[發明專利]一種基于分數階離散灰色模型的年用電量預測方法

在審

• 申請號: 201811358911.6
• 申請日: 2018-11-15
• 公開（公告）號: CN109214609A
• 公開（公告）日: 2019-01-15
• 發明（設計）人: 高哲;黃曉敏;翟麗榮;魏俊秀;陳小姣;楊超;柳芳惠
• 申請（專利權）人: 遼寧大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 沈陽杰克知識產權代理有限公司 21207
• 代理人: 羅瑩

本發明提供了一種基于分數階離散灰色模型的年用電量預測方法，包括以下步驟：采集年用電量的歷史數據作為樣本數據；對樣本數據進行一次累加；建立分數階離散GM(α,1)模型；利用最小二乘方法給出模型參數的計算方法；利用粒子群優化算法，給出模型的分數階階次的最優值。本發明可以更準確的實現對年用電量的預測，使得預測結果更接近實際。除此之外，本發明可根據實際情況進行參數調整和變換，以達到不同的預測目標，有很強的實用性。

技術領域

本發明創造涉及一種年用電量預測方法，尤其是一種基于分數階離散灰色模型的年用電量預測方法。

背景技術

電力是人類生存和社會進步不可缺少的重要物質基礎。電力發展難以擺脫“缺電—加大電源建設—電力富余—缺電”的大幅度、周期性震蕩。隨著日益加重的資源緊缺和環境壓力，電力和經濟的可持續發展已成為社會普遍關注的焦點問題，學者們日益注意到單純依靠增加電力供給已無法滿足經濟長期可持續發展的要求，因此如何有效的預測年用電量是一個十分值得研究的問題。

發明內容

為了解決現有技術存在的問題，本發明提供一種基于分數階離散灰色模型的年用電量預測方法，步驟為：步驟1、采集年用電量的歷史數據作為樣本數據；步驟2、對樣本數據進行一次累加；步驟3、建立分數階離散GM(α,1)模型；步驟4、利用最小二乘方法給出模型參數的計算方法；步驟5、利用粒子群優化算法給出模型的分數階階次的最優值。本發明提出的分數階離散GM(α,1)模型，是對離散GM(1,1)模型進行的推廣。在模型建立過程中，引入了分數階差分的概念，有效的提高了GM(1,1)模型對年用電量預測的精度。用分數階累加運算代替一階累加運算，避免了分數階微分方程到差分方程的跳躍，提高了離散GM(1,1)模型的擬合度，從而說明了本發明比離散GM(1,1)模型建模的誤差更小，可以廣泛地應用到年用電量的預測中。

為了實現上述目的，本發明創造采用的技術方案為：一種基于分數階離散灰色模型的年用電量預測方法，其特征在于，其步驟為：

步驟1、采集年用電量的歷史數據作為樣本數據；

步驟2、對樣本數據進行一次累加；

步驟3、建立分數階離散GM(α,1)模型；

步驟3.1、設第k維向量

稱x⁽¹⁾(k)＝β₁x⁽¹⁾(k-1)+β₂為離散GM(1,1)模型；

其中β₁和β₂為需要計算的模型參數；

步驟3.2、將離散GM(1,1)模型表示為：

Δx⁽¹⁾(k)＝x⁽¹⁾(k)-x⁽¹⁾(k-1)＝(β₁-1)x⁽¹⁾(k-1)+β₂； (4)

步驟3.3、定義分數階離散GM(α,1)模型為：

Δ^αx⁽¹⁾(k)＝(β₁-1)x⁽¹⁾(k-1)+β₂； (5)

其中α為模型的分數階階次；

步驟3.4、定義分數階算子Δ^αx⁽¹⁾(k)為：

其中j為下標；

步驟3.5、將分數階差分(6)代入(5)模型中；