基于灰色理论的燃气负荷预测
基于灰色理论的电力负荷预测模型及其应用的研究
最常用、 最简单 的一种灰色模型 ， 它是 由一个只包含
单变量的微分 方程构成 的模型 。 Ｇ １ ｔ 模型 的 是 Ｍ（ ， ） ｔ
一
个特例 。 设 已知的历史电力负荷 （ 的原始数据序列为 ： ｏ ） （ ＝［ ｏ（） （ （） …，（ （ ） ｏ （ １ 。 ｏ ２ 。 。 ｔ ］ ） ） ） ）ｔ （） １ 利用 １ 次累加生成 １ Ａ Ｏ。 一 Ｇ 生成的数据序列为 ： （ ＝［ （） （ （） …， （ ） （ １ ， ２ ， （ ｔ ］ ） ） ） ）ｔ （） ２
测、 决策思想和方法。负荷预测的灰色建模是采用历 史数据列作生成后建立微分方程 ， 作为电力负荷预测 的模型。由于灰色预测要求的原始负荷数据少、 不考
虑分布规律、 不用考虑变化趋势、 运算简便 。 因此 。 基 于这一思想 。 根据某供 电局 １８ 年到 １９ ９９ ９６年的历史
２ 灰色模型 Ｇ １１的确定 Ｍ（ ，）
间区域内变化 的灰色过程 ， 而电力系统的负荷变化本 身受到多因素 的影响 ， 是一个 随机变化量 ， 在确定 的 时间和范围内正是一个灰色过 程。而影响电力负荷
ｄ ） ｘ１ （
—
＋ｎ （ ｚ １ ‘ ）
（） ４
根据导数的定义 ， 可得 ： — ＝ｌ Ｏ — — — — ■ — — ＿ △＇ — — — ● — 一 蚰 ‘ — ｔ＊ －
ｃ ｎ ｅｉ ｈ ｏ ｙ ａ ｄ ｐ ａ ｔ ｅ ａ ｏ ｎｔｅ ｒ ｎ ｒ ｃ ｃ ． ｉ
Ｋｅ ｒ Ｓ Ｇｒｙｔｅ ｒ ；ｐ ｗ ｒ ｒｅ；ｌａ ｒｃｓ；ｍｏ ｅ ｙＷＯ ｄ ， ｅ ｏ ＇ ｈ ｙ ｏ ｅ ｋ ｔ ｏｄ ｆ ｅ ａｔ ｍａ ｏ ｄｌ
基于灰色模型的电力系统负荷预测
式 中： （ （ ＝ １
（ （） ｋ＝１２ …咒。 。 ｉ， ） ，，
建立 Ｇ １ １模型的一阶白化微分方程为 ： Ｍ（ ，）
＋ 式 中： 、 为待求系数。 可以利用最小二乘法求解 ：
Ａ ＝（ ） ＝（ Ｂ） 口， Ｔ ＢＴ 一 ＢＴ
ｆｒｐ ｗｅ ｙ ｔｍ ｏ ｄ ｆｒｃ ｓｉｇ ｉ ｃｅ ｔｄ ｉ ｈｓ ｏ ｏ ｒ ｓ ｓｅ ｌａ ｏ ｅａ ｔ ｓ ｒａ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅｓｙ．Ａ ｅ ｍｏ ｅ ，ｎ ｍｅ ｒ ｇ ｅｓｖ ｄ ｅ ｏ — ｓａ ｎ ｗ ｄ ｌ ａ ｄ ｐ ｏ ｒ ｓｉｅ ｍｏ ｌ ｆｅ
ｆａ ｉｌ ｎ ｈ ｒ ｃｓ ｎ ｏ ｏｅ ａ ｔ ｇ ｈ ｓｂ ｅ ｍ — ｅ ｓ ｅａ ｄｔ ｅｐ ｅｉｉ ｆｆｒ ｃ ｓｉ ａ ｅ ｎ ｉ ｂ ｏ ｎ ｐｏ ｅ ｒ ｖ ｄ．
分方程模型 ， 求得拟合曲线， 用来对负荷进行预测 。
设有时间序列 （ 。 ）＝ （ 。（） （ （ ）… （ （／）， （ １ ， 。 ２ ， 。 Ｉ ｔ ）
（ ）＝ （ （ ）ｚ（ ２ ， （ １ ， （） … （ （ ）。 （ ） １ 咒） １
对 电力系统而言 ， 提高电网运行的安全性 和经 济性 ， 改善电能质量 ， 很大程度上都 依赖于负荷预 测的精确程度。从发展的观点来看 ， 负荷预测也是 我国实现电力 市场的必备条件。提高负荷预测 的 准确率 ， 就能安排 好火 电机组开机 ， 调整好线路 的 潮流， 从而在保证 电网安全稳定运行 的同时， 大大 提高电力系统的经济效益… 。 １
摘 要： 基 于灰色理论 建立了 １ 种新的电力 负荷 负荷预测可分 为超短期 、 短期、 中期和长期负
