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電力系統(tǒng)負(fù)荷的一元線性模型預(yù)測(cè)方法

2016-12-20 20:19鄒祎
價(jià)值工程 2016年32期
關(guān)鍵詞:負(fù)荷預(yù)測(cè)

鄒祎

摘要:本文通過對(duì)北京地區(qū)電力系統(tǒng)歷年負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),建立了一元線性模型,對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,根據(jù)模型對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)規(guī)律進(jìn)行總結(jié),并在MATLAB平臺(tái)上對(duì)總結(jié)規(guī)律進(jìn)行檢驗(yàn)。

Abstract: This paper gets statistics of power system in recent years in Beijing area and builds up a variate linear model to analyze the statistic. Then this paper concludes the law of power load statistic which is checked in MATLAB.

關(guān)鍵詞: 電力系統(tǒng)負(fù)荷;負(fù)荷預(yù)測(cè);一元線性回歸;MATLAB;r檢驗(yàn)

Key words: power system load;load predicting;variate linear model;MATLAB;r check

中圖分類號(hào):TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-4311(2016)32-0072-02

0 引言

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)的調(diào)配、用電、規(guī)劃、安排具有重要的意義。電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的進(jìn)步,對(duì)用電管理合理計(jì)劃有利,對(duì)電網(wǎng)的合理運(yùn)行、節(jié)約電能生產(chǎn)成本和降低能耗具有極其重大的意義,有利于加快電力行業(yè)的發(fā)展,有助于提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

選擇何種預(yù)測(cè)方法、技術(shù)是負(fù)荷預(yù)測(cè)的最關(guān)鍵的難點(diǎn),即確定合適的預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。隨著科技的進(jìn)步,負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)不斷發(fā)展,可供選擇的預(yù)測(cè)方法較多,例如彈性系數(shù)法,近年出現(xiàn)的小波分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。本文提出一種簡(jiǎn)單快捷的一元線性回歸預(yù)測(cè)法,對(duì)北京未來幾年內(nèi)的電力系統(tǒng)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1 一元線性回歸模型

一元線性回歸中,x一般表示自變量,表示可以被精確觀察的變量;y一般表示因變量,即隨自變量的變化而變化的的量,在本文的模型中,自變量為時(shí)間,因變量為電力系統(tǒng)負(fù)荷,假設(shè)這兩者之間的關(guān)系為:

該式為線性回歸方程。

2 模型未知參數(shù)的設(shè)計(jì)

3 一元線性回歸效果顯著性的檢驗(yàn)(r檢驗(yàn)法)

一般利用相關(guān)相關(guān)系數(shù)表征研究變量y與變量x的線性相關(guān)程度。如式(9)。

4 一元線性回歸模型的應(yīng)用

表1為北京地區(qū)2003年至2012年的用電量。變量x和y的散點(diǎn)圖如圖1。

由圖易得兩種變量大致成一次函數(shù)關(guān)系,有:

所以拒絕H0,接受H1。所以可得用電量隨著年份呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)。

為了使兩者的線性關(guān)系得到更精確的體現(xiàn),采用直線擬合法求解a,b。

在MATLAB中輸入程序:

由表可得,一元線性回歸模型預(yù)測(cè)精度及準(zhǔn)確性比較高,應(yīng)用性比較強(qiáng)。

6 結(jié)論

該模型利用較為成熟的一元線性回歸方法對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)負(fù)荷變化規(guī)律進(jìn)行了總結(jié),并進(jìn)行了較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。實(shí)際能構(gòu)成對(duì)電力系統(tǒng)負(fù)荷的因素非常多,比如天氣、自然災(zāi)害、氣候異常、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等,一元線性回歸模型無法體現(xiàn)這些因素的影響,當(dāng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度要求較高時(shí),該方法需要結(jié)合其他新方法才能更進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的目的。

參考文獻(xiàn):

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