基于月度用電量的行業(yè)分類及用電量預(yù)測算法

宋藝航　冷媛　陳政　林慶文

摘要：文章基于貝葉斯聚類方法，對某地市30個用電行業(yè)2008年1月到2015年10月的月度用電序列進行K-Means聚類分析，結(jié)果表明，前三個類別的行業(yè)涵蓋了用電占比最高的10個主要用電行業(yè)，該三個類別的行業(yè)總用電量占全社會用電量約80%，最后基于ARIMA、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測模型對主要行業(yè)類別的用電量進行測試。

關(guān)鍵詞：月度用電量；用電量預(yù)測；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；ARIMA；灰色預(yù)測系統(tǒng) 文獻標識碼：A

中圖分類號：TM715 文章編號：1009-2374（2017）01-0190-03 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.01.090

1 概述

常用的電力系統(tǒng)負荷預(yù)測方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、回歸分析法和時間序列分析法等，但影響用電量的因素尤其是經(jīng)濟因素是復(fù)雜多變的，僅僅依靠某單一因素來對用電量進行預(yù)測具有很大局限性。

參考文獻[4]和參考文獻[5]介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在負荷預(yù)測中的應(yīng)用，其原理是利用訓(xùn)練函數(shù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值與閥值，最終擬合數(shù)據(jù)樣本函數(shù)。該方法的缺點在于無法給出明確且具有實質(zhì)意義的模型表達式，同時其預(yù)測結(jié)果對初始值等因素較為敏感。回歸分析法是負荷預(yù)測的一種重要方法，采用該方法所建立的模型的數(shù)學(xué)意義明確，數(shù)理性較強。由于該方法是基于長期穩(wěn)定的回歸關(guān)系而建立的預(yù)測模型，其短期預(yù)測精度在一定程度上受到限制，且該方法經(jīng)常無法避免偽回歸問題，其模型可能無法真實地表示負荷的變化趨勢。

聚類分析已經(jīng)滲入到圖像處理、行業(yè)研究、預(yù)警體系等每個領(lǐng)域。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性，有許多學(xué)者把聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，劉興杰等利用模糊粗糙集與聚類方法，對模型輸入?yún)?shù)進行優(yōu)化，對訓(xùn)練樣本實現(xiàn)優(yōu)選，從而有效地提高了華北地區(qū)某風電場的風速預(yù)測。代倩等在光伏系統(tǒng)短期無輻照度發(fā)電預(yù)測過程中，采用自組織特征映射由云量預(yù)報信息對天氣類型聚類識別，繼而對各天氣類型采用相應(yīng)的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，避免了單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合問題。

本研究將參照以上方法，通過對某地市行業(yè)用電大數(shù)據(jù)進行分析挖掘，提出基于用電量的預(yù)測和行業(yè)分類方法，并識別出關(guān)鍵用電行業(yè)，為進一步的行業(yè)用電預(yù)測及后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。最后，針對以自回歸移動平均（Autoregressive Moving Average，ARMA）法為代表的時間序列分析法能夠提高短期負荷預(yù)測的準確度，對于某地市的地區(qū)用電序列，本文提出一種把貝葉斯聚類方法和自回歸移動平均模型相結(jié)合的方法，在行業(yè)預(yù)測基礎(chǔ)上實現(xiàn)地區(qū)預(yù)測。該方法可以應(yīng)用到具有層次結(jié)構(gòu)的單維及多維度時間序列分析，為現(xiàn)實問題提供一種新的解決途徑。

2 基于貝葉斯聚類的行業(yè)用電量分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來源是某地市從2008年1月到2015年10月的用電分類報表，用電分類報表中的行業(yè)劃分包括多個層次，研究過程中可能存在重復(fù)選擇的問題。基于行業(yè)全覆蓋與避免重復(fù)的考慮，最終選擇了表1所示的30個分類作為最終的研究對象。按照上述30個分類，對月度用電報表進行合并和整理，并只保留報表中的“本年本月”數(shù)據(jù)列，形成研究所使用的行業(yè)分類月度用電序列數(shù)據(jù)。

2.2 聚類結(jié)果及分析

對30個用電行業(yè)從2008年1月到2015年10月（其中個別月份數(shù)據(jù)缺失，不影響聚類有效性）的月份用電序列進行K-Means聚類，結(jié)果如表2所示：

聚類結(jié)果的BSS/TTS達到94.45%，說明類別的區(qū)分度較好，聚類的有效性較高。從聚類的結(jié)果可以看出，屬于同一類別的行業(yè)，用電量級較為相近。類別1、類別2和類別3中的行業(yè)涵蓋了用電占比最高的10個主要用電行業(yè)，這三個類別的行業(yè)總用電量占全社會用電量

約80%。

3 行業(yè)用電量預(yù)測模型

3.1 預(yù)測模型介紹

預(yù)測模型研究，首先，需要對數(shù)據(jù)進行整理，包括有效性檢查、錯誤數(shù)據(jù)剔除與修改等。針對月度數(shù)據(jù)間隔較短特點，運用經(jīng)濟計量方法對數(shù)據(jù)進行初步統(tǒng)計，對趨勢規(guī)律、不規(guī)則變動等因素進行分析，對序列做初步的自相關(guān)分析；其次，結(jié)合模型適用性條件庫信息，通過參數(shù)檢驗（或仿真）初次篩選模型；最后，通過綜合評價體系檢驗，形成最終兼具經(jīng)濟含義與統(tǒng)計含義的用電量月度需求的預(yù)測模型、預(yù)測結(jié)果、預(yù)測區(qū)間。采用的預(yù)測模型包括ARIMA、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測

模型。

3.2 行業(yè)用電量預(yù)測結(jié)果

本研究綜合考慮數(shù)據(jù)的合理性及無效值出現(xiàn)的比例，對于月度數(shù)據(jù)擬采用的擬合區(qū)間（訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)）為2010年1月到2015年9月共69期數(shù)據(jù)，檢驗預(yù)測區(qū)間為2015年10月到2015年12月共3期數(shù)據(jù)。

針對月度數(shù)據(jù)時間間隔短，季節(jié)波動最為明顯的特點，研究中分別嘗試用灰色系統(tǒng)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ARIMA模型訓(xùn)練用電數(shù)據(jù)并給出擬合誤差和預(yù)測，結(jié)果如表3所示。圖1至圖5分別為五個行業(yè)類別的預(yù)測結(jié)果圖（ARIMA結(jié)果）。

從表3可以看出，ARIMA模型相比于灰色系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度更高。五個行業(yè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色預(yù)測結(jié)果。灰色系統(tǒng)模型對于季節(jié)波動較明顯的數(shù)據(jù)無法進行擬合，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于訓(xùn)練樣本不足或存在某些質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)節(jié)點等原因，無法收斂到較準確的精度，故月度用電數(shù)據(jù)預(yù)測擬采用ARIMA模型。

基于ARIMA模型，進一步給出各分類行業(yè)未來3個月（2016年1月到2016年3月）的預(yù)測結(jié)果，如表4所示。

4 結(jié)語

首先，基于貝葉斯聚類方法對各行業(yè)用電量進行分析，最終選取了5類具有行業(yè)代表性的行業(yè)類別，分析表明5類行業(yè)的用電特征具有較好的區(qū)分度；其次，根據(jù)不同用電數(shù)據(jù)的特征，分別利用月度預(yù)測模型庫中幾個有代表性的模型對關(guān)鍵用電行業(yè)數(shù)據(jù)進行預(yù)測并比較各模型精度，研究結(jié)果表明，對于月度分類行業(yè)用電序列，用ARIMA模型預(yù)測的精度較高；最后，按照與行業(yè)用電模型選擇的過程，對某地市月度用電量預(yù)測模型進行構(gòu)建。研究結(jié)果表明，針對月度地區(qū)用電序列，某地市月度用電量預(yù)測用ARIMA模型預(yù)測的精度較高，最后構(gòu)建基于分類行業(yè)的預(yù)測模型，結(jié)果表明對于該地市用電序列而言，行業(yè)分類的預(yù)測模型要比直接運用ARIMA模型預(yù)測精度高。

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基金項目：本文系中國南方電網(wǎng)公司科技項目（K-KY2014-035）。

作者簡介：宋藝航（1982-），男，南方電網(wǎng)科學(xué)研究院副研究員，博士，研究方向：電網(wǎng)系統(tǒng)預(yù)測。

（責任編輯：周 瓊）