基于灰色理论与BP网络的负荷预测
例 预 测 表 明 ：灰 色 理 论 与Ｂ 网络 相 结 合 的 预 测 精 度 与 单 一 的预 测 模 型 相 比有 了 明 显 的 改进 ， 该 算法 在 理 论 和 实 Ｐ 践 应 用 中都 是 可 行 的 ， 并 为 电 力 部 门 的 生 产 运 行 和 规 划 提 供 了重 要 的参 考 。 关 键 词 ：灰 色 理 论 ；Ｂ 神 经 网络 ； 负 荷 预 测 ； 精 度 ； 权 值 ；预 测 模 型 Ｐ 中图 分 类 号 ：Ｔ ７ ５ Ｍ １ 文 献 标 志 码 ：Ａ
第 ３ 第 ４期 Ｏ卷
Ｖ０ － ０ １３ Ｎｏ． ４
辽宁工程技术 大学学报 （ 自然科学版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ａ ｎｎ ｅ ｈ ｉａ ｉｅ ｓ ｙ （ ｔｒ ｌ ｃｅ ｃ ｏ ｒ ａ ｏ ｉｇＴ ｃ ｎｃ ｌ ｏ Ｌｉ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｔ Ｎａｕ ａ ｉｎ ｅ） Ｓ
ｉ ｐ ｏ ｅ ｏ ａ ｉ ｇ ｔ ｔ ｅ ｉ ｇ ｅｐ ｅ ｉ ｔ ｅｍ ｏ ｅ ｓ Ｔｈ ｏ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｙ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｓ ｍ ｒ ｖ ｄ ｃ ｍｐ ｒｎ ｏ ｈ ｒｓ ｌ ｒ ｄ ｃ ｉ ｄ ｌ． ｅｃ ｍｂ ｎ ｔｏ ｆｇ ｅ ｏ ｙ ａ ｄ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｓｉ ｏ ｎ ｖ ｈ ｎ
计算输出层实际值与目标值之间的误...
燃气负荷智能预测的研究及其实现摘要随着人们对生活质量要求的提高和环境保护的需要,天然气作为一种清洁能源,正得到大力推广使用。
在我国大力建设燃气管网干线全面进入“天然气时代”的同时,存在着一些亟待解决的问题,例如管网的设计,购气储气规划,如何调峰等都是燃气工业发展面临的难题。
上海作为中国推向世界的金融中心,天然气工业的稳定发展显得尤为重要。
本文在全面收集上海市历史燃气负荷数据的前提下,对上海市燃气负荷特点进行了充分的分析,并在研究了一些已经被广泛使用的负荷预测方法对上海市燃气负荷实际预测效果之后,提出了一种基于小波变换的燃气负荷组合预测方法,该方法首先用小波变换进行预处理。
利用小波分解,将原数据信号分解成层,使得分解后的每层数据周期更加明显。
然后用互补模型集见第章第二节详细介绍中的单个预测方法分别对分解后的每层小波序列进行预测。
重构后便得到多个预测值。
经过计算偏移值,得到每种预测方法的最佳权重,则得到最后的预测值。
燃气负荷按日、月、年呈周期性波动。
又受季节、节假同等因素影响而变化,呈现多周期叠加特征。
所采用的小波变换分解的预处理的方法是合理的。
实验结果表明,该模型在预测精度和预测速度上都比单一的预测模型及一般组合模型的效果好,有一定的应用前景。
本课题来源于上海师范大学产学研项目、与上海计算技术研究所下属上海海德众业技术创新工程有限公司合作项目:“上海燃气指挥系统智能化研究与开发”,目前正在进行《上海燃气智能分析预测系统》的开发,本文接下来介绍了软件设计及软件的编制,探索了和联合编程的方法,实现和开发环境集成,为繁重的开发工作减轻负担,缩短软件的编制周期。
