灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型的中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

鑒于中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)受很多不確定因素的影響,各種預(yù)測(cè)方法都有其局限性的問(wèn)題,在分析基本灰色模型及其傳統(tǒng)改進(jìn)模型在負(fù)荷預(yù)測(cè)中局限性的基礎(chǔ)上,提出了一種電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)的實(shí)用新方法——組合優(yōu)化灰色預(yù)測(cè)法.該預(yù)測(cè)法是一種對(duì)殘差改進(jìn)灰色模型(gm)和基于等維新息遞補(bǔ)預(yù)測(cè)法的改進(jìn)灰色模型進(jìn)行優(yōu)化的組合方法,能夠?qū)崿F(xiàn)在線預(yù)測(cè)模型參數(shù),滿足動(dòng)態(tài)電力負(fù)荷能解決隨機(jī)干擾影響的要求,最終的預(yù)測(cè)結(jié)果誤差可基本控制在3%之內(nèi).經(jīng)過(guò)實(shí)例計(jì)算,組合優(yōu)化灰色預(yù)測(cè)模型用于中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè),與傳統(tǒng)的系統(tǒng)理論方法相比較,該方法計(jì)算簡(jiǎn)捷,預(yù)測(cè)精度高,具有很好的實(shí)用性.

論述了用優(yōu)化灰色理論進(jìn)行電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)的建模過(guò)程．通過(guò)對(duì)原始負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)處理，把有起伏特性的原始數(shù)據(jù)序列變成規(guī)律性強(qiáng)的序列，再利用改進(jìn)的ｇｍ（１，１）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以大大提高預(yù)測(cè)精度和灰色方法的適用范圍，而且簡(jiǎn)捷實(shí)用．經(jīng)實(shí)際算例校核證明，該方法可以作為中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的理想工具．

詳細(xì)介紹了傳統(tǒng)灰色模型gm(1,1)及其改進(jìn)模型無(wú)偏灰色模型wpgm(1,1)、加權(quán)灰色模型pgm(1,1)的原理及其在電力系統(tǒng)長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,結(jié)果表明無(wú)偏灰色模型wpgm(1,1)具有較高的預(yù)測(cè)精度。

交通量是一個(gè)不平穩(wěn)的時(shí)間序列,在不確定性條件和缺乏數(shù)據(jù)資料的情況下,交通量的預(yù)測(cè)是一個(gè)較復(fù)雜的問(wèn)題?；疑R爾科夫鏈模型是一種結(jié)合經(jīng)典灰色理論和馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移行為的預(yù)測(cè)模型。該模型在灰色預(yù)測(cè)理論的基礎(chǔ)上,再對(duì)隨機(jī)波動(dòng)大的殘差序列進(jìn)行馬爾科夫預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)了兩者的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),克服了兩者的不足。以太原市漪汾橋斷面的交通量的數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)灰色gm(1,1)預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上建立交通量的灰色馬爾科夫鏈模型,研究表明,該模型在交通量的預(yù)測(cè)方面相對(duì)傳統(tǒng)的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

針對(duì)單一模型都有其特定的適用范圍和條件,文中提出了一種基于馬爾科夫鏈擬合的非負(fù)時(shí)變權(quán)重組合預(yù)測(cè)算法。該算法通過(guò)馬爾科夫鏈對(duì)篩選出模型的狀態(tài)概率分布變化規(guī)律進(jìn)行擬合,將一步轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多元約束自回歸模型,然后利用一步轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計(jì)和初始狀態(tài)概率分布來(lái)確定組合權(quán)重。實(shí)例表明,該方法計(jì)算量小、精確度高、具有實(shí)用性。

