基于多变量灰色预测模型的省级电力公司中长期电量预测

目前我国中长期电量预测的结果准确度难以进一步提高,且传统GM(1,1)由于其自身特点,已不再适应近年来全社会用电量变化呈现出的新规律。基于省级电力公司各产业全社会用电量数据,分析了用电量的变化规律。通过挖掘各产业影响用电量变化的因素,分产业建立多变量灰色预测模型,预测了江苏省2016—2018年全社会用电量,预测结果可靠。最后对模型应用的特点进行了总结。     

智能电网环境下采用关联分析和多变量灰色模型的用电量预测

智能电网的发展将给传统用电方式带来重大变化,在此背景下,基于灰色理论提出一种用电量预测新方法。首先通过灰色关联分析法确定影响用电量的主因素变量,然后采用多变量灰色模型(multi-variable grey model,MGM) (1, n)进行用电量预测,该方法能够反映各因素间的相互制约、相互促进的关系,避免了传统灰色模型GM(1,1)未考虑其他随机因素对用电量影响的局限性。对一个实际电力系统的用电量进行预测,结果表明所提方法能有效提高预测精度且适用于中长期电量预测。     

一种基于灰色系统理论的中长期需电量预测模型

深入研究了基于灰色系统理论的中长期需电量预测方法,剖析了灰色预测ＧＭ（１,１）模型应用的局限性及其改进方法,根据电力系统中长期需电量预测的特点,将国民经济发展对年用电量的影响加到预测模型中,提出一种基于灰色系统理论的中长期需电量预测方法,并用此方法对山东省多年来的用电量进行试验和对未来十几年的用电量进行预测,结果表明：模型精度较高,预测误差较小,预测结果与国家电力公司的宏观预测值基本吻合。     

介绍一种电量预测方法—灰色模型

为精确地预测电量,利用灰色系统的理论,对石家庄市网已有年用电量的离乱数列进行数据处理;并建立了年用电量灰色动态模型(GM)。使测量的电量达到一级精度。     

基于协整-格兰杰因果检验和季节分解的中期负荷预测

近年来,随着国民经济的转型,中国的经济结构发生了较大的变化,仅仅依靠电力负荷历史数据进行负荷电量预测会造成较大的误差。为解决传统负荷预测方法对于经济、气象等因素考虑不足的问题,提出了一种可以计及经济与气象等因素影响的中期负荷电量预测方法。首先利用季节分解将历史月度用电量分解为长期趋势及循环分量、季节分量以及不规则分量;并以计量经济学中的协整检验以及格兰杰因果检验分析经济因素与用电量长期趋势及循环分量的关系,确定影响该部分电量预测的关键性指标;基于电量、气象以及经济数据,对各个分量利用支持向量机分别进行预测并综合得到月度电量总量预测值;最后通过算例分析了方法的有效性与可行性。     

用电量的灰色-多元回归耦合模型预测

应用灰色关联分析方法,探讨了江苏省全社会用电需求量与其影响因素的关系,确定了影响用电需求量的主要因素(重工业用电量、地区生产总值、人均收入、固定资产投资总额和基本建设投资).建立了用电需求量与主要影响因素之间的多元线性回归预测模型,经过回归检验,确定了优化的多元线性回归预测模型.用灰色模型拟合该回归模型自变量的历史数据,并预测其未来发展趋势.应用优化回归模型对江苏省2004～2010年全社会用电量进行了预测.结果表明,到2010年,江苏省全社会用电量将达到3661.95亿kW·h,是2004年用电量实际值的2倍.     

基于灰色关联分析及BP算法的用电量预测

用电量是电力系统规划及地区资源配置的重要影响因素,为了提高用电量预测的精度,提出将灰色关联分析法与BP神经网络相结合进行用电量预测。利用灰色关联分析法对影响用电量的主要因素进行分析,确定了3个影响因素并将其作为 BP 网络的输入参数,建立了用电量BP神经网络预测模型;在MATLAB环境下对模型进行训练测试,结果表明该系统收敛速度快、预测精度高,可为用电量的预测提供参考方法。     

月度用电量灰色预测改进模型

灰色模型是年度电量预测的有效方法。引入季节指数平滑法改进灰色模型,使其更适合具有季节周期性的月度用电量预测;并提出了一种基于马尔科夫过程的残差修正法,以提高月度电量预测的准确率。最后,以某市月度用电量进行实际预测为例,通过与其他模型的比较,验证了改进模型在月度用电量预测中的有效性。     

基于面板回归的地区行业用电量空间协同预测模型研究

中国大部分地区目前还处在工业化中后期阶段，行业用电在全社会用电量中占有较大比重，随着区域协同发展政策的实施，各地区内部行业间联系日益紧密，针对地区内部行业用电量预测问题，传统单维度历史序列分析无法满足需求。介绍一种基于关联规则发掘算法确定行业电量增长主导因素的方法，结合面板数据建立区域行业用电量空间协同预测模型，模型基于面板协整关系实现多地区行业用电量预测。以中国南方五省非金属行业用电量及相关经济数据为例进行实证研究，验证了所提出的空间协同预测模型的可行性与有效性。     

“新常态”下广东省中长期电力需求预测

探讨了在经济逐步迈入"新常态"的情况下,广东省未来15年的电力需求情况。首先在分析广东经济发展特点及影响因素的基础上,对广东经济发展进行预测。其次,分析广东历史用电情况,考虑影响电量增长的因素,对电量增速区间进行预估;同时结合经济增长、产业结构调整、城镇化率、人口增长、技术进步和产业政策等方面对广东电力需求发展的影响,利用产值单耗法、弹性系数法和人均用电量法对广东全社会用电量进行了预测。最后,对广东最大负荷利用小时数进行分析,在电量预测结果的基础上预测了广东未来最大用电负荷。     

基于灰色理论的中长期用电量预测

灰色理论具有所需数据少,计算量少的优点,在很多领域得到广泛应用。用电量预测就是一种典型的灰色系统。将灰色理论应用于我国某地区中长期用电量的预测,与实际用电量对比的结果表明,灰色理论用于该地区中长期用电量预测可行有效,预测结果满足要求。     

基于用户数量和装接容量的用电分析研究

全社会用电量是反映社会经济发展的最重要指标之一,对于电力受入型城市(受入电量占用电量60%以上),在关注本地发电装机、利用小时数等指标的同时,更应关注代表需求侧情况的用电用户数量和用户装接容量等指标。选择广州市为例,对2014年—2017年全社会用电数据进行分析,提出一种基于用户数量和装接容量的分析方法,利用行业用户繁荣程度以及用电量与用户装接容量间波动幅度的拟合关系,对未来一段时期的全社会用电趋势进行预测。     

基于一次累加数列回归模型的短期全社会用电量预测

社会用电量预测是电力计划部门的一项常规工作.通常是从已知的历史用电量出发,考虑政策、经济、人口、气候等相关因素,对未来的需求电量作出预测.文章选用的方法是排开对相关影响因素的考虑,对原始用电量时序数列作一次累加处理,发掘电量变化与时间之间存在的潜在关系,建立回归模型.通过验证发现,这种方法建模拟合精度较高,适用于短期全...     

计及经济因素的混合模型电量预测研究

精确的电量预测是进行电网规划和建设的重要依据。为解决月度用电量预测方法思路单一、预测模型通用性不强、预测精度低等问题,通过对区域用电量与经济的历史数据研究分析,提出了一种计及经济因素影响的混合模型月度用电量预测方法。该方法将回归分析法和指数平滑法这两种预测方法相结合,建立电量预测模型,取得了较高的预测精度;最后,将本模型运用于浙江嘉兴地区月用电量预测,结果表明,该模型预测平均绝对百分误差为2. 31%,从而验证了该模型的有效性与通用性。     

基于春节影响时期分析的中期负荷智能预测

针对传统春节效应影响时期按经验选取以及物理意义模糊的问题,提出了一种适于用电量春节效应调整新方案,以估计和消除春节效应对电量的影响。首先提出一种确定春节效应影响时期的方法;然后基于X-12-ARIMA模型形成一种春节效应调整新方案,对原始电量序列进行修正,以减小春节效应影响月份的预测误差;最后利用支持向量机模型, 进行某省月度负荷用电量预测算例分析,验证该春节效应调整方法的正确性和有效性。算例表明,所提出的春节效应调整方法可有效改善用电量数据质量,有助于对中期负荷用电量做出更为精准的预测。     

统计方法在预测全社会用电量中的应用

本文运用甘肃省1999年到2005年的数据,建立了以全社会用电量为因变量,GDP为自变量的线性回归模型,并通过灰色系统理论中的GM(1,1)模型,预测出了自变量的年度数据,从而进一步对甘肃省2006年到2010年的全社会用电量进行了预测。     

山东省社会用电量与生产总值指数的回归分析

对山东省 1978～ 1999年国内生产总值指数与全社会用电量做了对数线性回归分析 ,进一步对模型进行了相关性检验 ,通过一阶差分变换对模型进行了修正 ,最后得到合理的回归方程。用此模型对山东省“十五”期间的全社会用电量进行了预测。     

基于大数据挖掘电量预测方法的创新及应用

本文主要是基于营销系统数据开展电量预测出发,分析不同区域、行业以及时期的电量变化趋势,深入挖掘数据,发现隐藏信息并加以利用。全方位挖掘影响电量的因素,筛选出相关性强的因子形成因子储备库为后续建模做准备。通过运用时间序列、多元线性回归和灰色预测等算法对电量进行预测,丰富电量预测手段,提高短期、中期和长期的电量预测能力,并对预测结果进行可视化展示,为电量预测提供可靠的数据支撑。经实例验证,该方法能够有效的提高电量预测方面的精准度,实现未来用电量的精准预测,不仅能提升客户服务能力,提高客户服务部门的工作效率,还能有效提高电力公司的核心竞争力,使电力公司在市场愈发激烈的现状下做出更加明智的商业决策,抢占电力市场的主导地位。     

城镇化率在电力需求预测中的应用分析

分析城镇化发展对电力消费的影响,以贵州省城镇化率与全社会用电量历史数据为例,从历史数据选取、数据处理等方面分析其相关性,提出一种全社会用电量预测模型,采用SPSSAU软件对数据进行线性回归分析,计算得出全社会用电量预测值,并对比分析预测值与实际值,得出该模型具有一定的预判能力.     

电力市场条件下年用电量混沌模型分析

年用电量的预测关系到电力系统的经济效益。通过对电力市场条件下年用电量的研究,应用混沌理论建立了在实际电量需求和可用电量共同限制作用下的年用电量模型。在不同的电量需求增长率基础上分析其混沌特性,得出产生混沌的充分条件。对不同的系统参数进行仿真分析,结果表明在供给和需求的共同作用下,年用电量可能会出现混沌行为。