由于该软件开发工作量非常大,燃气负荷预测部分的模块还在开发中,并未全部实现,这也是该课题的后续工作展望,希望能尽快应用于实际使用中。
关键字:燃气负荷预测;小波变换;组合预测;和联合编程;’,. ”” .,,, .. ,.’., ..’ .?.. ,,.. ., ...‘‘.,” ,.“ ”.. .‘ .?, ’ ?. ...:; ; ;;目录摘要..目萄乏.第一章绪论?.课题背景及来源.课题研究目的与意义?.上海市天然气负荷特点分析及待解决问题?。
燃气负荷智能预测研究及其实现的开题报告
燃气负荷智能预测研究及其实现的开题报告题目：燃气负荷智能预测研究及其实现一、研究背景及意义随着城市化进程的加速，城市燃气供应压力越来越大。
如何合理、高效地利用燃气资源，提高燃气供应质量，是城市燃气供应管理面临的一个新问题。
对于燃气供应企业来说，如何在不断增长的需求下合理规划和优化资源，减少生产成本，提高服务水平，成为企业发展的核心竞争力。
因此，燃气负荷预测成为燃气供应企业和燃气消费者的关键技术。
它可以为燃气供应企业提前预测未来的燃气需求，有效规划生产计划，减少生产成本，提高效益；对于燃气消费者来说，可以帮助他们在用气高峰期提前合理规划用气，避免燃气供应紧张和价格上涨等问题。
二、研究内容和方法本论文旨在通过对燃气负荷进行智能预测，提高燃气供应企业的生产效率和服务质量。
具体研究内容和方法如下：1. 收集和整理燃气用气数据，建立燃气负荷预测模型。
通过对历史数据的分析，运用机器学习算法和时间序列分析方法，建立燃气负荷预测模型，并优化模型，提高预测精度。
2. 针对各行业的用气特点，建立行业预测模型。
通过对各行业燃气用气特点的分析，建立不同行业的燃气负荷预测模型，提高预测精度。
3. 研究和设计预测系统。
根据建立的预测模型，设计并实现一个燃气负荷预测系统，包括数据接入、数据处理、数据预处理等模块。
4. 系统评估和优化。
通过对实时数据的预测准确率评估和系统的反馈，优化预测模型和系统，提高预测精度和稳定性。
三、拟解决的问题和预期成果通过本研究的燃气负荷智能预测技术和燃气负荷预测系统，能够有效解决以下几个问题：1. 提高燃气供应企业的生产效率和服务质量，减少生产成本，提高效益；2. 帮助燃气消费者在用气高峰期提前合理规划用气，避免燃气供应紧张和价格上涨等问题；3. 提高燃气行业的智能化水平和核心竞争力，促进行业的可持续发展。
预期成果如下：1. 建立具有可行性和有效性的燃气负荷智能预测模型。
2. 设计和实现一套稳定、高效、易用的燃气负荷预测系统。
基于模糊神经网络与灰色理论的负荷预测方法
日数 量 。 由模 糊神经 网络依 靠数 据进行 训练 ． 得隶 求 属 函 数 （ 、 糊 规 则 适 用 度 、 出 层 （ ： 托） 模 输 ｋ
１２ …）样 本 数 、 出值 ｅ 以及发 展 系数 口和 灰作 ，， 、 输 。 用量 ６的误 差值 △ 、 。 △ 然后对 误差进 行修正 ， 并 计算 所有样 本误 差 ， 满足条 件则 网络模 型确定 ， 若 否 则转 到第 ３步重 复 以上 动作 。如果 重复 ５次 以上 依 然不 能解 决问题 ， 则返 回灰度 计算进 行残压修 正 。 需 注意 的是进 行灰 度计算 和模糊 神经 网络分 析 的样 本
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内 蒙 古 电 力 技 术
４ ８
Ｉ Ｎ Ｒ ＭＯＮ Ｏ Ｉ Ｌ Ｃ Ｒ Ｃ Ｐ Ｎ Ｅ Ｇ ＬＡ Ｅ Ｅ Ｔ Ｉ ＯＷＥ Ｒ
２０ ０ ８年 第 ２ ６卷 第 １ 期
基 于模 糊 神 经 网络 与灰 色理论 的 负荷预 测方 法
Ｌ ａ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｔ ｏ ｏｏ ｙ Ｂａ ｅ ｎ Ｆｕ ｚ —ｎ ｕｒ ｌＮｅｗｏ ｋ ａ ｄ Ｇｒ ｙ Ｔｈ ｏ ｙ ｏ ｄ Ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｍｅｈ ｄ ｌｇ ｓ ｄ ｏ ｚ ｙ— ｅ ａ ｔ ｒ ｎ ｅ ｅ ｒ
类 是可 以预 知 的 ， 如供 电机组 、 网容量 、 电 生产能
力、 大用户 情况 等 ； 另一 类是 无 法预 知 的 ， 如天 气情 况、 行政 管理 政策 的变 化 、 区经 济活 动等 ， 以电 地 所
力负荷 系统是一 个不确 定 的 、 色 的系统 ， 灰 应采 用模
糊的预测 方法 。
格， 可建 立残差 Ｇ １１模 型进行 修正 。 Ｍ（， ）
基于灰色理论的城市燃气负荷预测
城市用气量与城市人 口、 工业发展 、 人民生活水 平等因素有关 ， 并且这些因素之间相互影响、 为因 互 果， 构成一个异常复杂的体系。 系统中有些影响因素 记
…
＝
”
（） ３
已知而有些因素有 一定 的不确定性和模糊性 ， 这就
（） 预测值 ， Ｇ １Ｎ）预测模型 ２ 即为 Ｍ（ ，
。 ｔ １ ＝［ ’ ＋ ） 史 ’ ） × 。 １ ’ ＋ ） （ １ 一 ：（ ］ ’ ） （ ｔ （
（ ｔ＝２ ３． ，， ． … ／ ７ ） （０ １）
再按新序数列中数据间的变化规律对墨¨建立
基金项 目： 四川省重点学科建设项 目（ Ｚ ０ １ ） Ｓ Ｄ４６ 。 作者简介： 欣 （９ ２ ， 汉族 ） 四川南充人 ， 苏 １８ 一） 男（ ， 硕士研究生 ， 从事油气储 运专业 的研究。
然后 累减还 原
ｚ
ｚ
ｚ
ｌ （）；０５ｌ（） ０５ｌ（）＝１ １ ５ １ ’ ．ｘ １ ＋ ． ” ２ ” ｘ ． ８ ５０ ｌ ２ （）＝０５ｌ（） ０５ｌ（）＝２ ７ ５ ． ２ ＋． ３ ｘ ｘ ． ３ ５９ ”３ （）＝ｏ５：（） ０５ｌ（）＝３ ６ ９ ．ｘ ３ ＋ ． ” ４ ” ｘ ．４ ６７ ”４ （）＝０５ｌ（）＋ ．ｘ ５ ．ｘ” ４ ０５ｌ ）＝４７９８ （ ．８７ ¨ ５ ｏ５ ５ ＋ ．ｘ （）＝５ ４１ （）＝ ．ｘ ） ｏ５｝ ６ （ ” ． ５８ ９
Ｙ Ｎ＝（ｌ（）…， （） ｘ ２ ， ∞ ｎ ） ∞
ｚ
¨ｔ （ ）＝０５ （ ０５：（＋１ ． ” ｔ ． ¨ ｔ ） ）＋
（） ６
一
’１ （）
灰色预测理论及其在电网最大负荷预测中的应用
＝ （ 。（ ） ”（ ）＋ 。（ ， ”（ ） １ ， １ ２） ２ ＋ ∞（ ） … ， ３ ，
ｉ ＝ １ ２， ，ｖ ， … ，
由于序列 ” ） 有 指数 增长 规 律 ，而一 阶微分 方 程 （ 具 的解 恰 是指 数增 长 形 式 的 解 ，因 此 构 造 一 阶 线 性 微 分
（） ４
（） ５
则按最小二乘法可求出 来 ， 其算式为：
ａ＝ （ 日 日 日）
作 者简介 ： 赵永 良（ ９ ３ ） 男， 士， １７ 一， 硕 工程 师 ， 主要从 事 电力
系统 计 量 、 损 及 需 求 侧 管 理 等 工作 。 线
应用 ，然而仍需要研究 如何根据负荷特点 ，结合其它 方法来提高负荷预测的精度 。
１ ＧＭ 模 型 建模 机 理
Ｇ 模型即灰色模型 （ Ｒ ＹＭ Ｅ ） Ｊ Ｍ Ｇ Ｅ ＯＤ Ｌ ” 。一 般 建
～） 模型群解决的。ＧＭ模 型群 即一 阶微分方 程组 ，也 可以通过多级多次残差 ＧＭ模型的补充修正来解决 。
２ 灰 色 预 测 ＧＭ（ ，，模 型 １ Ｊ） 『 ＼
令 ∞ （ ＝１２ … ，『 为 ，个时 间序 列 ， ｉ ，， 』） ｖ 、 每个 序列 有 ‘ （ ） 。（ ） … ， 。 ｎ 等 ｎ 变量 ， 。 １ ， ２ ， ‘ （ ） ‘ 个 则 ‘ ＝ 。
年、２ ０ ０ ８年 最大负荷进 行预测 ，模型预 测的年 平均绝对误差 （ Ａ ） ２ １ ＭＷ，平均 绝对百分误 差 Ｍ Ｅ 为 ．４ （ Ｐ ） １ ４ ％ ，预测精度 为 ９ ．４ ＭＡ Ｅ 为 ．６ ８ ５ ％。结果表 明，在 少数据 背景 下，应 用灰 色预 测模型对 电网最
大负荷进行预测 ，其预测的可靠性和准确性都 比较 高，可以广泛应用。
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基于灰色理论的燃气负荷预测
摘要：燃气负荷预测是实现燃气管网现代化、智能化管理的重要手段，对城市燃气供应系统的可靠性和经济运行具有重要意义。
针对预测需求和存在的问题，本文采用灰色理论方法对燃气负荷进行预测，并开发完成了简单、易用的燃气负荷预测系统，对工程实践具有一定的指导意义。
关键词：燃气负荷；灰色理论；中长期预测
1. 燃气负荷预测概述
随着”西气东输”战略的逐步实施，我国天然气工业得到了快速发展。
这无疑进一步推动了我国城市天然气化的进程，同时将促进天然气输气理论和技术的发展。
其中，城市燃气负荷预测作为一项重要的研究课题不断受到专家学者的关注。
这是由于预测水平的好坏直接决定了燃气系统实施控制、城市气源的科学决策、燃气管网的合理规划以及燃气运行的优化调度水平等方面，从而达到科学指导未来的生产计划的目的，对燃气行业发展具有重要意义[1]。
燃气负荷是一种广泛的概念。
燃气系统终端用户对燃气的需求量形成燃气系统最基本的负荷，即燃气用气负荷，简称燃气负荷[2]。
通常情况下，燃气负荷分为短期负荷（小时负荷、日负荷）和中长期负荷（月负荷、年负荷）。
对于不同的负荷，其变化规律也不尽相同。
短期燃气负荷具有趋势性、随机性，以一定周期规律进行变化；而中长期负荷具有较强的规律性，主要受季节、地理位置等因素影响。
因而，根据不同燃气负荷的特点选择合适的预测方法对于
取得较好的预测效果具有重要意义。
对于燃气负荷预测的研究起始于20世纪60年代。
进入21世纪以来，随着燃气工业的不断发展与计算机技术的不断进步，负荷预测的速度和精度逐渐提高。
越来越多的预测方法不断涌现。
目前常用的燃气负荷预测方法包括：时间序列法、灰色理论预测法、回归分析法、神经网络法等[3-6]。
对于中长期负荷预测，考虑历史记录较少的特点，本文采用灰色理论方法进行燃气负荷的中长期预测。
2. 灰色理论原理
灰色理论是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学学科。
其主要研究的就是”外延明确，内涵不明确”的小样本。
灰色预测是用灰色模型gm（grey model）进行的定量预测。
gm（1， 1）模型是最常用的一种灰色模型。
设变量的原始数据序列为x（0）：
x（0）={x（0）（1），x（0）（2），...，x（0）（n）} （1）