基于灰色理論和馬爾科夫理論,建立傳統(tǒng)的灰色預(yù)測(cè)模型和灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型,對(duì)西安地鐵客流量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)；然后對(duì)原始數(shù)據(jù)序列滑動(dòng)平均處理,再用無(wú)偏gm(1,1)模型擬合系統(tǒng)的發(fā)展變化趨勢(shì),將修正后得到的模型與馬爾科夫模型進(jìn)行結(jié)合,提出改進(jìn)的灰色馬爾科夫模型預(yù)測(cè)方法。利用改進(jìn)后的新模型對(duì)地鐵客流的預(yù)測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)的灰色馬爾科夫模型進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,改進(jìn)后的灰色馬爾科夫模型預(yù)測(cè)精度有顯著提高。

電力系統(tǒng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力生產(chǎn)部門的重要工作之一,對(duì)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。本文采用多元線性回歸算法,建立了中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并以江蘇省年度電力負(fù)荷數(shù)據(jù)為例進(jìn)行仿真計(jì)算,結(jié)果顯示預(yù)測(cè)精度較為準(zhǔn)確,證明模型的有效性,

基坑預(yù)測(cè)問(wèn)題關(guān)系到工程施工的安全,在施工過(guò)程中對(duì)基坑進(jìn)行周密的監(jiān)測(cè)和變性預(yù)測(cè)分析顯得尤為重要.針對(duì)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型存在固有偏差和可靠性低的缺點(diǎn),采用新陳代謝的原理對(duì)無(wú)偏灰色加權(quán)馬爾科夫模型進(jìn)行改進(jìn).該模型先用無(wú)偏灰色模型擬合系統(tǒng)的總體變化趨勢(shì),然后,對(duì)擬合殘差進(jìn)行馬爾可夫狀態(tài)劃分,并根據(jù)各階權(quán)重對(duì)不同步長(zhǎng)的轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行加權(quán)處理,用加權(quán)后的無(wú)偏灰色馬爾科夫模型進(jìn)行預(yù)測(cè).在每一步的預(yù)測(cè)中,利用新陳代謝的原理不斷更新建模所使用的數(shù)據(jù).將該模型用于基坑沉降預(yù)測(cè),并通過(guò)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證.實(shí)驗(yàn)表明:基于新陳代謝的無(wú)偏灰色加權(quán)馬爾科夫模型提高了基坑沉降預(yù)測(cè)的精度和可靠性,預(yù)測(cè)精度與未改進(jìn)模型相比提高了8.54%.

根據(jù)公路橋梁荷載的特點(diǎn),采用新維改進(jìn)灰色馬爾科夫模型進(jìn)行公路橋梁荷載預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)例預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)測(cè)結(jié)果比較可知,應(yīng)用該預(yù)測(cè)模型對(duì)橋梁荷載進(jìn)行預(yù)測(cè),其預(yù)測(cè)精度、準(zhǔn)確度較高,本荷載預(yù)測(cè)模型可以直接應(yīng)用于橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和耐久性研究。

灰色系統(tǒng)是部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)把一般系統(tǒng)理論、信息控制的觀點(diǎn)和方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等廣義系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論能更準(zhǔn)確地描述社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。研究基于灰色系統(tǒng)理論的灰色預(yù)測(cè)模型，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)具有重要的意義。由于用電負(fù)荷增長(zhǎng)情況受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)、氣候、居民收入水平等諸多因素的影響，其中有一些因素是確定的；而另外一些因素是不確定的，故可以把它看作一個(gè)灰色系統(tǒng)。

方法的選擇對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果至關(guān)重要,本文通過(guò)對(duì)x(1)(1)增加干擾因素β,實(shí)現(xiàn)對(duì)初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻(xiàn)使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運(yùn)算前后一致,同時(shí),改進(jìn)背景值的設(shè)置。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證,此方法可以在負(fù)荷預(yù)測(cè)上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測(cè)精度。

將發(fā)電站視為本征性灰色系統(tǒng),對(duì)電力負(fù)荷建立灰色預(yù)測(cè)模型,并根據(jù)實(shí)際結(jié)果對(duì)原始模型進(jìn)行優(yōu)化。使用序列平移、殘差校正、等維新息等方法提高了模型的精度。在實(shí)際應(yīng)用中證明了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度

