984~2002年)与预报值(2003~2006年)R/S分析得出的分维数相近,且趋近于
1.0。这一方面表明了预报趋势的合理性,另一方面也预示着今后20~30年内广东电力负荷的持续稳定增长。
1最小二乘法预报

1.1时间序列典型分解式
  广东省电力系统年负荷时间序列的数据图形如图1所示1
  对广东省电力年负荷时间序列的数据图形考察表明,该数据可由时间序列的典型分解式来表示2
 
  其中:mt是逐渐变化的函数,称为趋势项;st是已知周期为d的函数,成为季节项;而称{Yt}为平稳随机噪声项。通过估计和抽取确定性成分mt和St,可使残量式噪声项为一平稳过程。进而选取关于过程{Yt}的合适的概率模型,分析它的性质,并连同mt和st可达到对{Xt}的预报。
  广东电力系统年负荷时间序列不含季节项成分,则式(1)成为
 
  这里选择噪声项{Yt}的期望值EYt为概率模型。
1.2最小二乘法拟合及广东省电力负荷的预报
  对于趋势项mt,则采用最小二乘法对数据拟合含有参数的函数,即
 
和a2
  用式(3)形式的函数拟合广东省电力年负荷的历史数据(Xt的单位为TWh),1984≤Y≤2002,得到参数估计值,
 
所得的残量。此处,噪声{Yt}的期望值EYt = 0.302。显然残量{Yt}与趋势项
是弱相关的,由期望值EYt对趋势项进行修正,可达到对Xt的未来取值进行预报,即
 
 
 
作者:樊福梅 曾智建 梁 平 
 
 
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