对其进行一次累加处理，生成一次累加数据序列x（1），即：x（1）={x（1）（1），x（1）（2），...，x（1）（n）} （2）
其中，
x（1）（k）=x（0）（i）（3）
由于序列 x（1）（k）符合指数增长规律，对该序列建立一阶微分方程，即：
+ax（1）=u （4）
式中， a代表发展系数； u代表灰作用度。
根据微分方程理论，gm（1， 1）的解为：
x（1）（k+1）=[x（0）（1）-] e-ak+ （5）
对上式进行累减还原，得：
x（0）（k+1）= x（1）（k+1）- x（1）（k）（6）
式a和式b为gm（1， 1）模型的时间响应函数。
通过公式可知，灰色预测方法具有运算简单、需求负荷值较少、建模简单等特点。
在历史负荷数据较少的情况尤其适用。
3. 基于灰色理论燃气负荷预测实例
为验证灰色理论预测方法的正确性及有效性，下面采用编制的燃气负荷预测系统对某城市工业燃气负荷进行预测，燃气负荷原始数据如表1所示：
表1 某城市工业燃气用气量 106 （m3/a）
年份 1980 1981 1982 1983 1984
用气量 1137.91 1254.25 1287.74 1308.25 1511.22
年份 1985 1986 1987 1988 1989
用气量 1636.12 1836.25 2032.78 2027.74 2071.07
采用灰色理论方法对某城市1985-1989年的工业用气量进行预测的结果如表2所示：
表2 某城市工业燃气用气量真实值与预测值对比 106 （m3/a）年份 1985 1986 1987 1988 1989
实际值 1636.12 1836.25 2032.78 2027.74 2071.07
预测值 1650.63 1721.32 2200.55 1986.43 1988.24
预测误差/% 2.14 5.23 9.33 1.06 3.06
从表2的预测结果可以看出，采用灰色理论方法可根据较少的历史负荷值对未来的燃气负荷进行较为准确的预测，却算法简单、计算效率高。
从而体现了灰色理论方法在燃气负荷预测中的有效性。
4. 结论
燃气负荷预测是一个系统工程，受多种因素影响。
本文从燃气负荷的规律出发，针对历史燃气负荷值较少的特点，采用灰色理论方法对某城市工业燃气负荷进行预测。
实践证明，灰色理论方法可以较为准确的对燃气负荷进行预测，是一种有效、实用的燃气负荷预测方法。
本文根据灰色理论方法编制了燃气负荷系统，实现了灰色理论预测的自动化，对工程实践具有一定的指导意义。
参考文献：
[1] 严铭卿，焦文玲，展长虹，等.我国城市燃气的发展模式[j].油气储运，2001，20（7）：10-12
[2] 刘红，邹艳双. 基于回归分析的燃气负荷预测[j].内蒙古石油化工，2012，4：39-40
[3] 焦文玲. 城市燃气负荷时序模型及其预测的研究[d].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2001
[4] 杜元顺. 煤气日负荷系数的回归分析方法[j].煤气与热力，1982，2（4）： 26-30
[5] 胡文斌，华贲，杨昌智. 灰色理论在城市燃气负荷预测中的
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[6] 肖文辉，刘亚斌，王思存.燃气小时负荷的模糊神经网络预测[j].煤气与热力，2002，22（1）： 16-18
作者简介：朱红贵（1982-），男，汉族，助理工程师，学士学位，主要研究方向：城市燃气。