基于正交設(shè)計(jì)和灰色系統(tǒng)理論,提出一種預(yù)測(cè)年電力負(fù)荷的新方法。采用新陳代謝技術(shù)和加權(quán)最小二乘參數(shù)辨識(shí)法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)gm(1,1)模型進(jìn)行改進(jìn)。以背景值系數(shù)α、建模所需數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)m和加權(quán)參數(shù)q作為可控因素,根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)了三因素三水平正交表。以平均絕對(duì)百分比誤差為輸出目標(biāo),通過(guò)信噪比分析,得出最優(yōu)參數(shù)水平組合,并通過(guò)方差分析,進(jìn)一步得出各可控因素對(duì)預(yù)測(cè)效果的影響程度。對(duì)2個(gè)電網(wǎng)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的可行性和有效性。

草原上圍欄草場(chǎng)建設(shè)已成為一種趨勢(shì),圍欄草場(chǎng)面積的預(yù)測(cè),可以為草原的評(píng)價(jià)、管理、規(guī)劃、和決策提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù).灰色預(yù)測(cè)適合于數(shù)據(jù)量少的對(duì)象,而馬爾科夫鏈適用于隨機(jī)性強(qiáng)、波動(dòng)性大的動(dòng)態(tài)過(guò)程,通過(guò)有效結(jié)合這兩種預(yù)測(cè)方法,采用新維無(wú)偏灰色馬爾科夫模型,預(yù)測(cè)圍欄草場(chǎng)的面積.用無(wú)偏灰色模型擬合圍欄草場(chǎng)面積的發(fā)展變化趨勢(shì),用馬爾科夫模型對(duì)擬合的數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè),在每一步的預(yù)測(cè)中,利用新信息優(yōu)先的原則,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行等維處理,經(jīng)過(guò)反復(fù)的預(yù)測(cè),最后得到預(yù)測(cè)精度較高的結(jié)果.實(shí)例結(jié)果分析表明:此模型預(yù)測(cè)誤差小,精度高,尤其適合中長(zhǎng)期預(yù)測(cè).

以提高鐵路客流預(yù)測(cè)精度為出發(fā)點(diǎn),通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的灰色模型進(jìn)行分析,采用積分的數(shù)學(xué)思想對(duì)灰色預(yù)測(cè)背景值進(jìn)行優(yōu)化.結(jié)合馬爾科夫預(yù)測(cè)模型的優(yōu)點(diǎn),運(yùn)用馬爾科夫?qū)?yōu)化后的灰色預(yù)測(cè)模型誤差進(jìn)行修正,提高了預(yù)測(cè)模型的精度.以我國(guó)鐵路客流預(yù)測(cè)為實(shí)例,通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比研究,驗(yàn)證了模型的有效性.

針對(duì)小樣本數(shù)據(jù),提出基于gm(1,1)模型進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)實(shí)例表明該模型在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的可行性;開(kāi)發(fā)了基于gm(1,1)模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了在實(shí)際工作中所要求的數(shù)據(jù)錄入、查詢、分析和預(yù)測(cè)功能。

電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力部門規(guī)劃的基礎(chǔ),因此運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論對(duì)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行分析,首先對(duì)灰色系統(tǒng)理論進(jìn)行闡述,再通過(guò)實(shí)際案例進(jìn)行驗(yàn)證,最后得到一個(gè)較為精確的數(shù)值,為電力部門提供了一種行之有效的預(yù)測(cè)方法。

橋梁耐久性預(yù)測(cè)不僅可以揭示橋梁在整個(gè)使用期間耐久性退化過(guò)程和變化趨勢(shì),而且是采取合理維修加固方案的依據(jù)。該文考慮橋梁耐久性檢測(cè)數(shù)據(jù)非等時(shí)距的特點(diǎn),采用三彎矩法對(duì)其進(jìn)行處理,并在處理數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,應(yīng)用灰色-馬爾科夫組合模型進(jìn)行模擬,并提出組合模型對(duì)橋梁耐久性進(jìn)行預(yù)測(cè),解決了傳統(tǒng)模型無(wú)法考慮不確定因素和耐久性狀況不平穩(wěn)變化的影響。最后通過(guò)對(duì)遼寧省某橋的耐久性進(jìn)行實(shí)際預(yù)測(cè),并將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了改進(jìn)模型的有效性和實(shí)踐性。

為了找到一種能夠精確有效地預(yù)測(cè)橋梁運(yùn)營(yíng)狀況的方法,提出一種基于灰色gm(1,1)理論模型并用馬爾科夫鏈修正的灰色-馬爾科夫預(yù)測(cè)模型.結(jié)合河北省某地區(qū)的159座橋梁數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行應(yīng)用檢驗(yàn),結(jié)果表明:灰色-馬爾科夫模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的平均相對(duì)誤差為-0.11%,相比灰色gm(1,1)理論模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的平均相對(duì)誤差-0.34%,在精度上有了明顯的提高,而且灰色-馬爾科夫模型預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定.利用馬爾科夫鏈優(yōu)化過(guò)的灰色gm(1,1)理論模型預(yù)測(cè)出2017年至2019年該地區(qū)一類橋的數(shù)量分別為49座、39座以及34座.由此可知灰色-馬爾科夫模型在已知的橋梁定期檢查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上可以提供較為精確的預(yù)測(cè),相較于灰色gm(1,1)預(yù)測(cè)模型,該方法具有更高的精度和穩(wěn)定性.

以湖南省懷新(懷化—新晃)高速公路k1469+545—745邊坡為研究對(duì)象,分別采用灰色gm(1,1)和灰色-馬爾科夫模型對(duì)邊坡位移實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,計(jì)算邊坡位移變形預(yù)測(cè)值,并分析兩種模型的預(yù)測(cè)精度,進(jìn)而確定兩種模型的預(yù)測(cè)適用時(shí)間。結(jié)果顯示,灰色gm(1,1)模型適用于4個(gè)月內(nèi)邊坡位移預(yù)測(cè)；灰色-馬爾科夫模型可用于9個(gè)月內(nèi)邊坡位移預(yù)測(cè),且預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)邊坡穩(wěn)定。

針對(duì)深基坑變形難以建立準(zhǔn)確的計(jì)算模型進(jìn)行預(yù)報(bào)問(wèn)題,本文運(yùn)用非等時(shí)距灰色-馬爾科夫鏈對(duì)深基坑變形量進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先基于原始實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),建立非等時(shí)距灰色預(yù)測(cè)模型；然后采用馬爾科夫鏈對(duì)預(yù)測(cè)值殘差序列進(jìn)行修正,進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度；最后對(duì)濰日高速跨鐵路轉(zhuǎn)體橋深基坑4個(gè)測(cè)點(diǎn)的變形量進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究表明,灰色-馬爾科夫鏈模型的預(yù)測(cè)精度明顯高于灰色模型,預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值吻合較好,預(yù)測(cè)值后驗(yàn)差為0.07、0.37、0.16和0.33,精度等級(jí)均為1級(jí),該模型為深基坑變形預(yù)測(cè)提供一種新方法。

以灰色預(yù)測(cè)模型、馬爾可夫鏈理論為基礎(chǔ),引入新信息不斷加入更替的思想,建立了等維新息無(wú)偏灰色馬爾可夫預(yù)測(cè)模型.利用無(wú)偏灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合得到數(shù)據(jù)的發(fā)展變化趨勢(shì),再結(jié)合該趨勢(shì)進(jìn)行馬爾可夫預(yù)測(cè),并在每次預(yù)測(cè)中對(duì)數(shù)據(jù)推陳出新.以2012年—2016年某混凝土梁橋技術(shù)狀況評(píng)分作為原始數(shù)據(jù),構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)該橋在未來(lái)五年內(nèi)的技術(shù)狀況.結(jié)果表明:新維無(wú)偏灰色馬爾可夫預(yù)測(cè)模型具有誤差小、精度高等特點(diǎn),并能適用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè).